一种基于聚类的交叉覆盖算法

与传统的前向神经网络相比,覆盖算法具有运行速度快、精度高的特点,但覆盖算法的初始领域中心是随机选取的.实验表明网络性能与学习顺序有密切的关系.在前向神经网络交叉覆盖算法基础上提出了一种新型改进的交叉覆盖算法--基于聚类的交叉覆盖算法.该方法是一种根据聚类结果确定学习顺序的方法.实例表明这种改进的算法是确定性学习方法,可以有效减少覆盖数量,提高交叉覆盖算法的测试速度,减少拒识样本数,提高识别的精度.     

一种基于聚类的交叉覆盖算法

与传统的前向神经网络相比,覆盖算法具有运行速度快、精度高的特点,但覆盖算法的初始领域中心是随机选取的。实验表明网络性能与学习顺序有密切的关系。在前向神经网络交叉覆盖算法基础上提出了一种新型改进的交叉覆盖算法——基于聚类的交叉覆盖算法。该方法是一种根据聚类结果确定学习顺序的方法。实例表明这种改进的算法是确定性学习方法,可以有效减少覆盖数量,提高交叉覆盖算法的测试速度,减少拒识样本数,提高识别的精度。     

集成学习在遥感分类中的应用

遥感影像分类一直是遥感领域的研究热点.集成学习通过多个单一分类器得到的分类信息进行综合来提高分类的精度.论文阐述了集成技术的常用算法和策略,给出了遥感数据分类采用单分类算法,Bagging,Boosting以及MCS集成分类的实验结果的比较和分析.实验表明,集成技术能有效提高遥感数据的分类精度.在训练样木少的情况下,提供了一种保证分类性能和泛化性的有效途径.     

基于粒度计算的覆盖算法在文本挖掘中的应用研究

该文首先分析了粒度计算的研究现状和原覆盖算法里面存在的缺点,即测试样本识别时拒识的概率较大以及当所得的覆盖存在交叉时,测试样本的类别确定问题,然后应用基于商空间的粒度计算理论针对覆盖算法的第一个缺点进行改进和优化,即对覆盖算法中的拒识样本进行二次处理。通过改变处理问题的粒度,使覆盖粒度在由粗到细的变化过程中,实现对拒识样本的渐进识别,在更细的空间中减少拒识的样本数,提高识别率。最后在中文文本数据库中使用优化后的覆盖算法,该数据库已进行过预处理。实验结果显示,这种优化后的方法减少了测试样本识别时的拒识样本数量,降低了识别样本时的出错率,有效地提高了实验结果的精度。     

前向神经网络交叉覆盖算法的一种改进

对前向神经网络交叉覆盖算法进行了分析,在此基础上提出了一种改进的交叉覆盖神经网络模型,并给出其算法.实例表明这种改进算法不但可以进一步提高交叉覆盖算法的训练速度,而且可以减少拒识样本数,提高识别的精度,对样本分布较稀疏的模式识别问题具有较强的实用价值.     

基于粗糙集的交叉覆盖神经网络研究

在探讨交叉覆盖神经网络的基础上,提出了一种基于粗糙集理论和交叉覆盖神经网络的集成算法.首先应用粗糙集对原始数据进行约简处理,在保证信息完整性的同时,减少了数据的维数,然后使用交叉覆盖算法设计多层前向网络.通过使用粗糙集进行数据约简,减少了交叉覆盖算法的计算量,降低了网络计算的复杂性.实验结果证明了此集成方法的有效性.     

优化的覆盖算法在文本挖掘中的应用研究

文章首先分析了覆盖算法中存在的两个主要缺点,即由于分类边界的粗糙而造成的测试样本拒识的概率较大以及当所得的覆盖存在交叉时,测试样本的类别确定问题,在此基础上应用基于商空间的粒度计算理论针对覆盖算法中的第二个缺点进行优化,即对覆盖算法中的由于覆盖交叉而误判的样本进行二次识别。通过减小识别样本的粒度,使覆盖粒度在由粗到细的变化过程中,实现对误判样本的渐进识别,在更小的空间上实现对误判样本的二次识别,从而提高了识别率。最后在已进行过预处理的中文文本数据库中使用优化后的覆盖算法,实验结果表明,优化后的方法减少了误判样本的数量,降低了识别样本时的出错率,有效地提高了分类的精度。     

一种基于竞争的覆盖算法

与传统人工神经网络的算法相比,覆盖算法有运行速度快、精度高和易于理解的优点,但是覆盖算法的学习顺序是随机选择的,大量实验表明样本的学习顺序对神经网络的性能有着显著的影响。基于竞争的覆盖算法是在覆盖算法的基础上提出的,以消除算法中学习顺序所产生的影响。在该算法中,通过加入竞争机制,神经网络在学习样本的同时会逐步调整覆盖中心以形成更优的覆盖域。实验表明改进后的覆盖算法可以有效减少覆盖数量,减少拒识样本数,提高识别精度。     

前向神经网络交叉覆盖算法的一种改进

对前向神经网络交叉覆盖算法进行了分析,在此基础上提出了一种改进的交叉覆盖神经网络模型,并给出其算法。实例表明这种改进算法不但可以进一步提高交叉覆盖算法的训练速度,而且可以减少拒识样本数,提高识别的精度,对样本分布较稀疏的模式识别问题具有较强的实用价值。     

基于覆盖算法的煤炭供应商评测模型

阐述了当前进行煤炭供应商评测的方法以及这些方法的弊端。针对这种弊端,根据煤炭供应商评测的特点,利用前向神经网络的交叉覆盖算法及其改进算法对煤炭供应商供货质量进行了评测,在实验中将其与统计理论中加权平均的方法进行比较,证明取得了不错的效果,同时证明了核覆盖算法对交叉覆盖算法的改进。