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1.
2.
为了更高效的处理高维数、高复杂性的非线性数据,发现其嵌入在源数据空间中的本维特征,提出了基于局部光滑逼近思想的流形学习算法,通过局部线性误差逼近最小化,实现将高维数据映射到低维空间.在FREY人脸数据库上进行降维实验,证明了该方法的可行性和有效性.  相似文献   
3.
探讨了如何为CBR(基于范例的推理)增加对一种特殊的范例类型——时间序列数据的支持.分析了基于谱分析的时间序列相似度比较算法不适用于CBR检索的缺点,并在此基础上设计了一种综合性能很好的CBR检索算法.思路是把时间序列相似度比较转化成一个卷积问题,并用DFT来简化这个卷积的计算.通过对这种CBR检索算法进行了深入的理论分析和认真的实验,结果证明,提出的算法是一个高效的算法.在这个检索算法的基础上,CBR就能够席用到时序数据的分析推理中,具有广阔的应用前景.  相似文献   
4.
离散时间Hopfield网络的动力系统分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
离散时间的Hopfield网络模型是一个非线性动力系统.对网络的状态变量引入新的能量函数,利用凸函数次梯度性质可以得到网络状态能量单调减少的条件.对于神经元的连接权值且激活函数单调非减(不一定严格单调增加)的Hopfield网络,若神经元激活函数的增益大于权值矩阵的最小特征值,则全并行时渐进收敛;而当网络串行时,只要网络中每个神经元激活函数的增益与该神经元的自反馈连接权值的和大于零即可.同时,若神经元激活函数单调,网络连接权值对称,利用凸函数次梯度的性质,证明了离散时间的Hopfield网络模型全并行时收敛到周期不大于2的极限环.  相似文献   
5.
该文利用凸优化理论和约束优化理论为前馈神经网络构造出了一个新的优化目标函数。该目标函数的一个重要特点是:若固定连接权值,它对隐层输出来说为凸的;若固定隐层输出,它对连接权值来说为凸的。对该目标函数进行优化时,把隐层输出也做为被优化变量,交替优化隐层输出和连接权值;之后再增大惩罚因子的值,重复上述步骤,直到惩罚因子足够大为止。用新的目标函数设计的前馈网络凸优化算法,能在很大程度上克服以往算法易于陷入局部最小而使网络训练失败的缺陷。从理论和实践上对新算法进行了深入分析,重点分析了惩罚因子在算法中的重要作用,并通过图像压缩这一实例进行了很好的验证。  相似文献   
6.
为了保护多媒体版权,集成版权保护技术到MPEG-2标准之中,构造一种新型的具有版权保护功能的MPEG-2格式的比特流,同时将认证和媒体加密融合在一起。本设计建立了一种新型的安全MPEG-2系统,并已成功地应用在实际系统的多媒体版权保护模块中。  相似文献   
7.
Web系统性能测试及优化   总被引:7,自引:1,他引:7  
讨论了Web系统的性能测试方法和测试工具。并在一个Web系统的实例中指明了如何运用这些工具和方法进行测试以及对测试结果的分析。最后提出了对Web系统性能进行优化的方法。  相似文献   
8.
计算几何算法经常用于机器人避碰运动规划等安全攸关领域,对这些算法进行正确性证明非常重要.用形式化方法对算法进行验证是一种十分有效的手段,尤其是定理证明的方法用严格的数学公理和定理推理证明逻辑模型的性质,对所验证的性质而言是完备的.基于GJK算法设计了计算空间两条线段间距离的算法,用定理证明器HOL4对其相关的定义和定理进行形式化定义和证明,进而基于霍尔逻辑完成形式化表示和证明,对该算法的正确性实现了形式化验证.最后,给出了这一经过验证的算法在双臂机器人无碰撞运动规划中的应用.  相似文献   
9.
分数阶微积分有3种常用的定义:Grunwald-Letnikov定义、Riemann-Liouville定义以及Caputo定义,3种定义之间存在着一定的联系,在一定条件下,它们可以相互转换。首先在高阶逻辑定理证明器HOL4中使用实数、积分、极限、超越函数等定理建立了基于Caputo定义的分数阶微积分形式化模型;然后验证了该定义与Grunwald-Letni-kov定义、Riemann-Liouville定义之间的关系,实现了这3种常用定义在HOL4中的转换,在一定程度上使这3种定义达到了统一,完善了高阶逻辑定理库。  相似文献   
10.
宋欣  叶世伟 《计算机工程》2008,34(8):205-207
高维非线性数据的降维处理对于计算机完成高复杂度的数据源分析是非常重要的。从拓扑学角度分析,维数约简的过程是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性的流形。该文在局部嵌入思想的流形学习算法的基础上,提出直接估计梯度值的方法,从而达到局部线性误差逼近最小化,实现高维非线性数据的维数约简,并在Swiss roll曲线上采样测试取得了良好的降维效果。  相似文献   
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