排序方式: 共有37条查询结果,搜索用时 187 毫秒
1.
有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究 总被引:8,自引:1,他引:7
从大量应用实例中总结归纳出一个初定有教师的线性基本函数前向三层神经网络隐节点数的经验公式,提出了一种判断所选隐节点是否多余的新方法,最后两个等实例予以验证。 相似文献
2.
在深入分析独立分量分析这一方法的基础上,使用一种负熵最大化的FastICA方法,对传统的数字字符识别模板库进行特征的二次提取,并采用一种改进的矢量量化方法进行识别。实验证明,ICA方法比PCA的识别率要高,并且计算量小于传统的方法。 相似文献
3.
提出了一种基于自组织特征映射神经网络的局部矢量量化算法(Local vector quantizatin algorithm based on Self-Organizing Feature Mapping neural networks,LSOFM),LSOFM算法是对SOFM算法的一种改进,它将隶属关系引入到参考点权值的修改中,自组织特征映射神经网络的领域大小的确定依赖于训练矢量与参考点之间的隶属关系。 相似文献
4.
不相交多路径路由算法旨在一个端到端的网络中为应用流选择多个路径,且这些路径在瓶颈链路上是彼此不相交的。本文提出的不相交多路径QoS路由(DMQR)算法在Dijkstra最短路径和最短最宽路径(SWP)算法的基础上,能够动态地计算时延最短、带宽最宽、在瓶颈链路上互不相交的路径,且保证每个路径都是满足一定服务质量的。在视频会议、远程医疗和远程教育等重要的视频通信场合,要求应用层和网络层必须协同工作以保证一些必要的QoS,例如端到端的带宽、时延和包丢失率等。本文针对端到端的网络,重点讨论不相交多路径QoS路由算法在应用层的设计和实现。性能分析和模拟结果显示,所提出的不相交多路径QoS路由算法总是收敛的,且当网络流量增加时,该算法具有较低的包丢失率和较高的吞吐量。 相似文献
5.
基于电子病历观察性数据的真实世界研究成为目前临床科研的热点。然而关系数据模型无法直接支撑起科研应用中医疗事件的时序关系表示以及知识融合的查询需求。针对上述问题,该文提出了一种新的基于RDF的医疗观察性数据表示模型,该模型可以清晰地表示临床检查、诊断、治疗等多种事件类型以及事件的时序关系。对来源于医院的电子病历数据,经过数据预处理、数据模式转换、时序关系构建以及知识融合4个步骤建立事件图谱。具体地,使用三家上海三甲医院的电子病历数据,构建了包括3个专科、173 395个医疗事件以及501 335个事件时序关系的医疗数据集,并融合了5 313个中文医疗知识库概念。基于临床文献与医生科研需求,该文根据公共卫生流行病学的病因研究、治疗研究等类型,分别提供了针对本数据集的40个问题示例,并将其中的部分问题与传统关系数据库在查询的构建与执行方面进行了实验比对,论证了该事件图谱的优越性。该数据集遵循开放链接标准,在OpenKG上发布并提供了在线访问的SPARQL站点,链接为 https://peg.ecustnlplab.com/dataset.html。 相似文献
6.
RBF—LBF串联神经网络方法快速测定微量甲醇 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了由两层径基函数(RBF)网络和两层线性基本函数(LBF)网络组成的串联网络,对气敏传感器阵列测试八种浓度甲醇挥发蒸汽所得到的样本集进行分类实验,表明这两种网络分类速度快,分类精度高,优于前向三层RBF网络和前向三层LBF网络。 相似文献
7.
有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究 总被引:148,自引:0,他引:148
优化选择隐节点数是人们在应用基于误差反传算法的有教师的线性基本函数前向三层神经网络过程中首先遇到的一个十分重要而又困难的问题。本文从国内外大量应用裕列中陪结归纳出了一个初定这种网络隐节点数的经验公式,提出了一种判断所选隐节点数是否多余的具体方法,并从理论上做了详细的推导。 相似文献
8.
基于Borda规则的分类器组合方法及其在手写字符识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Borda规则的分类器组合方法。该方法将分类器组合问题看成多目标多人决策问题,是一种基于类别排序的方法。在标准手写数字数据集上对该算法进行了实验研究,证实该算法的识别率较单个分类器有明显提高,具有深入研究的价值。 相似文献
10.
自适应RBF-LBF串联神经网络结构与参数优化方法 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了前向单层径基函数(RBF)网络和前向单层线性基本函数(LBF)网络的分类机理,提出了RBF的中心和宽度应通过学习自动确定,在学习过程中根据错分样本被错分入的类别自动生成新的核函数这一观点.如果两个或两个以上核函数属于同一类,在输入空间相距较近且未被其它类别的样本分隔开来的情况下,则应考虑将之合并,或者使它们的作用区域部分重叠.从理论上阐明了采用Sigmoid活化函数的单层感知器的分类阈值为0.5,进而提出了由单层RBF网络和单层感知器组成的串联RBF—LBF神经网络.文中详细给出了确定该串联RBF—LBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度的优化算法.一般来说,该算法的计算复杂性比前向单隐层感知器采用的误差反传算法要小或至少相当.对几个经典的模式分类难题的处理结果表明,与一般RBF网络和前向单隐层感知器网络相比,该串联RBF—LBF网络及其自适应学习算法具有收敛速度快,分类精度高,易于得到最小结构,在学习过程中不易陷入局部极小点等优点,有利于实现实时分析.实验结果同时也验证了单层LBF网络对提高RBF—LBF网络分类正确率的重要性. 相似文献