首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   59篇
  国内免费   8篇
  完全免费   33篇
  自动化技术   100篇
  2006年   4篇
  2005年   13篇
  2004年   15篇
  2003年   7篇
  2002年   7篇
  2001年   5篇
  2000年   12篇
  1999年   4篇
  1998年   1篇
  1997年   8篇
  1996年   6篇
  1995年   4篇
  1994年   4篇
  1992年   4篇
  1991年   1篇
  1990年   1篇
  1989年   1篇
  1988年   1篇
  1987年   2篇
排序方式: 共有100条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
Boosting和Bagging综述   总被引:26,自引:3,他引:23  
Boosting和Bagging是两种用来提高学习算法准确度的方法,这两种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。文章将介绍这两种方法以及对他们进行的一些理论分析和实验,并对它们的应用以及将来可能的研究进行讨论。  相似文献
2.
基于内容的图像检索综述   总被引:24,自引:2,他引:22  
综述了基于内容图像检索领域中特征提取技术,多维索引与图像分类技术的研究成果,介绍了几个有特色的基于内容图像检索系统,最后提出了这一领域尚存在的问题和未来发展方向。  相似文献
3.
并行学习神经网络集成方法   总被引:19,自引:0,他引:19  
该文分析了神经网络集成中成员神经网络的泛化误差、成员神经网络之间的差异度对神经网络集成泛化误差的影响,提出了一种并行学习神经网络集成方法;对参与集成的成员神经网络,给出了一种并行训练方法,不仅满足了成员网络本身的精度要求,还满足了它与其余成员网络的差异性要求;另外,给出了一种并行确定集成成员神经网络权重方法.实验结果表明,使用该文的成员神经网络训练方法、成员神经网络集成方法能够构建有效的神经网络集成系统.  相似文献
4.
支持向量机最优模型选择的研究   总被引:18,自引:0,他引:18  
通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法——OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.采用该算法在UCI标准数据集和FERET标准人脸库上进行了实验,结果表明,通过该算法找到的核参数以及相应的核矩阵是最优的,得到的SVM分类器的错误率最小.该算法为SVM最优模型选择提供了一种可行的方法,同时对其他基于核的学习方法也具有一定的参考价值.  相似文献
5.
一种快速支持向量机分类算法的研究   总被引:17,自引:1,他引:16  
提出一种快速的支持向量机分类算法——FCSVM,对支持向量集采用变换的方式,用少量的支持向量代替全部支持向量进行分类计算,在保证不损失分类精度的前提下使得分类速度有较大提高.在UCI标准数据集上进行的分类实验以及在FERET标准人脸库上进行的人脸识别实验都表明该算法具有较好的性能,在一定程度上克服了传统的支持向量机分类速度较慢的缺点、尤其在训练集规模庞大、支持向量数量较多的情况下,采用该算法能够较大幅度地减小计算复杂度,提高分类速度.  相似文献
6.
支持向量机及其在模式识别中的应用   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
Statistical learning theory(SLT)and support vector machine(SVM) are effective to solve problems of machine learning under the condition of finite samples.It is known that the performance of support vector machine is often better than that of some neural networks in pattern recognition,especially in high dimensional space,and they arewell used in many domains for recognition.This paper at first introduces the basic theory of SLT and SVM,then points out the key problems of SVM and its research situation in recent years,and at last describes some applications of SVM in the field of pattern recognition.  相似文献
7.
一种新的自适应谐振算法   总被引:16,自引:5,他引:11       下载免费PDF全文
陈兆乾  周戎  刘宏  陈世福 《软件学报》1996,7(8):458-465
本文提出了一个综合多种神经网络理论的学习算法FTART(fieldtheory—basedadaptiveresonancetheory),它将ART(adaptiveresonancetheory)算法、FieldTheory和ARTMAP等算法的优点有机结合,并以样本在实例空间出现的概率为启发信息修改分类.FTART由于采用了不同于其它算法的冲突解决和动态扩大分类区域的方法,因此取得了较好的效果.本文还对实现FTART算法的结果进行了验证.  相似文献
8.
一种选择性神经网络集成构造方法   总被引:16,自引:2,他引:14  
提出了一种选择性神经网络集成构造方法,在训练出个体神经网络之后,使用遗传算法部分网络来组成神经网络集成。理论分析和实验结果表明,与传统的使用所有体网络的方法相比,该方法能够取得更好的效果。  相似文献
9.
一种混合型多概念获取算法HMCAP及其应用   总被引:12,自引:1,他引:11  
陈兆乾  刘宏 《计算机学报》1996,19(10):753-761
本文提出了一处混合型多概念获取算法的HMCAP,它将符号学习CAP算法的主要和BP神经网络有机结合,以状态在实例空间出现的概率为启发信息,以提供的混合实例集为分类依据,并具有增量学习能力。HMCAP所依据的实例集既可具有离散属性又可有连续属性,并且能根据用户的要求得晃同精度的结合BP网的二叉多分类判定树。  相似文献
10.
自适应谐振理论综述   总被引:12,自引:1,他引:11       下载免费PDF全文
1.引言神经网络的竞争学习模型在70年代早期由Malsburg和Grossberg提出,此后得到了很大的发展。这种学习是指网络中的某一组神经元相互竞争对外界刺激模式响应的权力,竞争获胜的神经元的连接权发生某种变化,使得它在下一次对该刺激模式进行竞争时更为有利。一般来说,由竞争学习模型学习得到的分类很难保持稳定,即使连续地为网络提供有限个保持不变的模式序列,某一个特定的获胜分类仍然可能不断地发生变化。为了稳定学习过程,就必须将学习率  相似文献
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号