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1.
神经网络规则抽取   总被引:15,自引:0,他引:15  
神经网络是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴涵在大量连接权中,不仅影响了用户对利用神经计算技术构建智能系统的信心,还阻碍了神经网络技术在数据挖掘领域的应用,由于对神经网络规则抽取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域已成为机器学习和神经计算界的研究热点,介绍了神经网络规则抽取研究的历史,综述了国际研究现状,对关于这方面研究的不同看法进行了讨论,并指出该领域中一些值得进一步研究的内容。  相似文献
2.
基于进化计算的神经网络设计与实现   总被引:15,自引:1,他引:14  
基于进化算法可有产解决神经网络设计和实现中存在的一些问题,使网络具有更优的性能。在此对基于进化计算的神经网络设计和实现的研究内容及进展情况进行综述,讲座了网络实现的关键问题,包括网络权重的进化训练,网络结构进化设计,学习规则进化选取以及进化操作算子设计等,并分析了相关的研究和发展方向。  相似文献
3.
基于仿射不变矩的神经网络目标识别   总被引:6,自引:1,他引:5  
李迎春  陈贺新  高磊 《计算机工程》2004,30(2):31-32,143
主要讨论了仿射不变矩及人工神经网络在模式识别中的应用,即使用BP网及BPX算法来模仿分类器,同时提取图像的3阶仿射不变矩作为特征输入建立对飞机图像的识别系统。  相似文献
4.
单体模糊神经网络的学习规则及其收敛性研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
兴久祯教授在不久前研究了单体模糊神经网络(MFNNs)的函数逼近能力,在此基础上,提出了单体模糊神经网络(MFNNs)的学习规则并进一步研究了其收敛性,研究结果表明,所提出的学习规则百收敛的,这一结论为单体模糊神经网络的应用提供了坚实的理论基础。  相似文献
5.
一种神经网络预测器在传感器故障诊断中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
徐涛  王祁 《传感技术学报》2005,18(2):235-237
讨论基于神经网络预测器的传感器故障诊断问题.介绍了传感器故障诊断技术的发展,提出了一种基于神经网络在线学习的传感器故障实时诊断的模型.通过比较三种前馈神经网络的预测残差确定网络类型.介绍了网络的学习规则,说明了在线学习的能力.最后,通过电厂高加热器的几个温度传感器的实际数据为例说明了此方法的实效性.  相似文献
6.
基于神经网络结构学习的知识求精方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
知识求精是知识获取中必不可少的步骤.已有的用于知识求精的KBANN(know ledge based artificialneuralnetw ork)方法,主要局限性是训练时不能改变网络的拓扑结构.文中提出了一种基于神经网络结构学习的知识求精方法,首先将一组规则集转化为初始神经网络,然后用训练样本和结构学习算法训练初始神经网络,并提取求精的规则知识.网络拓扑结构的改变是通过训练时采用基于动态增加隐含节点和网络删除的结构学习算法实现的.大量实例表明该方法是有效的  相似文献
7.
线性神经网络在系统辨识中的应用研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
神经网络用于系统辨识最为常用的模型为BP模型,它能辨识线性和非线性系统,但BP网络存在收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点,影响系统辨识的速度和精度。线性神经网络结构简单,它采用Widrow-Hoff学习规则,收敛速度快,且不存在局部极小值问题,因此,对于线性系统,考虑用线性神经网络进行辨识,实验仿真结果表明,基于线性神经网络的系统辨识具有很高的辨识速度和精度。  相似文献
8.
基于本体的异构文本分类系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
赵国涛  何钦铭 《计算机工程》2004,30(21):123-125
提出了一个基于本体的异构文本分类系统,使用结构本体很好地消除了文本文档的结构上的差异,并将领域本体引入到分类系统中,使得分类更加准确、高效,分类的规则更易理解。在使用COSA算法提取有效概念的同时,也大大地减少了关键术语的数量,节省了运算开销。  相似文献
9.
基于J.F.Baldwin等人提出的mass-assignment理论,提出了新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络,接着研究了其学习规则.理论研究结果揭示出,此新模糊CMAC是一个全局逼近器,并且具有学习收敛性.故此新模糊CMAC有非常重要的应用潜力.  相似文献
10.
关于广义模糊CMAC学习收敛性的理论结果   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
王士同  Baldwin  J.F.  Martin  T.P. 《软件学报》2000,11(11):1440-1450
提出了广义模糊CMAC(cerebellar model articu lation controller)神经网络,并导出了其学习的充分条件.最后,证明了广义模糊CMAC在 平方误差意义下的学习收敛性.研究结果为广义模糊CMAC的广泛应用提供了基础.  相似文献
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