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1.
异构数据源集成系统查询分解和优化的实现   总被引:52,自引:0,他引:52       下载免费PDF全文
王宁  王能斌 《软件学报》2000,11(2):222-228
通用异构数据源集成系统需要集成包括WWW在内的各种数据源,有些数据源既无规则的模式结构,又无强有力的查询功能,给全局查询的分解和优化造成一定的困难.异构数据源集成系统Versatile一方面利用局部动态字典的模板操作构造集成系统全局动态字典,作为查询分解和优化的依据.一方面采用基于缓存和数据源能力的查询分解和优化策略,以便充分利用数据源的查询能力,简化包装器的设计,并取得较高的查询效率.  相似文献
2.
神经网络的泛化理论和泛化方法   总被引:47,自引:2,他引:45       下载免费PDF全文
泛化能力是多层前向网最重要的性能,泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热 点.文中综述了神经网络泛化理论和泛化方法的研究成果.对泛化理论,重点讲述神经网络的结 构复杂性和样本复杂性对泛化能力的影响;对泛化方法,则在介绍每种泛化方法的同时,尽量指 出该方法与相应泛化理论的内在联系.最后对泛化理论和泛化方法的研究前景作了展望.  相似文献
3.
一种改进的中值滤波算法   总被引:45,自引:0,他引:45  
通常 ,大部分自然图像中同时存在颗粒噪声和高斯噪声 ,而单纯地用中值滤波算法或均值滤波难以同时尽可能地消除混合噪声。针对这一问题 ,L ee和 Kassam提出了一种改进的均值滤波算法 Modified Trim med Mean(MTM) ,虽然 MTM算法的滤波效果相对于传统的平滑算法已有了很大的改善 ,但是 MTM的滤噪能力在很大程度上受到了阈值的限制。在分析 MTM算法和传统平滑算法结构特点的基础上提出了一种改进的自适应中值滤波算法。该算法对含有混合噪声的图像上每一点的 N× N区域应用自适应算子。对于不同的图像区域 ,算子也相应地有所不同 ,其中算子中的权值选取依赖于区域的灰度中值 ,且当某点的灰度越接近灰度中值 ,其权值就相应地越大。实践证明 ,新算法的处理结果优于传统的滤波算法和 MTM滤波 ,且没有阈值限制  相似文献
4.
基于BP网络的模糊Petri网的学习能力   总被引:45,自引:0,他引:45  
鲍培明 《计算机学报》2004,27(5):695-702
模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的良好建模工具,但自学习能力差是模糊系统本身的一个缺点.该文提出了适合模糊Petri网模型自学习的模糊推理算法和学习算法.在模糊推理算法中,通过对没有回路的FPN模型结构进行层次式划分以及建立变迁点燃和模糊推理的近似连续函数,从而把神经网络中的BP网络算法自然地引入到FPN模型中.在FPN模型上,用误差反传算法计算一阶梯度的方法对模糊产生式规则中的参数进行学习和训练.经过学习和训练的FPN具有很强的泛化能力和自适应功能.FPN模型经过训练得到的参数是有特定含义的,可以通过对这些参数的合法性分析,使得模糊产生式规则系统更加有效,也对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义.  相似文献
5.
广义BP算法及网络容错性和泛化能力的研究   总被引:34,自引:0,他引:34  
董聪  刘西拉 《控制与决策》1998,13(2):120-124
给出广义BP算法及其网络学习的多种方式,常用的前向网络全并行权值修改方式是其中效率较低的一种,有许多更好的权值修改方式可以使用。网络的泛化能力依赖于网络的拓扑结构,对国际上为改进网络泛化能力而采用的几种修正学习算法的实际功能做了简要的评论。  相似文献
6.
前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法   总被引:34,自引:0,他引:34       下载免费PDF全文
由于前向神经网络隐合层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数.算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效.  相似文献
7.
神经网络的泛化能力与结构优化算法研究   总被引:27,自引:1,他引:26  
从泛化理论、现有提高神经网络泛化能力的方法等几个方面总结了当前神经网络结构优化与泛化能力研究的现状。神经网络泛化能力的提高可通过神经网络结构的优化和正则化等方法加以实现。最后提出了今后研究的展望。  相似文献
8.
CMAC算法收敛性分析及泛化能力研究   总被引:24,自引:0,他引:24  
何超  徐立新  张宇河 《控制与决策》2001,16(5):523-529,534
利用矩阵理论和线性方程组迭代收敛的一般性原理,在不附加特殊条件折情况下,证明了CMAC算法在批量和增量两种学习方式下的收敛定理,对在关联矩阵正定条件下得出的结论进行推广和改进。在此基础上提出了一种学习率自寻优的CMAC改进算法,并提出一种简单可行的评价CMAC网络整体泛化性能的指标,通过计算仿真验证了收敛定量的正确性和改进算法的优越性,并研究得出了CMAC网络各个参数对其泛化性能影响的相关结论。  相似文献
9.
基于UML的软件过程建模方法研究   总被引:24,自引:1,他引:23  
论文运用UML对软件过程建模,用类图对静态结构建模,用顺序图,状态图对动态行为建模,并给出了一个软件配置管理过程建模的实例。  相似文献
10.
一种基于数学形态学的实时车牌图象分割方法   总被引:23,自引:1,他引:22  
根据车牌纹理及其几何形状的特点,设计了一种基于数学形态学的车牌图象分割方法,该方法在二维形态滤波过程中,能自适应地调整阈值大小,以适应光照强度及干扰强度的变化,同时把基于全像素点数学形态学处理的点运算转化成仅有几十条直线的线运算,以使运算速度和抗干扰能力较其他传统分析方法有显著提高.用该方法对不同照明条件下的一系列汽车图象进行的大量实验结果表明,该方法不仅定位效果好、速度高,而且适于对有噪声及复杂背景的车牌图象进行分割.  相似文献
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