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   14篇
  免费   1篇
  国内免费   3篇
电工技术   1篇
综合类   2篇
机械仪表   3篇
建筑科学   1篇
无线电   2篇
自动化技术   9篇
  2023年   1篇
  2022年   2篇
  2019年   1篇
  2018年   1篇
  2013年   3篇
  2012年   4篇
  2010年   1篇
  2009年   2篇
  2008年   1篇
  2007年   1篇
  2003年   1篇
排序方式: 共有18条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
核函数的选择与改进在人脸识别中的应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
核函数方法广泛应用于人工神经网络和支持向量机等机器学习领域,该方法的采用有效地避免了特征空间中的维数灾难的问题,改善了学习机的分类性能。但是核函数的选择及新的核函数构造一直机器学习领域的核心问题,直接关系到学习机性能的好坏。然而,这个方向的研究成果不多。以支持向量机为例,通过对核矩阵一些特性的计算和研究,从理论上对常用的核函数性能进行了预测。在此基础上,通过实验仿真证实了通过优选后的核函数所组成的混合核函数对分类性能的改善。在加权系数选择合适的情况下,学习机的识别率甚至可以达到100%。所以,不但构造出了性能优异的学习机,而且为核函数的选择提供了参考。  相似文献   
2.
RBF网络和RBF核支持向量机比较研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
RBF网络是模式识别中应用最为广泛的一和神经网络.RBF核函数型支持向量机是一种性能卓越的新型学习机.将这两种学习机进行对比分析,以期在实际应用中做出更好的选择.首先,在理论上分析了这两种学习机在分类原理上的异同.接着,将它们应用于人脸识别,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,对比分析它们各自的识别率和泛化能力等性能指标.最后,提出了在应用这两种学习机进行模式识别时应注意的方面.实验结果表明,按照本文提出的两种训练模式,RBF型支持向量机在识别准确率上比RBF网络高出2%到4%.这说明RBF型支持向量机的性能要优于RBF网络.但是RBF网络易于实现,在样本数日足够多的情况下也不不失为一种好的算法.  相似文献   
3.
4.
针对传统的实践教学模式的不足,以工程教育思想为指导,以《建筑供配电》实践教学课程为对象进行了教学改革实践.教学过程中,以培养工程应用型技术人才为目标,在多元化的实践环节实施中,加强了学生实践能力培养的措施,取得了较好的教学效果.  相似文献   
5.
基于信息节能的理念,构建了一个基于无线模式的中央空调节能监控网络,实现了对大型公共建筑或建筑群中央空调系统的节能监测与控制.所研发的现场节能监控装置以PLC为核心,配以人机界面、GPRS模块等.过程控制系统采用以负荷预报为基准的节能监控策略.现场监控装置与系统监控中心采用GPRS无线模式进行组网与通信,通过GPRS无线网络,将设备运行数据上传给监控中心,监控管理中心可以对各节能监控节点进行远程监控管理.  相似文献   
6.
BP和RBF神经网络在人脸识别中的比较   总被引:11,自引:0,他引:11  
BP和RBF是模式识别中应用最为广泛的2种神经网络,本文将这2种网络应用于人脸识别,分别建立了人脸识别模型。利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,通过对比分析它们各自的识别率和泛化能力等性能指标,提出了在应用这2种神经网络进行模式识别时应注意的方面。  相似文献   
7.
基于RBF神经网络的人脸识别   总被引:3,自引:3,他引:0  
介绍了RBF神经网络在人脸识别中的应用;通过理论分析和实验效果突出了RBF神经网络在机器学习中的优势。实验结果证明:RBF神经网络具有运算速度快、识别率高、算法简单等特点。在训练样本减少的情况下,该学习机的分类性能没有明显退化。因此,RBF神经网络是一种性能优异的学习机。  相似文献   
8.
叙述了对X线胃肠机的光信息进行处理的必要性和X线胃肠机的图像数字化方法概况。介绍了国内数字式X线机的普及状况。提出了对传统X线胃肠机光信息进行数字化处理的基本途径和技术手段  相似文献   
9.
介绍了一种基于多变量模糊控制的恒压供水系统。该系统以西门子公司的S7—200系列PLC为中央处理器,通过参考蓄水箱的水位,动态调节用户管网压力,以实现恒压供水。不同于一般的恒压供水方法,本文采用了基本恒压方式,允许管网压力在给定值附近有小范围的波动,避免了变频器频繁地启停及换挡,从而达到延长设备使用寿命的目的。实验证明,本文方法不但稳定可靠,而且提高了系统的智能化程度。  相似文献   
10.
在学习机的实际应用中,最优核函数的选择是支持向量机的核心问题,直接关系到学习机性能的好坏.为此,通过对核矩阵一些特性的计算和研究,从理论上对常用的核函数性能进行分析和预测.提出了在特征空间中影响核函数性能的一些重要参数,并推导出这些参数的计算方法,为支持向量机核函数寻优提供了一定的理论指导.在此基础上,通过实验仿真证实了利用该方法优选后的核函数确实表现出更加优异的性能.  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