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介绍了不同粒径人造聚晶金刚石钻凿特性室内试验研究情况,在简述室内试验装置和试验步骤的基础上,详述了由不同粒径人造聚晶金刚石组成的ф30 mm小钻头变参数试验数据分析结果及所获得的定性结论. 相似文献
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采用现场可编程门电路(FPGA)和中央处理器相结合的异构计算技术,解决人脸检测和识别计算加速问题。基于并发和流水线的方法加速Viola-Jones人脸检测算法,提高了数据吞吐量,增加了级联分类器的并行度;通过并发卷积操作和流水线特征图加速了卷积神经网络计算过程。实验结果表明,硬件平台较软件平台实现了2.9倍的加速比。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法. 与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机. 模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度. 相似文献
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遗传算子对免疫算法性能影响的分析 总被引:4,自引:0,他引:4
在研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法--免疫算法.免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种随机启发式算法,其参数的取值和操作的具体实现形式对算法的性能有较大的影响.本文详细地讨论了基于信息熵概念的免疫算法并分析了交叉和变异遗传算子对免疫算法性能的影响,将遗传算法的非均匀变异操作引入免疫算法,模拟实验结果表明了改进算法的有效性. 相似文献
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为解决实验方法中结果存在较高假阳性率和假阴性率的问题,整合蛋白质特征数据,提出一种基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架。提取蛋白质的GO语义相似性、序列相似性、蛋白质重要性以及亚细胞定位信息,得到低维度的输入数据。然后建立深度神经网络,进行预测。通过使用弃权技术,减少网络中复杂的互适应神经元,总体性能得到提高。预测框架在酿酒酵母蛋白质数据集上的准确率达到95.67%,精确度达到96.38%。实验结果表明:提取的特征数据较适合用于蛋白质互作的预测研究,且构建的基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架具有出色的泛化性能,在多种数据上都能取得较好效果。 相似文献
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基于正规正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)提出一种适用于非线性时间序列预测的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型-POD-RBF神经网络模型.该模型在选取中心时考虑了时间序列数据之间的时序关系,并且使得中心的选取具有并行性.股票价格预测问题的模拟结果表明,POD-RBF神经网络可以有效地用于非线性时间序列预测问题.与基于硬C均值(Hard C-means,HCM)聚类的RBF神经网络(HCM-RBF)和基于正交最小二乘(Orthogonal LestSquare,OLS)的RBF神经网络(OLS-PBF)相比,POD-RBF神经网络不仅具有更好的训练、预测精度,而且具有更好的收敛稳定性、更好的泛化能力和抵抗噪声干扰的能力. 相似文献
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本文以提高弯道检测效果为主要目的,并综合考虑检测速度,提出了一种基于残差网络的弯道增强车道线检测方法。该方法采用残差网络为主体框架,通过在损失函数中加入弯道结构约束条件实现弯道增强;另一方面,为降低模型的复杂度,采用权值稀疏剪枝技术对模型进行缩减。实验结果表明:本文提出的弯道增强策略有效提高了在弯道场景下的算法性能,且对直线车道的检测性能影响较小。加入了权值稀疏剪枝策略之后,算法在性能未明显下降的前提下大幅度减少了计算时间,更符合实际生产需求。 相似文献
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支持向量机的研究是当前人工智能领域的研究热点。基于支持向量机的大样本回归问题一直是一个非常具有挑战性的课题。最近,基于递归最小二乘算法,Engel等人提出了核递归最小二乘算法。文中基于块增量学习和逆学习过程,提出了自适应迭代回归算法。为了说明两种方法的性能,论文在训练速度、精度和支持向量数量等方面,对它们做了比较。模拟结果表明:核递归最小二乘算法所得到的支持向量个数比自适应迭代回归算法少,而训练时间比自适应迭代回归算法的训练时间长,训练和测试精度也比自适应迭代回归算法差。 相似文献