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1.
2.
基于感知器的快速彩色图像无损压缩算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对彩色图像像素和颜色分量之间存在的相关性,将神经网络中的感知器技术引入彩色图像的无损压缩算法中,提出了一种新的预测模型。应用感知器的自学习和自适应能力,对预测值进行自适应调整,使算法在运行过程中具有很小的预测残差并具有较小的动态范围。同时应用颜色空间变换来减小颜色分量间的相关性。相对于新的国际标准JPEG—LS,这种预测模型具有较低的计算复杂性。对比实验结果说明,这种算法的性能明显优于传统算法,在压缩比损失很小的前提下,其执行速度高于JPEG—LS。 相似文献
3.
刘晓蔚 《计算机应用与软件》2014,(12)
为了更好地预测后天性脑损伤ABI(Acquired Brain Injury)患者认知功能康复的影响因素,提出基于决策树(DT)、多层感知器(MLP)和广义回归神经网络(GRNN)的三种预测模型。借助于10折交叉验证测试算法,通过专一性、灵敏度和精度分析以及混淆矩阵分析对模型的性能进行测试,从而获得新的知识以评估和改善认知功能康复过程中的有效性。实验结果表明,基于DT的模型的模拟结果明显比其他模型更为优越,预测平均精度可高达90.38%。 相似文献
4.
针对一类用于解决分类问题的模糊感知器,提出完全随机输入的模糊δ-规则,并给出训练样本模糊可分的定义。实例表明,利用该算法可以有效地解决模糊可分样本的分类问题,在有限步迭代后就达到收敛,即有限步训练后网络能将所有样本正确分类。 相似文献
5.
本文介绍神经网络概念及其感知算法原理,论述陶瓷制品缺陷类型、缺陷根源及其克服缺陷措施如何形成神经网络骨架系统。这些因果关系在神经网络骨架系统中是用权系联接来描述。文中还论述如何使用各个工厂制品的实际存在缺陷范例(样本),来训练神经网络骨架系统的知识库。 相似文献
6.
7.
一类离散递归神经网络的稳定性分析--LMI方法 总被引:4,自引:1,他引:4
离散递归神经网络的稳定性分析是目前研究的薄弱环节.通过状态空间扩展法,将一类活化函数满足扇区条件和单调性的离散递归神经网络(即递归多层感知器RMLP)转化为线性微分包含(LDI)形式,而LDI的稳定性分析可转化为一组线性矩阵不等式(LMI)的求解,利用MATLAB/LMITOOLBOX求解LMI,从而判定RMLP的Lyapunov稳定性.该方法也适用于其他类型的递归神经网络(RNN)的稳定性分析. 相似文献
8.
在模式识别时常常需要对模式进行分类,线性可分模式的分类是其中最基本的一种.常用的线性分类算法是LMSE算法,它们在本质上都属于几何分类法,当模式线性可分时,一般都能达到令人满意的效果.然而考虑到LMSE算法并非是最简单和有效的线性分类算法,本文基于神经网络中单层感知器的概念,利用单层感知器可以把输入空间划分成两个区域来进行输入向量分类的特点,提出了在模式线性可分时用神经网络中单层感知器进行模式划分的一种新算法.然后对该线性分类算法的原理和算法过程进行了阐述,最后用MATLAB实现了这种分类算法,并解决了两个不同类型的线性模式的划分问题. 相似文献
9.
提出一种基于三层感知器进行人脸检测的方法:首先分割出样本,然后对神经网络进行训练,最后利用神经网络进行搜索,确定被检测的窗口是否包含人脸。 相似文献
10.
黄德双 《北京理工大学学报(英文版)》1996,5(2):184-192
研究了前馈神经网络模式分类器的推广能力.从几何和概率两个方面分析了前馈网络用于模式识别的分类机理,在前人证明的基于误差最小的有导师(1和0)前馈网络输出端输出为模式样本后验概率估计结论的基础上,给出了径向基函数网络推广的核函数定理;对于两层感知器网络,提出使用加性噪声的样本来增加网络的推广能力.最后使用实测的五种飞机目标一维距离(纵向)象实验数据进行了模拟实验. 相似文献