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协同过滤推荐算法主要是通过学习用户对商品过去所作出的偏好行为来为用户作出推荐,也就是协同过滤算法会对用户评分矩阵进行用户行为偏好学习,从而为用户作出相应的推荐。但是,由于用户评分矩阵具有极大的稀疏性,稀疏性会影响推荐算法的推荐结果.针对评分矩阵的稀疏性问题,文章利用主成分分析法,对用户原始评分矩阵首先进行降维处理,将原始评分矩阵转换到主成分空间上,缓解了评分矩阵的稀疏性,同时也降低了运算的时间复杂度.利用MovieLens数据库对算法进行了实验并和联合近邻权值算法进行了比较.结果表明,本文算法有较高的准确度和运行效率. 相似文献
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提出了一种基于多约束LCMV准则和正交投影的新算法。首先由多约束LCMV算法得到权值,然后将其投影到信号子空间得到新算法的权值。新算法具有更好的性能,同时不需要进行矩阵的特征分解,减小了计算量。 相似文献
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文章提出了一种AdHoc网络的分布式证书撤销算法,该算法利用撤销状况权值记录矩阵A(T W)描述节点间的撤销关系和节点的可信度,通过权值迭代关系逐步实现网络运行过程中权值的不断变化,随着网络中各恶意节点被撤销,正常节点的权值得到恢复,非常适用于AdHoc网络。 相似文献
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一种改进的加权关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于经典Apriori算法的加权关联规则挖掘算法New-Apriori存在3个问题,需要多次扫描数据库,权值定义不合理和权值的引入导致Apriori基本性质不再成立。为了解决这些问题,采用将矩阵和加权关联规则算法相结合的方法,该改进算法具有只需要扫描一次数据库,权值的定义既考虑到了权重大的项目,也没有忽略频繁出现而权重小的项目,并引入K-项支持期望作为减枝的依据的特点。 相似文献
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针对多入多出(MIMO)中继系统中接收端服务质量(QoS)的要求,即目的节点各子信道所要求达到的信噪比值(SNR),在文中我们研究了一种中继节点和目的节点的联合预编码算法.该算法基于权值最小均方误差(WMMSE)准则,通过接收端的QoS要求选取适当的权值,从而设计出最优的预编码矩阵和检测矩阵. 相似文献
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目前,恒定束宽宽带波束形成算法中权值拟合运算量较大,当信号与干扰相干时性能恶化.文中将宽带测向中常用的聚焦变换的思想(即频域平滑)运用于权值拟合中,在保证恒定束宽的条件下,实现解相干功能.同时,在聚焦矩阵求取过程中,利用Bessel函数分解导向矢量的性质,构造出可以预先计算并存储的聚焦矩阵,大大减少了权值拟合的运算量.仿真结果验证了本文算法的有效性. 相似文献
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本文首先根据神经科学和认知科学的研究,提出了一种符号神经网络结构,该结构溶符号机制和神经网络于一体,然后在此基础上研究了其学习算法,该算法结合神经网络BP学习算法和符号机制中学习算法的特点;最后通过实验,证实该算法的可行性和先进性。 相似文献
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一种改进的Elman神经网络模型 总被引:4,自引:0,他引:4
本文首先详细地阐述了Elman神经网络的结构、原理和学习算法.为了进一步提高Elman神经网络的逼近能力和动态特性,我们提出了一种改进的Elman神经网络模型.这种新的Elman神经网络在关联节点与输出节点之间又增加了一组可调权值,利用误差回馈原理推导出了其相应的学习算法.仿真实验结果表明,改进的Elman神经网络比原来的网络具有更好的动态性能,对于贯序输入输出数据的逼近收敛速度更快. 相似文献
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本文提出了一种可控学习的两级多层神经网络模型,由此设计出一种基于高阶矩匹配的神经网络参数估计器;并对该神经网络模型的学习算法进行了研究,提出了一种自适应并行学习算法。仿真结果表明,这种利用神经网络进行模型参数估计的方法是可行的。 相似文献
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为了克服传统专家系统知识获取难、学习适应能力差、推理效率低等问题,许多专家提出将神经网络与规则专家系统相结合,构建基于神经网络的专家系统模型。文中设计了一种基于神经网络专家系统模型的混合推理机制,通过对基于神经网络推理算法、规则推理算法以及神经网络与规则的混合推理算法进行实验比较,证明本文提出的混合推理机制在改善专家系统推理准确率方面的有效性。 相似文献
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Yu Chang Tzeng Chen K.S. Wen-Liang Kao Fung A.K. 《Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on》1994,32(5):1096-1102
The neural network learning process is to adjust the network weights to adapt the selected training data. Based on the polynomial basis function (PBF) modeled neural network that is a modified multilayer perceptrons (MLP) network, a dynamic learning algorithm (DL) is proposed. The presented learning algorithm makes use of the Kalman filtering technique to update the network weights, in the sense that the stochastic characteristics of incoming data sets are implicitly incorporated into the network. The Kalman gains which represent the learning rates of the network weights updating are calculated by using the U-D factorization. By concatenating all of the network weights at each layer to form a long vector such that it can be updated without propagating back, the proposed algorithm improves the performance of convergence to which the backpropagation (BP) learning algorithm often suffers. Numerical illustrations are carried out using two categories of problems: multispectral imagery classification and surface parameters inversion. Results indicates the use of Kalman filtering algorithm not only substantially increases the convergence rate in the learning stage, but also enhances the separability for highly nonlinear boundaries problems, as compared to BP algorithm, suggesting that the proposed DL neural network provides a practical and potential tool for remote sensing applications 相似文献
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基于改进BP神经网络的车牌字符识别 总被引:1,自引:0,他引:1
王智文 《微电子学与计算机》2011,28(9):66-69
在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率. 相似文献
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Po-Rong Chang Wen-Hao Yang 《Vehicular Technology, IEEE Transactions on》1997,46(1):155-160
This paper investigates the application of a radial basis function (RBF) neural network to the prediction of field strength based on topographical and morphographical data. The RBF neural network is a two-layer localized receptive field network whose output nodes from a combination of radial activation functions computed by the hidden layer nodes. Appropriate centers and connection weights in the RBF network lead to a network that is capable of forming the best approximation to any continuous nonlinear mapping up to an arbitrary resolution. Such an approximation introduces best nonlinear approximation capability into the prediction model in order to accurately predict propagation loss over an arbitrary environment based on adaptive learning from measurement data. The adaptive learning employs hybrid competitive and recursive least squares algorithms. The unsupervised competitive algorithm adjusts the centers while the recursive least squares (RLS) algorithm estimates the connection weights. Because these two learning rules are both linear, rapid convergence is guaranteed. This hybrid algorithm significantly enhances the real-time or adaptive capability of the RBF-based prediction model. The applications to Okumura's (1968) data are included to demonstrate the effectiveness of the RBF neural network approach 相似文献