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151.
在核等测距映射(kernel ISOMAP)和多类多流形ISOMAP算法的基础上,提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP算法.该算法保持了kernel ISOMAP算法的泛化特性,同时又能完成分类任务,解决了ISOMAP-C在对具有高维小样本特性的人脸数据集识别时,所要调整的神经网络权值数目将随输入维度呈指数增长,且易出现过拟合现象的问题.在多种人脸数据集上的实验结果表明了该算法的有效性,且对训练样本集的大小有较好的鲁棒性. 相似文献
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153.
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155.
植物抗性基因识别中的从头预测方法可以看作机器学习中的分类问题.通常情况下,一个分类器的训练需要正确标记的正例和反例.然而,抗性基因识别中可用的信息仅有少数人工标记的抗性基因,且不具有抗性功能的基因也不明确.为了消除由于正例太少和错误的反例带来的抗性基因识别的影响,基于抗性基因和其他基因在蛋白质相互作用网中的距离,提出了一种新的样本选择方法,并对提出的样本选择方法和通常样本选择方法分别在四种分类器上进行了10倍交叉验证.结果表明,文中方法的SN值平均提高了6.9%,SP值平均提高了13.1%.因此,就敏感性和特异性而言,提出的方法获得了更高效、更可靠的结果. 相似文献
156.
神经网络具有强大的函数拟合能力,但是,训练的结果是‘黑盒子'.采用构造阶梯样本、计算陡峭指数的方法,将受训多层感知器或支撑向量机的输入输出变量关系以直观的形式(阶梯图)反映出来.与传统方法比较,这种新的相关性分析方法能更充分地揭示样本中输入与输出变量间的非线性关系.在烟草行业单料烟模拟感觉质量评估的应用中,仿真试验验证了该方法的有效性与实用性. 相似文献
157.
基于边界样本的训练样本选择方法 总被引:3,自引:1,他引:3
以入侵检测系统中的分类器设计为例,研究分类器训练样本选择问题。提出了一种大规模数据集的训练样本选择方法,首先通过聚类将训练数据划分成不同的子集缩小搜索范围;然后根据聚类内离散度和样本的覆盖区域选择样本,保留每个聚类的边界样本,删除内部样本。 即保留了典型样本,减少了训练样本数量,从而保证分类器的性能并且训练效率较高。 相似文献
158.
159.
160.
传统的神经网络学习算法往往存在欠学习或过学习情况,容易导致网络结构不够合理,预测函数泛化能力不理想.该文引用函数集信息量的概念,提出了以信噪比倒数为性能指标的改进型网络学习算法,深入分析了神经网络学习过程中欠学习和过学习的原因.经过仿真验证表明,该算法简单,自适应性强,收敛速度快,可以很好地克服欠学习和过学习问题,所得预测函数具有很好的泛化能力. 相似文献