排序方式: 共有12条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
为优化径向基函数(RBF)网络结构并改善网络泛化性能,提出了一种基于势函数聚类的改进RBF网络算法.首先使用势函数统计每个模式类别中的样本势值,以此实现样本空间中不同样本的势值度量; 其次以增量学习的方式逐次完成对样本空间的有效覆盖,以此实现网络隐节点个数及参数的自动有效估计.最后将本文算法与KMRBF、FCRBF、MRAN以及 GAP -RBF 学习算法进行了实验对比,结果表明本文算法的网络分类精度更高,克服了KMRBF和FCRBF算法需人工调整网络隐节点来提高分类精度的问题,且比 GAP -RBF和MRAN算法的网络结构更加简单. 相似文献
3.
4.
为改善传统的反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络的学习能力和分类性能的不足,提出一种融合RBF网络与BP网络的混合神经网络算法(HRBF -BP),并将其应用到医学数据分类问题中.在网络结构的实现上,将RBF隐藏层与BP隐藏层进行级联融合,即在连接BP网络输入层与隐藏层之间加入RBF核映射层; 在学习算法的实现上,先采用k-均值聚类算法来实现RBF核参数的估计,然后再使用基于随机梯度下降的BP算法实现级联BP网络的权值优化.将该算法与SGBP、KMRB、PFRBF等算法在不同的医学数据集上进行分类实验对比表明,该方法的网络训练精度以及测试精度均优于SGBP、KMRB、PFRBF算法; 因此,该方法对提高BP网络和RBF网络的学习能力和分类性能具有良好的参考价值. 相似文献
5.
6.
为了改善大样本集下支持向量机(SVM)的训练效率和泛化性能,提出一种新算法。该算法运用采样优化和学习器优化相结合的策略,通过构建势函数对原始样本空间进行密度度量,建立了不同参数的高斯核,以实现对样本空间不同区域的逐次覆盖,并以增量学习的方式生成下采样集。然后,在所获取的下采样集上进行SVM初始训练,通过寻找原始训练集中的边界样本,进行SVM二次优化。最后,将新算法应用于人工数据集及基准数据集,结果表明,该算法在有效改善训练效率的同时,保证了分类器的泛化性能。 相似文献
7.
通过对软钢阻尼器进行等价线性化处理,引入现代控制理论,运用状态向量和状态空间的概念,并借助于MATLAB的Simulink工具箱,对安装软钢阻尼器的结构进行了地震作用下的仿真分析,指出该分析方法简便实用,值得推广。 相似文献
8.
9.
国家机械委重型机械局于1987年11月28日至30日在富拉尔基召开了《直廓球面蜗杆减速器》国家标准审查会。会议充分肯定了第一重型机器厂和郑州机械研究所在起草标准工作中所进行的大量理论分析计算和扎实的试验验证工作。会议认为该标准在主要参数,结构性能等指标达到了国际同类减速器的先进技术水平。该标准的制订填补了国内空白,为国内组织系列生产,稳定生产质量创造了良好条件。与会代表详细认真的讨论 相似文献
10.
本文提出了一种指纹识别的特征点匹配算法,该算法是在Xiping Luo的算法的基础上经过改进而得到的.该算法首先通过指纹的中心点来确定指纹匹配时的参考点,指纹的中心方向为初始方向,在此基础上将所有的特征点用极坐标表示,对指纹模板特征点和输入指纹特征点实行归一化.其次,在匹配过程中,采用了一个可变限制框,以适应指纹的非线性变化.此外,本算法采用只对有效区内的指纹特征点进行比对来提高指纹识别的鲁棒性,对指纹中心偏移的输入图象有较好的识别效果.通过对指纹库中的指纹图像做实验,结果表明该算法速度快,精度高,更适用于实时指纹识别系统. 相似文献