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提出了一种采用δ规则作为学习算法的扩展双向联想记忆神经网络模型,并从理论上证明了其稳定性。该模型克服了现有采用Hebb规则作为学习算法的联想记忆神经网络对记忆模式有正交性要求和所模式吸引域小的不足。实验结果表明,其联想记忆能力优于目前现有的联想记忆网络。 相似文献
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用非线性方法解决多分类器融合问题能够取得比较高的识别率, 但是,当前被应用在多分类器融合领域中的非线性方法可理解性较差,给使用者带来一定的困难。而基于模糊规则的模式识别方法是一类可理解性好的非线性方法,但迄今为止还没有被应用于多分类器融合问题中。基于上述考虑,该文将模糊系统应用到多分类器融合中,并且研究了如何设计可理解性好、精度高的模糊系统的问题,提出了一种改进的基于支持向量的模糊系统设计方法。该方法在从ELENA项目数据库和UCI数据库中选出的4个数据集上进行了测试。实验结果表明,该方法能够用可理解性好的模糊系统实现低错误率的多分类器融合。 相似文献
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非刚体由于姿态变化会产出多样的形变,因此非刚体的形状检索比刚体更具挑战性。形状特征提取是非刚体三维模型形状检索的关键问题。为了提高非刚体形状检索的准确度,提出了一种非刚体全局形状特征提取方法。此方法的核心思想是将稀疏表示(Sparse Representation,SR)理论用于对尺度无关的热核特征(Scale Invariant Heat Kernel Signature,SIHKS)进行稀疏编码,因此被称为SR-SIHKS。改进了SIHKS局部特征的提取方法,根据所处理的模型库来自适应地确定热扩散时间参数;采用K-SVD算法来训练字典,借助Batch-OMP算法实现局部特征的稀疏编码;将非刚体三维模型的所有局部特征的稀疏编码汇聚为全局形状特征。实验结果表明,SR-SIHKS具有比SIHKS和HKS更优的检索效果。 相似文献
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研究非线性连续联想记忆神经网络的渐近稳定性,得出几个定理.在此基础上,提出了一
种优化设计方法,并给出了理论证明.目前已有的若干结论是本文所得定理的特例. 相似文献
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相机标定是从二维图像获取三维信息的必要步骤,本文讨论了多视点图像中固定焦距的自标定问题.在绝对对偶二次曲面的成像方程基础上,把固定焦距作为独立未知量纳入到目标函数中,构造了带约束的多项式极值问题,其中约束条件既反映了绝对对偶二次曲面自身具有的代数性质,又包含了可成像的Cheirality约束.求解上述优化问题时,传统的建立在梯度计算基础上的优化方法容易陷入局部最优值,本文则通过使用基于LMI松弛的优化方法获得了焦距的全局最优解.合成数据和真实图像实验均表明本文方法是可行的,具有计算时间快和鲁棒性好的优点. 相似文献
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自适应阵列的分析与优化设计 总被引:1,自引:1,他引:0
本文分析了单干扰和多干扰情况下LMS自适应阵、最大SINR自适应阵和方向约束自适应阵,得到了统一的SINR表达式和SINR与MSE的关系式,由此提出了一套完整统一的阵列优化设计方法。 相似文献
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一种基于活动轮廓和Gauss背景模型的固定摄像机运动目标分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
运动物体分割是计算机视觉领域中最具有挑战性的课题之一.文中提出了一种新的基于固定摄像机的运动物体分割算法.它有效地结合了Gauss混合背景模型和活动轮廓的方法,获得了比通常背景减除方法要好的效果.文中把目标提取问题转化为能量最小化问题,并且采用曲线演化的方法来最小化能量函数.由于在能量函数中引入了Gauss混合背景模型,阴影消除项和曲线演化边缘停止项,文中的算法能获得比现有同类算法更加准确的结果.在真实图像数据上的实验结果说明文中的方法具有很好的前景. 相似文献
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Hopfield型联想记忆神经网络一种新的分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过定义一种新的能量函数,分析了Hopfield型神经网络的渐近稳定性与联想记忆问题,得到了四组保证网络平衡点是渐近稳定平衡点的充分条件,应用这些条件,便可设计联想记忆神经网络,文中给出了应用这些结论设计联想记忆神经网络的实验结果及分析。 相似文献
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一种双目标排序层分类器融合方法 总被引:2,自引:1,他引:2
最近 Melnik 提出了一种新的排序层分类器融合思想, 指出在分类器融合过程中既要调节对不同分类器的侧重程度, 又要利用不同序号值提供的置信度信息. 但是在 Melnik 提出的融合方法中, 参数数量随着分类器数量的增加呈指数级增长, 在分类器数目增加时会产生维数灾难问题. 在 Melnik 的思想启发下, 本文提出了一种新的融合方法, 该方法将对序号的变换与分类器的加权组合协调起来, 能够更好地实现 Melnik 提出的目标. 另外, 本文给出了一种用连续可微函数表示的分类错误率表达式, 设计了基于梯度下降的参数调节方法. 在实验中本文设计了融合掌纹图像数据和手指图像数据的多模态身份识别系统, 观察了不同数目分类器条件下的融合效果. 实验结果表明本文方法的分类正确率高于传统方法和 Melnik 的方法. 相似文献