用于雨线和雨滴去除的像素级核预测网络

1

作者 李克文 姚贤哲 +1 位作者 蒋衡杰 刘文龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期182-189,共8页

针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一... 针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一个多分支特征聚合模块。通过数据增强构建一个雨线和雨滴混合数据集(RDRS),提升现实世界复杂场景中图像去雨算法的效果。对4个公开数据集和RDRS数据集的广泛实验结果表明,所提模型取得均高于MPRNet等主流网络的峰值信噪比和结构相似度。 展开更多

关键词 深度学习 图像去雨 核预测网络 计算机视觉 混合雨模式 图像过滤 注意力机制

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青岛主城区等时交通圈的构建及空间格局研究 被引量：2

2

作者 刘冰 王新雨 +4 位作者 陈丽 张艺曦 张照杰 陆邹妍 梁蕾 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期27-35,共9页

以青岛市主城区交通圈为对象,分析青岛主城区交通圈层,弥补青岛市交通圈空间格局研究的缺失。依据地价均衡理论识别青岛主城区;采用核密度分析法和中心服务区算法,辅以源点终点(origin-destination, OD)矩阵分析法、成本距离分析法,生... 以青岛市主城区交通圈为对象,分析青岛主城区交通圈层,弥补青岛市交通圈空间格局研究的缺失。依据地价均衡理论识别青岛主城区;采用核密度分析法和中心服务区算法,辅以源点终点(origin-destination, OD)矩阵分析法、成本距离分析法,生成青岛主城区等时交通圈;将青岛主城区交通圈分为核心区、过渡区与边缘区,并对青岛主城区空间范围、圈层形态等空间格局特征进行分析、评价;根据分析结果提出交通规划的具体建议。研究结果表明:青岛主城区内基于职能的平均时间成本为0.58 h,不同区域的时间成本差异明显,其中核心区有较高的路网密度,呈南北狭长分布;过渡区在核心区周围,道路里程较短,路网密度最低,空间分布格局不规则;边缘区时间成本最高,但路网密度比过渡区高,空间形态呈组团式分布。 展开更多

关键词 交通圈 网络分析方法 城市职能 空间格局 青岛都市圈 核密度分析法

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基于卷积神经网络的肌电信号人体运动模式识别技术 被引量：1

3

作者 刘亚丽 鲁妍池 +1 位作者 马勋举 宋遒志 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2144-2158,共15页

随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的... 随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的原始肌电信号,经特征提取,转化为能量核相图和离散小波变换系数特征图,分别输入双卷积链神经网络的卷积神经网络分支和MobileNetV2分支,利用融合模块提取高层隐藏特征并进行充分交互。制备包括以上两种特征图像和传统肌电信号图谱在内的3种数据集。3组交叉实验结果表明:所提方法对6种自测下肢运动的平均识别准确率达94.19%,显著优于其他特征组合与网络架构;在ENABL3S开源数据集识别7种下肢运动中取得98.32%的稳态识别准确率,进一步验证了所提方法优良的肌电特征捕捉能力和模式识别准确性。 展开更多

关键词 外骨骼机器人 表面肌电信号 运动模式识别 双卷积链神经网络 能量核 小波变换分析

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一种卷积神经网络的优化方法 被引量：11

4

作者 刘晨 曲长文 +1 位作者 周强 李智 《舰船电子工程》 2017年第5期36-40,共5页

近年来,卷积神经网络在目标检测、图像语义分割和图像识别领域取得了一系列重大突破性的成果。但是随着检测率的提升,网络结构也在向着更复杂的方向发展。为解决卷积神经网络结构复杂,样本的检测时间过长的问题,论文提出了一种通过特征... 近年来,卷积神经网络在目标检测、图像语义分割和图像识别领域取得了一系列重大突破性的成果。但是随着检测率的提升,网络结构也在向着更复杂的方向发展。为解决卷积神经网络结构复杂,样本的检测时间过长的问题,论文提出了一种通过特征图之间的差异性对卷积核数目进行优化的方法,通过计算得到最优卷积核数目,降低网络复杂度,从而加快样本检测的速度,提高泛化能力。实验结果表明,该方法在保证准确率的前提下,提升了检测速度。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 卷积核 特征图 手写数字识别

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子波核函数网络 被引量：16

5

作者 张莉 周伟达 焦李成 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期223-227,共5页

提出一种子波核函数网络作为支撑矢量机的一种替代学习机 ,仿真实验验证了子波核函数网络的逼近性能和识别性能都可以与相应的支撑矢量机相媲美 ,并优于子波神经网络 .

关键词 支撑矢量机 子波核函数网络 函数逼近 模式识别 子波神经网络 学习机

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基于道路核密度的城市中心识别方法 被引量：7

6

作者 崔晓杰 巩现勇 +1 位作者 葛文 徐振强 《测绘科学技术学报》 北大核心 2019年第2期190-195,共6页

道路网空间分布模式识别对制图综合、空间数据多尺度表达及空间数据匹配具有重要意义。城市中心是道路网语义模式的研究内容之一,通常位于道路网分布的密集区。针对现有方法存在的问题,提出一种基于道路核密度的城市几何中心识别方法。... 道路网空间分布模式识别对制图综合、空间数据多尺度表达及空间数据匹配具有重要意义。城市中心是道路网语义模式的研究内容之一,通常位于道路网分布的密集区。针对现有方法存在的问题,提出一种基于道路核密度的城市几何中心识别方法。首先根据核密度估计得到道路线的连续密度分布表面;接着根据核密度统计值提取初始中心,将初始中心分为全局中心、局部中心和伪中心3类,通过面积阈值和包含关系去除伪中心;最后计算各中心区的中心力指标,并据此划分全局中心和局部中心。长春市和西安市道路网的实验结果表明,该方法识别的城市中心能够反映城市空间格局的整体特征和局部特征,与规划中心的对比结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 道路网 空间分布模式 城市中心 核密度 中心力

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道路网约束下的城市事件空间点模式分析 被引量：9

7

作者 佘冰 朱欣焰 +2 位作者 呙维 杨云涛 徐晓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2327-2329,共3页

为对城市管理的资源分配提供有效的决策支持,基于道路网约束下的核密度估计和K函数方法,对城市事件的一阶和二阶空间分布特性进行分析,并与平面空间点模式分析结果进行对比。实验结果表明,相比平面空间点模式分析方法,道路网约束下的核... 为对城市管理的资源分配提供有效的决策支持,基于道路网约束下的核密度估计和K函数方法,对城市事件的一阶和二阶空间分布特性进行分析,并与平面空间点模式分析结果进行对比。实验结果表明,相比平面空间点模式分析方法,道路网约束下的核密度估计提取的"热点"路段可直观地体现事件沿道路网的分布情况,而道路网约束下的K函数能真实地反映出事件在不同空间尺度下的聚集程度。 展开更多

关键词 城市事件 道路网约束 空间点模式分析 K函数 核密度估计

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径向基函数神经网络的分类机理 被引量：7

8

作者 赵群 保铮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第2期86-93,共8页

本文研究了径向基函数网络（ＲＢＦＮ）的分类机理问题。在Ｒｕｃｋ工作的基础上，通过与传统的基于Ｐａｒｚｅｎ窗估计核分类器做类比，本文从模式分类机理入手，分析了ＲＢＦＮ使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点，指出它优... 本文研究了径向基函数网络（ＲＢＦＮ）的分类机理问题。在Ｒｕｃｋ工作的基础上，通过与传统的基于Ｐａｒｚｅｎ窗估计核分类器做类比，本文从模式分类机理入手，分析了ＲＢＦＮ使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点，指出它优于核分类器，并讨论了相应情况下ＲＢＦＮ输出层连接权、模式分类判决域的特点。最后用多类模式分类的结果对上述理论进行了验证。 展开更多

关键词 神经网络 径向基函数 模式分类 核分类器

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一种新的协同模式识别学习算法 被引量：1

9

作者 陈卫刚 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期18-20,25,共4页

在协同模式识别中,学习可以归结为求原型向量和伴随向量.文中提出了一种基于核函数映射的学习算法,输入向量被隐式地映射到一个可分性有所提高的向量空间,然后计算变换后的原型向量.对伴随向量增加一个附加的约束以避免它的范数超过一定... 在协同模式识别中,学习可以归结为求原型向量和伴随向量.文中提出了一种基于核函数映射的学习算法,输入向量被隐式地映射到一个可分性有所提高的向量空间,然后计算变换后的原型向量.对伴随向量增加一个附加的约束以避免它的范数超过一定值,从而改善伴随向量的性能,减少误识别.通过对数字、英文字母和汉字等的训练实验表明,这种算法得到的伴随向量能更好地表示样本的特征,计算所得的初始序参量能更好地反映测试图像与训练样本之间的相似程度. 展开更多

关键词 协同模式识别 神经网络 学习算法 kernel方法

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一种基于WGKMW的网络结构核函数框架 被引量：3

10

作者 田径 赵犁丰 赵宇倩 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期471-474,共4页

在提出一种加权多宽度高斯核函数(WGKMW)基础上,进一步提出一种基于WGKMW的径向基网络结构的核函数的框架,即网络核模式(NKP),该核函数的框架具有径向基网络的特点,其实质是一种多参数的权重系数相对确定的神经网络。通过对WGKMW和高斯... 在提出一种加权多宽度高斯核函数(WGKMW)基础上,进一步提出一种基于WGKMW的径向基网络结构的核函数的框架,即网络核模式(NKP),该核函数的框架具有径向基网络的特点,其实质是一种多参数的权重系数相对确定的神经网络。通过对WGKMW和高斯核函数(GK)的支持向量分类对比实验可以看出WGKMW的优越性。 展开更多

关键词 加权多宽度高斯核(WGKMW) 核函数框架(KFF) 网络核模式(NKP) 经向基函数网络(RBFN) 支持向量分类(SVC)

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基于网络空间点模式的餐饮店空间格局分析 被引量：27

11

作者 曾璇 崔海山 刘毅华 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期837-843,共7页

餐饮业是城市经济发展的重要指标,运用合适的方法来研究城市餐饮业的空间格局特征,对城市规划、商业选址和经济发展等具有重要意义。本文以广州市海珠区为例,基于餐饮店POI(兴趣点)数据,利用核密度估计法分析餐饮店的空间分布特性,采用... 餐饮业是城市经济发展的重要指标,运用合适的方法来研究城市餐饮业的空间格局特征,对城市规划、商业选址和经济发展等具有重要意义。本文以广州市海珠区为例,基于餐饮店POI(兴趣点)数据,利用核密度估计法分析餐饮店的空间分布特性,采用网络核密度法探究其热点路段的分布情况,并利用网络双变量K函数法,分析餐饮店分布与公交站和居民小区的相关性。结果表明:海珠区餐饮店总体分布呈现"西密东疏"的空间格局,具有多中心的空间分布特征;江南中街道餐饮店分布的热点路段主要集中在江南西路和江南大道中沿线,其密度随着与该沿线的距离增加而衰减;在较小范围内,餐饮店的分布与公交站具有显著的聚集关系,而与居民小区不具有显著的聚集关系。对于沿道路分布的空间地理点对象,利用网络空间点模式分析可得到较好结果。 展开更多

关键词 网络空间点模式 K函数 核密度 空间格局 餐饮店

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基于加权核密度的高原高海拔地区路网格局与景观生态风险时空变化 被引量：5

12

作者 杨若昕 张静晓 +2 位作者 曹舒雯 陈雨晗 程莉渊 《长安大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期118-128,共11页

针对景观生态风险的研究多着眼于城市或河流流域,而高原高海拔地区景观生态较为脆弱,道路网络的发展容易导致区域景观破碎化和景观生态格局变化,从而影响区域内生态环境质量的问题,以拉萨市为例,在地理信息系统的支持下,采用加权核密度... 针对景观生态风险的研究多着眼于城市或河流流域,而高原高海拔地区景观生态较为脆弱,道路网络的发展容易导致区域景观破碎化和景观生态格局变化,从而影响区域内生态环境质量的问题,以拉萨市为例,在地理信息系统的支持下,采用加权核密度估算(WKDE)、生态足迹模型、景观指数分析法、空间分析方法研究路网扩张对沿线景观格局的影响及其生态风险变化。基于景观格局构建拉萨市景观生态风险模型,对该地区2012年和2020年路网格局和景观生态风险的时空变化进行研究。研究结果表明:加权核密度分析可以更加真实地反映高原高海拔地区道路网络实际状况及其生态影响,路网扩张导致建设用地面积快速增加以及耕地面积减少,对其他景观类型的影响很小;拉萨市路网扩张对生态环境压力起促进作用,且引起的景观生态风险变化的差异与地形密切相关,主要表现为低海拔的城市中心风险等级下降;随着生态风险等级的升高,研究区域内各等级道路的长度占比表现出先上升后下降趋势,这说明景观生态风险和道路等级之间具有一定的相关性。研究成果对高原高海拔地区的路网规划和生态管理具有一定的参考价值,可为相关地区道路沿线生态修复工作提供理论与技术支撑,也为未来在高原高海拔环境工程实证研究提供参考。 展开更多

关键词 道路工程 路网格局 加权核密度 高原高海拔 景观格局 生态风险

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卷积神经网络(CNN)训练中卷积核初始化方法研究 被引量：11

13

作者 朱继洪 裴继红 赵阳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期641-648,共8页

本文提出了一种基于样本图像局部模式聚类的卷积核初始化方法,该方法可用于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)训练中卷积核的初始化。在卷积神经网络中,卷积核的主要作用可看成是利用匹配滤波提取图像中的局部模式,并将... 本文提出了一种基于样本图像局部模式聚类的卷积核初始化方法,该方法可用于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)训练中卷积核的初始化。在卷积神经网络中,卷积核的主要作用可看成是利用匹配滤波提取图像中的局部模式,并将其作为后续图像目标识别的特征。为此本文在图像训练集中选取一部分典型的样本图像,在这些图像中抽取与卷积核相同大小的子图作为图像局部模式矢量集合。首先对局部模式子图集合应用拓扑特性进行粗分类,然后对粗分类后的每一子类采用势函数聚类的方法获取样本图像中的典型局部模式子图,构成候选子图模式集,用它们作为CNN的初始卷积核进行训练。实验结果表明,本文方法可以明显加速CNN网络训练初期的收敛速度,同时对最终训练后的网络识别精度也有一定程度的提高。 展开更多

关键词 卷积神经网络 卷积核初始化 图像局部模式 聚类

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离线垃圾短信过滤中社会网络行为模式的分析与应用

14

作者 俞泱 陈羽中 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第8期1877-1881,共5页

随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的... 随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的社会网络特征,提出了一种新的离线垃圾短信过滤模型.模型针对海量短信数据处理时存在的时空效率的瓶颈问题,提出了线性特征统计算法LFSA,并结合高斯核密度估计和贝叶斯分类器,对短信进行分类过滤.我们使用某省通信运营商提供的30亿条短信数据对模型进行测试,做实验分析.实验结果表明,我们提出的模型能满足运营商的各项性能指标要求,并已部署和应用. 展开更多

关键词 短信过滤 社会网络 行为模式 高斯核密度估计 贝叶斯分类器

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基于核主元分析的神经网络控制图模式识别 被引量：1

15

作者 胡胜 李太福 +1 位作者 魏正元 颜克胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第9期2520-2522,2526,共4页

针对异常特征之间存在较大的相似性而带来的网络结构复杂和识别精度不高的问题,提出一种基于核主元分析的神经网络控制图模式识别方法。先通过核方法将低维空间中的非线性特征转化为高维空间中的线性特征,再将其进行线性组合并向低维空... 针对异常特征之间存在较大的相似性而带来的网络结构复杂和识别精度不高的问题,提出一种基于核主元分析的神经网络控制图模式识别方法。先通过核方法将低维空间中的非线性特征转化为高维空间中的线性特征,再将其进行线性组合并向低维空间投影,然后用BP神经网络分类器对控制图模式进行识别。通过仿真进行验证,结果显示该方法对控制图各个模式能够有效聚类,并且识别精度得到提高。 展开更多

关键词 控制图 模式识别 核主元分析 神经网络 特征提取

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顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘 被引量：1

16

作者 王娜 谷玉莉 周梦杰 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期180-186,共7页

针对现有挖掘方法往往忽略了地理学第一定律的区位影响,未考虑距离衰减效应问题,该文提出了一种顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘方法。该方法包括两个核心步骤:①计算网络空间要素网络核密度,刻画要素的分布强度与影响范围;②... 针对现有挖掘方法往往忽略了地理学第一定律的区位影响,未考虑距离衰减效应问题,该文提出了一种顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘方法。该方法包括两个核心步骤:①计算网络空间要素网络核密度,刻画要素的分布强度与影响范围;②探测要素间分布相关性,跟据相关性强弱来评价和判断要素是否同位。通过模拟实验与比较发现,该方法能够准确识别和挖掘网络空间同位模式。最后将该方法应用至犯罪事件与城市设施兴趣点的网络空间关联实例挖掘中,挖掘结果可为犯罪预防和犯罪管控提供更为科学的借鉴和参考。 展开更多

关键词 同位模式 距离衰减效应 网络空间 网络核密度估计

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基于组合核函数的径向基过程神经网络及其在示功图诊断中的应用 被引量：4

17

作者 李晶晶 许少华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期746-752,共7页

针对复杂时间信号动态模式分类问题,提出了一种基于局部核函数与全局核函数组合的径向基过程神经网络(RBFPNN)模型。考虑时间信号过程特征的多样性和复杂性,以及核函数对信号分布形态特征的局部与全局表征能力,通过将具有全局性质的多... 针对复杂时间信号动态模式分类问题,提出了一种基于局部核函数与全局核函数组合的径向基过程神经网络(RBFPNN)模型。考虑时间信号过程特征的多样性和复杂性,以及核函数对信号分布形态特征的局部与全局表征能力,通过将具有全局性质的多项式核函数与具有局部性质的高斯核函数进行线性叠加,构成组合核函数,以此建立一种新的径向基过程神经网络,从信息模型上改善RBFPNN对动态样本复杂过程特征的抽取和记忆性质,提高网络对时间信号特征的辨识能力。分析了基于RBFPNN的性质,建立了基于混沌遗传算法CGA的模型参数优化算法。以基于示功图的往复运动机械工作状态诊断为例,实际资料处理结果验证了模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 动态模式识别 径向基过程神经网络 组合核函数 混沌遗传算法

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基于判别分类和回归计算的传感器节点定位 被引量：2

18

作者 朱东进 王婷 《无线电工程》 北大核心 2021年第11期1289-1295,共7页

为了实现自组织传感器网络中传感器节点的定位,提出了一种无需复杂测距过程基于判别分类和回归计算的定位算法。在训练阶段,选择一个合适的判别函数来使用任意构造的边界对节点位置进行分类识别,以获得位置未知节点的位置的粗粒度估计,... 为了实现自组织传感器网络中传感器节点的定位,提出了一种无需复杂测距过程基于判别分类和回归计算的定位算法。在训练阶段,选择一个合适的判别函数来使用任意构造的边界对节点位置进行分类识别,以获得位置未知节点的位置的粗粒度估计,该阶段可在少量具有足够的能量和处理能力的位置已知的传感器节点上在线或离线进行;训练阶段结束,其他位置未知的大量低功率传感器节点可以通过回归计算来局部确定自己的位置,从而实现细粒度定位。仿真实验结果表明,所提算法不仅与网络的拓扑无关,而且相比于过程复杂的测距定位算法具有更小的定位误差。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点定位 模式识别和分类 回归计算 核函数 特征空间向量 定位误差

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距离加权的2-D核自联想记忆模型及其应用 被引量：2

19

作者 陈蕾 王传栋 +1 位作者 孙知信 陈松灿 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期110-114,共5页

首先从 Hopfield 自联想记忆模型(HAM)出发,对其回忆规则运用机器学习中流行的核技巧,构建一个核自联想记忆模型框架(KAM).并通过核函数的选取,使指数型相关联想记忆模型(ECAM)和改进的 ECAM(IEC-AM)模型成为其中的两个特例.然后针对二... 首先从 Hopfield 自联想记忆模型(HAM)出发,对其回忆规则运用机器学习中流行的核技巧,构建一个核自联想记忆模型框架(KAM).并通过核函数的选取,使指数型相关联想记忆模型(ECAM)和改进的 ECAM(IEC-AM)模型成为其中的两个特例.然后针对二维视觉图像的识别,在核函数中引入反映视觉特性的二维(2-D)距离因子,进一步提出一个距离加权的2-D 核自联想记忆模型框架(DW2D-KAM).由此较大改进 KAM 对图像的存储和纠错性能,并且使该模型更加符合神经生理学和解剖学的思想.最后,计算机模拟不仅证实 DW2D-KAM 比 KAM在字符识别上具有更高的存储和纠错性能,而且其同样优于 Seow 和 Asari 提出的模块化 HAM 的识别效果. 展开更多

关键词 自联想记忆 神经网络 距离加权 核方法 模式识别

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