期刊文献+
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
多种诊断推理方法的设计与比较 被引量:14
1
作者 魏圆圆 王儒敬 方静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第2期57-58,119,共3页
简单介绍了诊断推理领域三种常用的方法:基于人工神经网络的方法、基于规则的方法和基于案例的推理方法,并以某农作物病害诊断为实例,详细介绍了三种方法的具体设计,并从诊断正确率和诊断时间上对三种方法的诊断性能进行了比较,比较结... 简单介绍了诊断推理领域三种常用的方法:基于人工神经网络的方法、基于规则的方法和基于案例的推理方法,并以某农作物病害诊断为实例,详细介绍了三种方法的具体设计,并从诊断正确率和诊断时间上对三种方法的诊断性能进行了比较,比较结果为特定问题条件下选择适当的诊断推理方法提供了帮助。 展开更多
关键词 人工智能 诊断推理 BP网络 决策树 基于案例推理
在线阅读 下载PDF
基于神经网络树和人工蜂群优化的数据聚类 被引量:8
2
作者 吉珊珊 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期119-127,共9页
针对高维数据引起的“维数灾难”问题,设计了一种基于神经网络树和人工蜂群优化的高维数据聚类算法.首先,设计了改进的二元人工蜂群优化算法,以封装式方法最大化径向基函数网络的准确率,以过滤式方法最小化特征的冗余度;然后,基于每个... 针对高维数据引起的“维数灾难”问题,设计了一种基于神经网络树和人工蜂群优化的高维数据聚类算法.首先,设计了改进的二元人工蜂群优化算法,以封装式方法最大化径向基函数网络的准确率,以过滤式方法最小化特征的冗余度;然后,基于每个特征子集的样本集训练径向基函数网络,构建以径向基函数网络为节点的神经树;最终,采用门网络将连接的类簇分离,获得最终的聚类结果.基于高维数据集和低维数据集均完成了仿真实验,结果表明本算法对于高维数据集实现了较高的聚类准确率. 展开更多
关键词 高维数据 神经网络树 人工蜂群优化 聚类算法 特征选择
在线阅读 下载PDF
一种估计前馈神经网络中隐层神经元数目的新方法 被引量:5
3
作者 袁红春 熊范纶 淮晓永 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第4期657-660,共4页
前馈神经网络中隐层神经元的数目一般凭经验给出,这种方法往往造成隐单元数目的不足或过甚,从而导致网络存储容量不够或出现学习过拟现象.本研究提出了一种基于信息熵的估计三层前馈神经网络隐结点数目的方法,该方法首先利用训练集来训... 前馈神经网络中隐层神经元的数目一般凭经验给出,这种方法往往造成隐单元数目的不足或过甚,从而导致网络存储容量不够或出现学习过拟现象.本研究提出了一种基于信息熵的估计三层前馈神经网络隐结点数目的方法,该方法首先利用训练集来训练具有足够隐单元数目的初始神经网络,然后计算训练集中能被训练过的神经网络正确识别的样本在隐层神经元的激活值.并对其进行排序,计算这些激活值的各种划分的信息增益,从而构造能将整个样本空间正确划分的决策树,最后遍历整棵树寻找重要的相关隐层神经元,并删除冗余无关的其它隐单元,从而估计神经网络中隐层神经元的较佳数目.文章最后以构造用于茶叶品质评定的具有较佳隐单元数目的神经网络为例,介绍本方法的使用.结果表明,本方法能有效估计前馈神经网络的隐单元数目. 展开更多
关键词 估计 前馈神经网络 隐层神经元数目 信秘熵 决策树
在线阅读 下载PDF
基于决策树算法确定一个最小神经网络 被引量:1
4
作者 刘栋 冯勇 赵向辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A01期83-85,共3页
神经网络隐层神经元的个数对于网络的性能有着重要的影响,通常情况下,对于一个特定问题来说,没有一个确定的方法来决定隐含层到底应该有多少个神经元,一般采用试探的方法通过多次实验来达到理想效果。在分类问题中,决策树和神经网络的... 神经网络隐层神经元的个数对于网络的性能有着重要的影响,通常情况下,对于一个特定问题来说,没有一个确定的方法来决定隐含层到底应该有多少个神经元,一般采用试探的方法通过多次实验来达到理想效果。在分类问题中,决策树和神经网络的结构有着一定的关联性,通过把决策树映射到神经网络结构中来确定隐层神经元的个数的方法能够有效地设计神经网络的结构,从而提高训练的效率并达到良好的分类效果。实验结果表明,该方法能够得到一个有着良好识别率的最小神经网络。方法简单有效,直观且易于操作。 展开更多
关键词 决策树 人工神经网络 分类 隐层神经元
在线阅读 下载PDF
分布参数突触联接动态神经网络及其稳定性研究
5
作者 冯大政 保铮 焦李成 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1996年第12期50-58,共9页
本文利用树突树的冲激响应对分布参数突触联接进行了形式化描述。在树突空间结构形式化描述基础上,我们提出一种分布参数突触联接动态神经网络,并且详细地研究它的有界性和稳定性。本文主要贡献是,得到了包括突触联接在内的树突树系... 本文利用树突树的冲激响应对分布参数突触联接进行了形式化描述。在树突空间结构形式化描述基础上,我们提出一种分布参数突触联接动态神经网络,并且详细地研究它的有界性和稳定性。本文主要贡献是,得到了包括突触联接在内的树突树系统的冲激响应及其绝对可积性;提出了分布参数突触联接动态神经网络及其数学描述;给出了有界性和稳定性定理。 展开更多
关键词 神经细胞 分布参数系统 稳定性 神经网络
在线阅读 下载PDF
神经网络同步的判定及在神经密码中的应用 被引量:5
6
作者 田勇 向涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第36期109-111,186,共4页
互学习的神经网络特别是树状奇偶模型的神经网络因能通过一定量的信息交换达到同步而被广泛地应用在密码学等领域。提出树状奇偶机同步模型的同步判定的必要性和解决同步判断的算法,即基于树状奇偶机隐藏单元输出值的HASH值的比较,该算... 互学习的神经网络特别是树状奇偶模型的神经网络因能通过一定量的信息交换达到同步而被广泛地应用在密码学等领域。提出树状奇偶机同步模型的同步判定的必要性和解决同步判断的算法,即基于树状奇偶机隐藏单元输出值的HASH值的比较,该算法将原同步算法的安全性改变到HASH函数的安全性和原同步算法的安全性之上,而在时间开销上也不会增加或增加得很少。仿真实验也证明了该算法判断同步所需要的时间复杂度较低。 展开更多
关键词 神经网络 树状奇偶模型 同步 神经元集合
在线阅读 下载PDF
基于决策树与脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法 被引量:6
7
作者 刘伟 黄著 +2 位作者 王涛 李鹏鹏 李川 《西华大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第2期33-38,94,共7页
为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提... 为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提取输电网故障产生式规则;然后利用模糊推理脉冲神经膜系统的强大知识并行推理和模糊信息处理能力,建立基于FRSNPS的故障诊断模型,实现输电网故障诊断;最后,以IEEE14节点标准系统为对象进行仿真实验和分析。实验结果表明,该方法在单类型和多类型故障信息丢失时,依然能够诊断出正确故障元件。 展开更多
关键词 决策树 脉冲神经膜系统 输电网 故障诊断
在线阅读 下载PDF
Image Classification using Statistical Learning Methods
8
作者 Jassem Mtimet Hamid Amiri 《Journal of Software Engineering and Applications》 2012年第12期200-203,共4页
In general, digital images can be classified into photographs, textual and mixed documents. This taxonomy is very useful in many applications, such as archiving task. However, there are no effective methods to perform... In general, digital images can be classified into photographs, textual and mixed documents. This taxonomy is very useful in many applications, such as archiving task. However, there are no effective methods to perform this classification automatically. In this paper, we present a method for classifying and archiving document into the following semantic classes: photographs, textual and mixed documents. Our method is based on combining low-level image features, such as mean, Standard deviation, Skewness. Both the Decision Tree and Neuronal Network Classifiers are used for classification task. 展开更多
关键词 IMAGE CLASSIFICATION DECISION tree neuronAL network STATISTICAL analysis
暂未订购
互学习神经网络集合的同步
9
作者 田勇 向涛 《世界科技研究与发展》 CSCD 2013年第2期205-207,227,共4页
互学习的神经网络特别是树状奇偶模型的神经网络因能通过一定量的信息交换达到同步而被广泛地应用在密码学等领域。为了扩展该同步模式的用途,提出一种由多个树状奇偶机组成的神经网络集合的同步方式,分布式同步方式(两两成对同步),并... 互学习的神经网络特别是树状奇偶模型的神经网络因能通过一定量的信息交换达到同步而被广泛地应用在密码学等领域。为了扩展该同步模式的用途,提出一种由多个树状奇偶机组成的神经网络集合的同步方式,分布式同步方式(两两成对同步),并在此基础上讨论分布式同步与向中心学习的同步方式相关性能及比较结果。实验表明,分布式同步在时间复杂度和系统复杂程度上都具有一定的优势,是一种较好的多神经元同步模式,为密钥分发提供了一种新的理论与应用研究方向。 展开更多
关键词 神经网络 树状奇偶模型 同步 神经元集合
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部