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Multi-Step Amplitude Quantization for Ultralow Sidelobe Phased Arrays by Direct Optimization Synthesis
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作者 Zhu Huan Wang Yixin +1 位作者 Xu Xiaowen & Li Shizhi Dept. of Electronic Engineering, Beijing Institute of Technology, 100081, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2001年第1期65-69,共5页
In this paper, a new amplitude quantization synthesis method for ultralow sidelobe phased arrays is proposed, which is based on the constrained nonlinear optimization algorithm. By introducing a set of critical constr... In this paper, a new amplitude quantization synthesis method for ultralow sidelobe phased arrays is proposed, which is based on the constrained nonlinear optimization algorithm. By introducing a set of critical constraint conditions into the optimization model, we can directly quantize the amplitude distribution instead of replacing it with a continuous equivalent aperture antenna. The mutual coupling and the element patterns are also considered in the quantization synthesis. Finally, some array simulation results are given to show the effectiveness of the method. 展开更多
关键词 ALGORITHMS Computer simulation Directional patterns (antenna) Directive antennas Mathematical models OPTIMIZATION vector quantization
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基于投影流网络和嵌入空间损失的纹样风格迁移
2
作者 朱昱儒 侯珏 +1 位作者 杨阳 刘正 《浙江理工大学学报(自然科学版)》 2025年第2期237-245,共9页
针对编解码器框架造成的图像重建误差、恢复偏差以及图像风格迁移方法存在内容泄露和局部伪影等亟待解决的问题,提出了一种基于投影流网络以及嵌入空间损失的纹样风格迁移模型。通过融合投影流网络与矢量量化变分自编码器实现无偏风格迁... 针对编解码器框架造成的图像重建误差、恢复偏差以及图像风格迁移方法存在内容泄露和局部伪影等亟待解决的问题,提出了一种基于投影流网络以及嵌入空间损失的纹样风格迁移模型。通过融合投影流网络与矢量量化变分自编码器实现无偏风格迁移,并对风格特征进行精细编码和匹配,保留更完整图像内容细节,且捕获关键风格特征;设计了一种计算风格化图和风格图的嵌入空间损失,融入总体损失函数以保证风格特征的均匀分布,减少风格差异;以云锦为例进行织物纹样风格的创新设计。结果表明:基于投影流网络和嵌入空间损失的纹样风格迁移的迁移效果,在内容评价指标结构相似性(Structural similarity,SSIM)、内容损失上的分值较对比模型分别提高86.21%、54.29%、20%和32.58%、18.68%、18.99%;风格评价指标Gram损失为4.5×10^(-6),较对比模型提高近一倍,表明该方法有效平衡了内容保留与风格迁移的需求,提高风格化效果。该模型在改善内容泄漏的同时避免了内容失真和风格过度覆盖,有效捕捉复杂风格特征和色彩层次,促进纹样创新设计,增加风格迁移在纺织服装领域的可能性。 展开更多
关键词 风格迁移 嵌入空间损失 矢量量化变分自编码器 内容泄漏 投影流 纹样
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基于离散隐式马尔科夫模型的局部放电模式识别 被引量:12
3
作者 汪可 杨丽君 +2 位作者 廖瑞金 齐超亮 周湶 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期205-212,共8页
利用绝缘试品在升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为局部放电特征量,并将离散隐式马尔科夫模型分类器引入局部放电模式识别的研究中。该算法首先利用矢量量化方法通过对码本生成样本集进行LBG编码构造码本,并分别对各类放电的... 利用绝缘试品在升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为局部放电特征量,并将离散隐式马尔科夫模型分类器引入局部放电模式识别的研究中。该算法首先利用矢量量化方法通过对码本生成样本集进行LBG编码构造码本,并分别对各类放电的训练和测试样本分配码本索引序列。在分类器的训练阶段,输入训练样本序列训练得到每类放电的离散隐式马尔科夫模型。在测试阶段,计算每类离散隐式马尔科夫模型输出测试样本序列的概率,取最大概率对应的模型序号作为识别结果。对5类放电的150个样本的识别结果表明,离散隐式马尔科夫模型具有识别率高、易扩展的优点。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 矢量量化 离散隐式马尔科夫模型
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矢量量化在局部放电模式识别中的应用 被引量:8
4
作者 杨丽君 廖瑞金 +1 位作者 孙才新 周天春 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第31期122-127,共6页
利用绝缘试品在升、降压过程中放电量随电压变化构成的视在放电量–施加电压模式序列作为局部放电特征量,并将矢量量化和快速匹配算法引入局部放电模式识别的研究中。该算法在分类器训练阶段首先利用训练样本集通过LBG编码技术构造码书... 利用绝缘试品在升、降压过程中放电量随电压变化构成的视在放电量–施加电压模式序列作为局部放电特征量,并将矢量量化和快速匹配算法引入局部放电模式识别的研究中。该算法在分类器训练阶段首先利用训练样本集通过LBG编码技术构造码书,再分别对各类放电的训练样本进行矢量量化编码,计算码字频率矩阵;在测试阶段,以同样的流程对待识别样本进行矢量量化编码和码字频率矩阵计算。最后将训练样本和待识别样本的码字频率矩阵利用快速匹配算法进行匹配后得到识别结果。对5类放电的100个样本的检测结果表明,该算法具有执行简便、识别率高的优点。 展开更多
关键词 矢量量化 局部放电 模式识别 分类器
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酒香型光谱分析和模式识别计算分析 被引量:7
5
作者 姜安 彭江涛 +2 位作者 彭思龙 魏纪平 李长文 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期920-923,共4页
白酒是一个复杂的混合物体系,它含有大量的微量成分,这些微量成分直接决定了白酒的品质、口感和香型。为实现对白酒香型的快速鉴别,可采集不同香型白酒的红外光谱图,并将其作为模式分类方法的输入模式,建立白酒香型鉴别模型。首次全面... 白酒是一个复杂的混合物体系,它含有大量的微量成分,这些微量成分直接决定了白酒的品质、口感和香型。为实现对白酒香型的快速鉴别,可采集不同香型白酒的红外光谱图,并将其作为模式分类方法的输入模式,建立白酒香型鉴别模型。首次全面系统地介绍了白酒香型模式识别算法,这些算法包括统计分类器(线性判别函数、二次判别函数、正则判别分析、K近邻算法)、原型学习算法(学习矢量量化)、支持向量机和AdaBoost算法。实验结果表明,基于红外光谱的白酒香型检测模式识别算法达到了很高的分类准确率、识别率和拒绝率,显示出了很好的性能。 展开更多
关键词 红外光谱 白酒香型检测 模式分类 高斯分类器 学习矢量量化
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基于局部化原理和概率模型的LVQ改进算法 被引量:6
6
作者 叶少珍 吴鸣锐 +2 位作者 张钹 郑文波 马少平 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期626-629,共4页
利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结... 利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结果表明改进算法可用来解决大规模的模式识别问题 . 展开更多
关键词 模式识别 局部化原理 概率模型 LVQ改进算法 学习矢量量化算法 计算机
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学习矢量量化算法的性能分析 被引量:6
7
作者 朱策 厉力华 +1 位作者 王太君 何振亚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第7期59-63,共5页
本文针对学习矢量量化算法Ⅰ型和Ⅱ型(LVQ1、LVQ2)进行了深入的分析研究,取得了以下结果:(1)对应于LVQ1算法,提出了一种选取学习步长的优化方案;(2)得到了LVQ1算法关于线性可分模式分类问题的一个重要结论... 本文针对学习矢量量化算法Ⅰ型和Ⅱ型(LVQ1、LVQ2)进行了深入的分析研究,取得了以下结果:(1)对应于LVQ1算法,提出了一种选取学习步长的优化方案;(2)得到了LVQ1算法关于线性可分模式分类问题的一个重要结论;(3)严格推导出LVQ2算法实质上是一种使分类错误减小的梯度下降法;(4)得出了LVQ2算法对于类间混叠的模式分类问题不存在稳定平衡状态这一重要结论;(5)针对LVQ2算法处理类间混叠模式分类问题的缺陷,提出了一种有效的LVQ2修正算法. 展开更多
关键词 学习矢量量化 算法 学习步长 模式分类
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人工神经网络对电子鼻性能的影响 被引量:11
8
作者 秦树基 徐春花 王占山 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期804-808,共5页
电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别... 电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别时,虽然传感器阵列对白酒的响应谱的差别是电子鼻识别的基础,但是人工神经网络结构和算法包括相关训练参数的选择对决定电子鼻的性能也有重要的作用.比较而言,学习矢量量化网络在分类能力和训练成本方面更胜一筹,而概率神经网络则在计算负载和易用性方面更好一些. 展开更多
关键词 反向传输网络 学习矢量量化网络 概率神经网络 模式识别 电子鼻
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一种具有强分类能力的离散HMM训练算法 被引量:6
9
作者 方绍武 戴蓓倩 李霄寒 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第10期1540-1543,共4页
提出了一种具有强分类能力的离散 HMM(hidden Markov models)训练算法 .该算法利用矢量量化技术将来自不同话者的训练数据进行混合训练 ,以生成包含各个话者特征的话者特征图案 .用该特征图案代替经典的离散 HMM中的 VQ码本 ,可以提高... 提出了一种具有强分类能力的离散 HMM(hidden Markov models)训练算法 .该算法利用矢量量化技术将来自不同话者的训练数据进行混合训练 ,以生成包含各个话者特征的话者特征图案 .用该特征图案代替经典的离散 HMM中的 VQ码本 ,可以提高观察值符号序列的模式辨识能力 ,从而提高了离散 HMM的分类能力 .给出了该方法用于文本有关的话者识别的实验结果 ,表明该算法可提高系统的识别性能 ,并要降低 HMM对训练集大小的依赖程度 ,且识别时计算量明显小于经典 HMM训练算法 。 展开更多
关键词 分类能力 矢量量化 鲁棒性 语音信号处理 离散HMM训练算法
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基于独立分量分析特征提取的故障诊断系统 被引量:5
10
作者 屈微 刘贺平 张德政 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期700-703,共4页
针对矿山破碎机的声音故障诊断受复杂现场环境制约、确诊率低的难题,结合独立分量分析(ICA)在自然图像和连续语音信号中特征提取的方法,采用两层ICA分别用于从混杂声音中提取各采集通道(部位)的统计独立声音信号和进一步提取该信号的特... 针对矿山破碎机的声音故障诊断受复杂现场环境制约、确诊率低的难题,结合独立分量分析(ICA)在自然图像和连续语音信号中特征提取的方法,采用两层ICA分别用于从混杂声音中提取各采集通道(部位)的统计独立声音信号和进一步提取该信号的特征基.训练阶段生成的特征基系数序列用来生成矢量量化(VQ)的码书,设计出ICA-VQ破碎机故障诊断系统.现场采集数据的实验中系统的故障诊断准确率达到96.8%,表明系统的高效性. 展开更多
关键词 独矿分量分析 矢量量化 模式识别 故障诊断 失真测度
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基于哈希的二维工程CAD图纸检索技术 被引量:7
11
作者 叶颖 张琪 苏智勇 《图学学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期963-969,共7页
针对企业在设计创新过程中大量采用已有计算机辅助设计(CAD)图纸进行设计重用的情况,提出了一种基于哈希的二维工程CAD图纸检索方法。首先基于环形分割算法提取工程CAD图纸中每个组件对象几何特征;基于传统LBP算子提出了一种局部拓扑矢... 针对企业在设计创新过程中大量采用已有计算机辅助设计(CAD)图纸进行设计重用的情况,提出了一种基于哈希的二维工程CAD图纸检索方法。首先基于环形分割算法提取工程CAD图纸中每个组件对象几何特征;基于传统LBP算子提出了一种局部拓扑矢量量化模式(T-LVQP),实现对各个组件拓扑特征的提取;然后基于协方差描述符融合几何特征和拓扑特征,通过LBG算法将所有组件按照几何特征分组后得到工程CAD图纸的特征向量表达;最后通过迭代量化哈希算法生成图纸的哈希序列。实验结果表明,该算法检索速度快、准确度高,对于二维工程CAD图纸具有较好的检索效果。 展开更多
关键词 工程CAD图 检索 环形分割 局部拓扑矢量量化模式 特征融合 迭代量化哈希
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基于颜色和纹理特征的森林火灾图像识别 被引量:51
12
作者 李巨虎 范睿先 陈志泊 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期70-83,共14页
为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用... 为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用LBP、LPQ分别从空域、频域提取纹理,图像空域和频域的纹理特征结合后,得到特征向量;最后将特征向量输入SVM分类器进行测试和火焰识别。实验结果表明:此融合算法鲁棒性强、检测率高,存在火焰状干扰源时,测试集的火焰识别准确率可达94.55%;与深度学习算法对比,该算法在保证较高正确率的同时,预测耗时大幅度减少,预测耗时是DBN的1/4、是CNN的1/50,提高了火灾预警的快速性,为快速准确的林火预警提供了算法依据。 展开更多
关键词 森林火灾 图像识别 火焰检测 YCBCR颜色空间 局部二值模式 局部相位量化 支持向量机
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一种基于结肠压力的结肠动力性能诊断方法的研究 被引量:2
13
作者 姜萍萍 颜国正 +4 位作者 迟冬祥 王文兴 张根福 史熠 宋安 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期448-453,共6页
消化道测压是其他检查手段不可替代的,广泛使用的评价消化道运动功能的检查手段,对消化道运动障碍型疾病的诊断有较高的价值。但由于测量压力均是介入性检查,实施起来很不方便,且影响因素较多,所以对结果的分析还需要不断积累经验。结... 消化道测压是其他检查手段不可替代的,广泛使用的评价消化道运动功能的检查手段,对消化道运动障碍型疾病的诊断有较高的价值。但由于测量压力均是介入性检查,实施起来很不方便,且影响因素较多,所以对结果的分析还需要不断积累经验。结肠压力测量的研究更是如此。本研究对实际采集的结肠压力信号进行特征提取,采用学习矢量量化的方法进行结肠压力信号的识别。学习结果表明,这种方法可以将结肠压力信号分为正常和异常两组,与初始的医疗诊断相符合,为进一步根据结肠压力信号识别肠道的动力性能奠定了基础。 展开更多
关键词 结肠压力 结肠动力性能 学习矢量量化 模式识别
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小波包变换特征提取与表面肌电分类 被引量:6
14
作者 谢洪波 王志中 黄海 《医疗卫生装备》 CAS 2003年第9期7-8,10,共3页
针对表面肌电(SEMG)的非平稳特性,提出采用小波包变换方法对其进行分类。分析了特征提取方法并采用小波包变换各频段能量构造特征矢量,经过学习矢量量化神经网络训练能够有效地从伸肌和屈肌采集的两道肌电信号中识别伸拳,展拳,腕内旋,... 针对表面肌电(SEMG)的非平稳特性,提出采用小波包变换方法对其进行分类。分析了特征提取方法并采用小波包变换各频段能量构造特征矢量,经过学习矢量量化神经网络训练能够有效地从伸肌和屈肌采集的两道肌电信号中识别伸拳,展拳,腕内旋,腕外旋4种运动模式,平均识别率为94.5%。与其它时频分析方法比较,该方法不仅识别率高,鲁棒性好,也为其他非平稳生理信号分析提供了新手段。 展开更多
关键词 小波包变换 表面肌电信号 学习矢量量化 时频分析 神经网络训练
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基于共空间模式和神经元网络的脑-机接口信号的识别 被引量:6
15
作者 叶柠 孙宇舸 王旭 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期12-15,共4页
提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统... 提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统.首先利用小波包分解对原始脑电信号进行预处理,对分解后特定小波包子带的脑电信号进行共空间模式分解,提取最优的特征;然后利用LVQ网络对不同意识任务特征进行分类,实验结果表明,该方法取得了92.7%的平均分类识别率,已经达到脑-机接口实际应用的标准. 展开更多
关键词 脑-机接口 小波包子带 脑电信号 共空间模式 学习矢量量化
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基于自组织特征映射神经网络的数字模式识别 被引量:3
16
作者 许新征 曾文华 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期333-336,共4页
在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛... 在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛两个阶段,并分别采用不同的学习率和邻域函数.采用改进后的SOFM算法对输入样本进行自组织聚类,再利用学习矢量量化(LVQ)算法解决样本分类中的交迭问题,提高了分类精度.仿真实验结果表明,该网络能够识别常用的数字(0~9)和英文字母,特别是在有噪声污染的情况下,可以获得较好的效果. 展开更多
关键词 自组织特征映射神经网络 数字模式识别 SOFM算法 学习矢量量化 自组织聚类 随机选择 改进算法 收敛速度 学习算法 连接权值 经验确定 高斯函数 样本分类 噪声污染 英文字母 仿真实验 分类精度 学习率 再利用 邻域
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动态时间规整算法在局部放电模式识别中的应用 被引量:2
17
作者 汪可 杨丽君 +2 位作者 廖瑞金 邓小聘 周天春 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期54-60,共7页
采用试品升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为特征量,并引入动态时间规整(DTW)算法进行局部放电模式识别以区分不同的缺陷类型。算法在训练阶段首先对训练样本和测试样本进行矢量量化(VQ),以码本码字代替原始矢量实现数据压缩... 采用试品升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为特征量,并引入动态时间规整(DTW)算法进行局部放电模式识别以区分不同的缺陷类型。算法在训练阶段首先对训练样本和测试样本进行矢量量化(VQ),以码本码字代替原始矢量实现数据压缩,再以训练样本的码字构造DTW参考模板。在测试阶段,计算测试样本与每类放电参考模板的平均DTW距离,并利用快速匹配(FM)算法加快DTW运算过程,最后应用最近邻识别准则得到识别结果。对5类放电的200个样本的测试结果表明,DTW算法具有识别率高和易拓展的优点,并且FM算法能够节省56%计算量和提高DTW算法的识别率。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 动态时间规整 矢量量化 快速匹配 最近邻准则
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隐性知识形成的主体相对性模式识别 被引量:2
18
作者 李保珍 朱庆华 周献中 《科学学与科学技术管理》 CSSCI 北大核心 2007年第4期92-96,共5页
知识属于认识领域的范畴,不同的主体在对同一事物不同状态的反映过程中,由于实践能力、认识能力以及价值目标的不同,会形成不同的隐性知识。鉴于此,用神经网络模型对确定的主体在对同一事物不同状态的认识过程中的认识模式进行识别,以... 知识属于认识领域的范畴,不同的主体在对同一事物不同状态的反映过程中,由于实践能力、认识能力以及价值目标的不同,会形成不同的隐性知识。鉴于此,用神经网络模型对确定的主体在对同一事物不同状态的认识过程中的认识模式进行识别,以确定其在某一时期的认识习惯,把握其知识形成机制,以期对其未来的知识形成进行预测。 展开更多
关键词 隐性知识 主体相对性 模式识别 学习矢量量化(LVQ)
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面向特征数据范围的泛化LVQ算法 被引量:3
19
作者 胡耀民 刘伟铭 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期761-768,共8页
欧氏距离度量向量相似性时忽视向量各特征取值范围的差异性,从而影响学习向量量化(LVQ)算法及其变种的分类精确度.针对此问题,文中提出一种面向特征取值范围的向量相似性度量函数,并基于该度量函数与泛化学习向量量化算法得出一种面向... 欧氏距离度量向量相似性时忽视向量各特征取值范围的差异性,从而影响学习向量量化(LVQ)算法及其变种的分类精确度.针对此问题,文中提出一种面向特征取值范围的向量相似性度量函数,并基于该度量函数与泛化学习向量量化算法得出一种面向特征数据范围的泛化学习向量量化算法(GLVQ-Range).使用UCI机器学习库中8组数据对比GLVQ-Range和传统其它LVQ变种算法,验证文中算法的分类准确性更高和运算速度更快.使用视频车型分类数据,验证GLVQ-Range在真实生产环境中的可用性. 展开更多
关键词 模式识别 学习向量量化(LVQ) 相似性度量 机器学习
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基于概率模型LVQ的改进KNN分类新方法 被引量:1
20
作者 刘仲民 徐炎 +1 位作者 赵彦敏 胡文瑾 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期70-74,共5页
KNN是基于实例的算法,对于大规模样本算法分类性能不高.针对这一缺点,提出一种基于概率模型的学习矢量量化神经网络的改进KNN分类新方法.考虑到最优参考点训练的重要性,结合概率方法得到最佳参考点的判断准则函数,采用梯度下降最优化算... KNN是基于实例的算法,对于大规模样本算法分类性能不高.针对这一缺点,提出一种基于概率模型的学习矢量量化神经网络的改进KNN分类新方法.考虑到最优参考点训练的重要性,结合概率方法得到最佳参考点的判断准则函数,采用梯度下降最优化算法利用LVQ训练参考点的最佳位置.在对未知样本进行分类时选出样本x的K个近邻,采用"投票选举"机制最后判断样本x的所属类别.新方法减少KNN的计算复杂度和时间,弥补了KNN在处理大规模数据问题上的不足.在UCI中数据集上的仿真实验表明改进算法的可行性. 展开更多
关键词 K-近邻 学习矢量量化 模式分类 概率模型 大规模样本
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