检索结果-内蒙古大学图书馆

一个自生成的神经树网络模式分类器

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软件学报 1995年第10期6卷 623-628页

作者：李吉桂林国扶李冠英华南师范大学计算机科学系

本文研究一种神经树网络（ＮＴＮ，ＮｅｕｒａｌＴｒｅｅＮｅｔｗｏｒｋ）模型，提出一种能自动生成其体系结构的有监督的竞争学习算法，指出该模型能解决复杂的多类模式分类问题．模拟数字例子——手写体数码识别的结果也表明该分类器... 详细信息

本文研究一种神经树网络（ＮＴＮ，ＮｅｕｒａｌＴｒｅｅＮｅｔｗｏｒｋ）模型，提出一种能自动生成其体系结构的有监督的竞争学习算法，指出该模型能解决复杂的多类模式分类问题．模拟数字例子——手写体数码识别的结果也表明该分类器是有效的．

关键词：神经网络决策树神经树网模式分类器

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一种自组织结构的神经网络模式分类器

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信号处理 1994年第2期10卷 75-80,86页

作者：洪沁何振亚东南大学无线电系

本文研究了一种自组织结构的神经网络模式分类器．它由一个多层网络和一个自组织机构组成．通过对训练样本的聚类分析，它能有效地构造和训练网络，并能在学习过程中自适应地调节网络结构．它具有收敛速度快，能避免局部极值点和应用方... 详细信息

本文研究了一种自组织结构的神经网络模式分类器．它由一个多层网络和一个自组织机构组成．通过对训练样本的聚类分析，它能有效地构造和训练网络，并能在学习过程中自适应地调节网络结构．它具有收敛速度快，能避免局部极值点和应用方便等显著优点．计算机模拟实验证实了其优越性．

关键词：自组织神经网络模式分类器

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基于粗糙集的并行协作模块化神经网络模式分类器

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计算机工程与应用 2002年第23期38卷 57-60页

作者：凌卫新郑启伦陈琼华南理工大学应用数学系广州510640 华南理工大学计算机科学与技术学院广州510640

该文提出了基于粗糙集的K类模式分类器的体系结构(RSPCMNNC),基于粗糙集理论提出了三个预处理算法,简化了分类器的结构,降低了学习难度,有效地避免产生过多的子网。样本空间基于最大均衡的策略来划分,保证BP算法在学习过程中的有效性。... 详细信息

该文提出了基于粗糙集的K类模式分类器的体系结构(RSPCMNNC),基于粗糙集理论提出了三个预处理算法,简化了分类器的结构,降低了学习难度,有效地避免产生过多的子网。样本空间基于最大均衡的策略来划分,保证BP算法在学习过程中的有效性。实验结果表明,该文提出的RSPCMNNC分类器显示出更高的识别率,对于实际应用中多特征模式的识别问题,具有很大的实用价值。

关键词：粗糙集并行协作模块化神经网络模式分类器任务分解

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Voronoi域模式分类器

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电子科学学刊 1989年第6期11卷 537-542页

作者：高文胡铭曾斋藤正男哈尔滨工业大学日本东京大学

提出基于模式训练的Voronoi划分向量分类器结构,指出该结构是以欧几里得距离为测量的最优模式分类器,给出M类k维(k≥2)Voronoi域分类器的两个判决准则和三种结构。

关键词：模式分类器模式识别 Voronoi

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基于自组织映射网络的模式分类器对储产层自动分类方法研究

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成都理工学院学报 1994年第4期21卷 74-81页

作者：杨维宁王宏匡建超童孝华成都理工学院应用数学系成都理工学院石油系

文章提出了一种储产层识别及预测方法，该方法利用了神经网络中的自组织特征映射网络，它是由无人管理训练而得到的。当该网络被用作储产层的模式分类器时，它需要进行有导师指导的训练，这个模型就变为储产层的模式分类器。

关键词：神经网络模式分类器储集层油气

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用于发震地点预报的一种非参数模式分类器

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北京工业大学学报 1986年第1期 103-110页

作者：聂金宗吕宏伯陈祖荫北京工业大学数学系

本文采用一种非参数多类分类器研究了易发震地点的判别分类。每个模式类由度量空间的一些超矩来描述,那些超短的生成使用的是由MANABU ICHINO提供的基本事件生戍(BEG)算法。新的模式的归类就是检验它是否被那些基本事件所包含。应用结... 详细信息

本文采用一种非参数多类分类器研究了易发震地点的判别分类。每个模式类由度量空间的一些超矩来描述,那些超短的生成使用的是由MANABU ICHINO提供的基本事件生戍(BEG)算法。新的模式的归类就是检验它是否被那些基本事件所包含。应用结果表明,这种分类器用于地震研究是有效的。

关键词：非参数端点内主点(数学) 样本点地点活动断裂样本结构第三纪误识率个数网格模式分类器

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基于卷积神经网络的模式分类器

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大连大学学报 2003年第2期24卷 19-23页

作者：李葆青六盘水师范高等专科学校贵州六盘水553004

研究了使用卷积神经网络((Convolutional Neural Networks,CNNS)构造模式分类器,并用于文本/图像分割和文本检测的可能性.CNNs可以避免显式(直接)特征取样.更为重要的是,CNNs能直接运作于灰度图像,使其应用变得直截了当.对诸如卷积核尺... 详细信息

研究了使用卷积神经网络((Convolutional Neural Networks,CNNS)构造模式分类器,并用于文本/图像分割和文本检测的可能性.CNNs可以避免显式(直接)特征取样.更为重要的是,CNNs能直接运作于灰度图像,使其应用变得直截了当.对诸如卷积核尺度、网络收敛速度等具体算法实现问题进行了讨论,并给出CNNs在汉字文本/图像分割和文本检测方面的各种实验结果.

关键词：卷积神经网络模式分类器灰度图像人工智能算法图像分割

来源：评论

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应用模式分类器进行变压器色谱分析的处理

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江苏电机工程 1998年第3期17卷 5-9页

作者：周建华胡敏强周鹗东南大学电气工程系

变压器油中溶解气体的色谱分析是检验变压器初期故障的主要手段。用前向多层神经网络作为故障模式分类器,将色谱分析的特征气体输入网络,网络即给出故障模式的分类结论。针对BP算法存在的收敛速率低、有局部振荡的缺陷,提出了在共轭梯... 详细信息

变压器油中溶解气体的色谱分析是检验变压器初期故障的主要手段。用前向多层神经网络作为故障模式分类器,将色谱分析的特征气体输入网络,网络即给出故障模式的分类结论。针对BP算法存在的收敛速率低、有局部振荡的缺陷,提出了在共轭梯度方向修正权值,使用概率接收原则决定目标函数值变化的取舍,并以实例证明其具有快的全局收敛性。模式分类方法的自学习与修正能力使得色谱分析更具有对象的针对性,从而提高了准确性与实用性。

关键词：变压器油检测模式器模式分类器

来源：评论

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基于RBF的模式分类器

基于RBF的模式分类器

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作者：魏榕山王智宇朱睿陈林城 350002 福建省福州市鼓楼区工业路523号

本实用新型提供一种基于RBF的模式分类器，其包括第一至第四RBF神经元电路模块、第一至第四电阻及第一至第五Gilbert 乘法器；所述第一至第五Gilbert乘法器的电流输出端依次连接作为分类器的输出端Iout；第一RBF神经元电路的输出分别接... 详细信息

标准号: CN206480025U

本实用新型提供一种基于RBF的模式分类器，其包括第一至第四RBF神经元电路模块、第一至第四电阻及第一至第五Gilbert 乘法器；所述第一至第五Gilbert乘法器的电流输出端依次连接作为分类器的输出端I_out；第一RBF神经元电路的输出分别接第一电阻一端及第一Gilbert乘法器的第一输入；第一电阻另一端分别接地及第一Gilbert乘法器第二输入；第二RBF神经元电路的输出分别接第二电阻一端及第二Gilbert乘法器的第一输入；第二电阻另一端分别接地及第二Gilbert乘法器第二输入；第三RBF神经元电路的输出分别接第三电阻一端及第四Gilbert 乘法器第一输入；第三电阻另一端分别接地及第四Gilbert乘法器第二输入；第四RBF神经元电路的输出分别接第四电阻一端及第五Gilbert 乘法器；第四电阻另一端分别接地及第五Gilbert乘法器第二输入。该分类器凭具有可嵌入性、便携性、高速性、可扩展等优点。

关键词：电阻神经元电路接地输出分类器本实用新型电流输出端模式分类器可嵌入性依次连接便携性高速性可扩展输出端

来源：评论

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基于RBF的模式分类器及其工作方法

基于RBF的模式分类器及其工作方法

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作者：魏榕山王智宇刘欢陈林城 350002 福建省福州市鼓楼区工业路523号

本发明提出了一种基于RBF的模式分类器及其工作方法，通过并联适当数量的模式分类器，给定适当的外界偏置电压，可实现模式分类的功能。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、方便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计... 详细信息

标准号: CN105976024A

本发明提出了一种基于RBF的模式分类器及其工作方法，通过并联适当数量的模式分类器，给定适当的外界偏置电压，可实现模式分类的功能。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、方便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现模式分类器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷。本发明还可以通过适当增加RBF神经元电路模块的数目或通过将本发明进行并联的方式，来扩展电路的功能，使其解决更复杂的模式分类问题。本发明凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展等优点，有望在模式分类等人工智能领域得到广泛的应用。

关键词：模式分类器模式分类并联嵌入人工智能领域神经网络芯片神经元电路并行计算可嵌入性扩展电路偏置电压软件实现携带便携性高速性可扩展体积小专用的运算应用

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