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作者

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  • 19 篇 中文
检索条件"主题词=神经网络群"
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基于进化规划的神经网络群的设计方法
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控制与决策 2004年 第8期19卷 877-880页
作者： 刘芳 李人厚 梅时春 西安交通大学系统工程研究所 陕西西安710049
提出一种基于进化规划的神经网络群的自动设计方法.该方法不仅使得神经网络群中的个体网络倾向于完成不同的子任务,同时各神经网络个体在进化过程中不断寻找最好的协作关系,而且神经网络群的规模和结构不需预先设定.仿真试验表明,该算... 详细信息
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基于BP神经网络群的中压配电网电压降落估算
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电力系统保护与控制 2014年 第2期42卷 132-138页
作者： 白牧可 唐巍 张璐 丛鹏伟 中国农业大学信息与电气工程学院 北京100083
对影响农村中压电网电压降落的因素进行了分析,利用神经网络具有自学习、联想记忆功能以及逼近任意非线性映射的能力,提出了基于BP神经网络群的中压电网电压降落估算方法。为解决由于样本多、分类空间复杂而易导致网络不容易收敛的问题... 详细信息
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一种基于BP神经网络群的自适应分类方法及其应用
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电子学报 2001年 第Z1期29卷 1950-1953页
作者： 宋锐 张静 夏胜平 郁文贤 国防科技大学ATR重点实验室 湖南长沙410073
本文针对基于BP神经网络的分类系统 ,提出了神经网络群的概念 ,在此基础上给出了一种系统自适应增长算法 ,使得在新的目标类型加入时系统结构能够自适应调整 .验证结果表明 ,该算法可以在增加新的目标类型时简化系统结构的调整过程 ,缩... 详细信息
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一种基于皮层柱侧抑制机制的神经网络群
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信息与控制 2008年 第4期37卷 413-417页
作者： 王从庆 杜红伟 南京航空航天大学自动化学院 江苏南京210016
建立了一种基于皮层柱侧抑制机制的神经网络群,模拟大脑皮层柱的神经元点火现象,并利用该神经网络群进行位置跟踪.采用Stein神经元构建神经网络群;将皮层柱的侧抑制机制应用于神经网络群编码、解码,实现神经网络群的负相关点火,并从理... 详细信息
来源： 评论
一种基于IF模型侧抑制神经网络群的PITS学习算法
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东南大学学报（自然科学版） 2010年 第S1期40卷 178-182页
作者： 梁爽 王从庆 南京航空航天大学自动化学院 南京210016
构建了一种基于IF模型的侧抑制神经网络群,用以实现位置定位.采用基于H-H模型简化的IF模型构造神经网络群并基于概率密度分布进行位置定位.在神经网络群学习过程中,运用PITS(progressive interactive training scheme)方法进行参数学习... 详细信息
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基于BP神经网络群结构的风电场短期风速预测
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农村电气化 2013年 第1期 50-52页
作者： 谷悦 唐巍 屈瑞谦 中国农业大学信息与电气工程学院 北京海淀100083
在混沌相空间重构理论的基础上,利用神经网络自学习、自组织和自适应能力,建立神经网络群结构,对短期风速进行组合预测。将相空间重构理论与BP神经网络相结合,作为子网模型,子网由单独BP神经网络预测输出,形成总的拟合网络的训练样本,... 详细信息
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人脸识别的神经网络群方法
人脸识别的神经网络群方法
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全国单片机学术交流会
作者： 陈坚 于林森 殷镇良 滨工程大学计算机与信息科学系(哈尔滨)
人脸识别是模式识别领域中一个困难而又具有实际应用价值和广阔应用前景的研究的课题。该文首先用投影法分割人脸图像，然后采用自适庆的多主元提取算法提取人脸的主分量特征，最后设计了一个神经风络群分类器进行人脸的识别。实验结果... 详细信息
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一种基于IF型侧抑制神经网络群的PITS学习算法
一种基于IF型侧抑制神经网络群的PITS学习算法
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2010年中国自动化学会华东六省一市学术年会
作者： 梁爽 王从庆 南京航空航天大学自动化学院 南京 210016
构建了一种基于IF模型的侧抑制神经网络群，用以实现位置定位．采用基于H-H模型简化的IF模型构造神经网络群并基于概率密度分布进行位置定位．在神经网络群学习过程中，运用PITS(progressive interactive training scheme)方法进行参数... 详细信息
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具有时空结构特性NN模型群的高压输电线路故障综合识别和性能分析智能系统
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中国电机工程学报 1996年 第4期16卷 236-240页
作者： 孙雅明 贺家李 王东 天津大学
超高压输电线路的故障诊断，对电力系统恢复处理决策系统是具重要意义的。目前这一问题的ＮＮ（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型研究还具有局限性。本文在分析高压输电线路一次及二次设备在故障过程中动态时空特性不确定的基础上，提... 详细信息
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网络群负相关训练算法的等价形式
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信号处理 2006年 第4期22卷 496-500页
作者： 乔士东 沈振康 国防科学技术大学ATR实验室 湖南长沙410073
在基于负相关的神经网络群学习算法中,相关项由目标输出或网络群输出定义。本文首先证明无论相关项采用何种定义形式,个体网络的目标函数都等价于网络自身性能和群性能的线性组合,线性组合系数由给定参数和网络群规模共同确定。然后给... 详细信息
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