检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2017年第7期37卷 2024-2027页

作者：刘文杰李卫军李浩光覃鸿宁欣中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室北京100083

玉米的单倍体鉴别技术对玉米单倍体育种技术非常重要。近红外光谱分析技术以其操作简便,可在线分析监测,速度快,无损,测试成本低等特点在农业领域备受关注,应用广泛。实验首先通过美国JDSU公司的近红外光谱仪采集由国家玉米改良中心提... 详细信息

玉米的单倍体鉴别技术对玉米单倍体育种技术非常重要。近红外光谱分析技术以其操作简便,可在线分析监测,速度快,无损,测试成本低等特点在农业领域备受关注,应用广泛。实验首先通过美国JDSU公司的近红外光谱仪采集由国家玉米改良中心提供的玉米种子单倍体、多倍体的近红外光谱数据,然后对获得的原始数据做平滑(smoothing)、一阶导(first derivative,FD)和矢量归一化(vector normalization,VN)预处理以消除其噪声影响,再采用核函数为高斯核函数(Gaussian kernel function)的核主成分分析(kernel principal components analysis,KPCA)的方法将玉米种子的近红外光谱数据映射到高维空间中,并对映射后的数据做非线性特征提取,然后应用支持向量机(support vector machines,SVM)对提取的玉米种子单倍体、多倍体光谱数据的非线性特征建立分类模型,最后输入测试数据进行玉米单倍体、多倍体的分类鉴别测试,预测玉米种子是否是单倍体。设计了两组对比试验,其正确识别率的平均值分别达到95%和93.57%。在该实验中,基于KPCA的玉米单倍体识别算法的性能表现较好、识别率较高。通过两组对比实验,证明了玉米种子的近红外光谱数据更适于先将其映射于高维空间中进行特征提取,再对提取的特征进行建模、分类分析。该实验为玉米单倍体识别技术提供了新的思路和方法。

关键词：近红外光谱特征提取 KPCA 玉米单倍体

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基于FastICA的电流传感器相位差测量方法

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应用科学学报 2012年第4期30卷 363-368页

作者：龚国良鲁华祥刘沛华陈天翔中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京100083

电流传感器的相位差易受环境的影响,为提高电力绝缘在线监测系统的可靠性和准确度,文中提出了一种在线监测电流传感器相位差的测量方法.该方法引入独立分量分析(independent component analysis,ICA)对电流传感器的输出信号进行分离.给... 详细信息

电流传感器的相位差易受环境的影响,为提高电力绝缘在线监测系统的可靠性和准确度,文中提出了一种在线监测电流传感器相位差的测量方法.该方法引入独立分量分析(independent component analysis,ICA)对电流传感器的输出信号进行分离.给出一种补偿观测信号与源分量数目的方法,建立ICA的数学模型.针对FastICA算法每次分离结果误差不同的局限性,用一个关于混合矩阵的评价函数选取多次分离结果中相位测量误差较小的结果.实验结果显示:对于信噪比为10.9 dB的信号,评价函数能使相位测量误差小于0.06的样本接受率从51.4%提高到81%.

关键词：相位差在线监测介质损耗独立分量分析负熵

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复杂背景下多姿态人脸快速检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2004年第1期16卷 45-50页

作者：曲延锋李卫军徐健王守觉中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京100083

通过对图像进行预处理 (似眼物检测 ) ,不但缩小了人脸检测的搜索空间 ,而且将复杂背景下多姿态多人脸检测简化为在候选区域内 ,已知大致的人脸尺度情况下正面端正单人脸检测问题 ,并结合多模板匹配与规则验证完成了人脸区域的最后确定

关键词：人脸检测多模板匹配图像分割图像处理似眼物检测

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利用条件概率和Gibbs抽样技术为分布估计算法构造通用概率模型

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控制理论与应用 2013年第3期30卷 307-315页

作者：张放鲁华祥中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京100083

本文针对传统分布估计算法在建立概率模型时面临的各种困难,提出一种基于条件概率和Gibbs抽样的概率模型,能有效改进分布估计算法的通用性.使用该模型的分布估计算法利用进化过程中有前途的优秀个体构造出多个监督学习样本集,并对每个... 详细信息

本文针对传统分布估计算法在建立概率模型时面临的各种困难,提出一种基于条件概率和Gibbs抽样的概率模型,能有效改进分布估计算法的通用性.使用该模型的分布估计算法利用进化过程中有前途的优秀个体构造出多个监督学习样本集,并对每个样本集估计出对应分量的条件概率,再使用这一组条件概率进行Gibbs抽样产生新的个体替代种群中的劣等个体.通过仿真实验表明,改进后的算法能够求解出可加性降解函数的全局最优解,表现出较强的全局优化能力.

关键词：分布估计算法 Gibbs抽样分类监督学习

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射频能量AC/DC电荷泵的MOS实现研究

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物理学报 2005年第5期54卷 2424-2428页

作者：姚远石寅中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室北京100083

在射频能量AC/ DC的能源转换实现研究中提出一种采用低阈值MOS管构成的高效电荷泵 .新方案消除了现有的肖特基二极管高效电荷泵制作工艺特殊、批次性能不够一致的缺陷 .分析表明 ,通过有机调整MOS管宽长比、器件电容、充电级数等设计参... 详细信息

在射频能量AC/ DC的能源转换实现研究中提出一种采用低阈值MOS管构成的高效电荷泵 .新方案消除了现有的肖特基二极管高效电荷泵制作工艺特殊、批次性能不够一致的缺陷 .分析表明 ,通过有机调整MOS管宽长比、器件电容、充电级数等设计参量 ,可以方便地满足不同的性能要求 ,实现集成制作方便、性能稳定的高效射频能量AC/ DC型电荷泵 .

关键词：射频能量电荷泵 MOS管充电级数二极管

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基于高维空间几何信息学的遥感图像去薄云算法

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电子学报 2011年第5期39卷 1002-1006页

作者：李新宇刘扬阳蒋雪娜王守觉中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京100083

遥感图像中薄云的存在为遥感图像的判读带来了极大的影响,本文针对遥感图像中的薄云雾提出了一种基于高维空间几何信息学(High-Dimensional Space Geometrical Informatics)(HDSGI)的去云的新算法.基于HDSGI理论,将一副带有薄云的遥感... 详细信息

遥感图像中薄云的存在为遥感图像的判读带来了极大的影响,本文针对遥感图像中的薄云雾提出了一种基于高维空间几何信息学(High-Dimensional Space Geometrical Informatics)(HDSGI)的去云的新算法.基于HDSGI理论,将一副带有薄云的遥感图像作为高维空间中的一点,通过各向同性滤波器将该高维空间点几何分解到不同尺度的两个子空间,对各个子空间的分解分量分别进行抑制、增益变换,将经过变换后的子空间分量合成得到最终所需的去云后遥感图像.采用实际卫星影像和航空影像对该算法进行实验验证,用同态滤波和小波分解算法进行同类算法比较,并采用若干客观图像评价参数评价分析处理后图像.实验结果表明,本文算法不仅能有效降低薄云覆盖及相关的噪音干扰,而且可以增强原始遥感图像边缘信息,达到去除薄云的目的.

关键词：遥感图像薄云去除高维空间几何信息学(HDSGI)

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仿生模式识别(拓扑模式识别)——一种模式识别新模型的理论与应用

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电子学报 2002年第10期30卷 1417-1420页

作者：王守觉中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京100083

本文提出了一种模式识别理论的新模型 ,它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的 .与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比 ,它更接近于人类“认识”事物的特性 ,故称为“仿生模式识别” .它的数学方法在于研究特征空... 详细信息

本文提出了一种模式识别理论的新模型 ,它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的 .与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比 ,它更接近于人类“认识”事物的特性 ,故称为“仿生模式识别” .它的数学方法在于研究特征空间中样本集合的拓扑性质 ,故亦称作“拓扑模式识别” .“拓扑模式识别”的理论基点在于它确认了特征空间中同类样本的连续性 (不能分裂成两个彼此不邻接的部分 )特性 .文中用“仿生模式识别”理论及其“高维空间复杂几何形体覆盖神经网络”识别方法 ,对地平面刚体目标全方位识别问题作了实验 .对各种形状相像的动物及车辆模型作全方位 880 0次识别 ,结果正确识别率为 99 75 % ,错误识别率与拒识率分别为 0与 0 2 5 % .

关键词：模式识别神经网络仿生学高维几何仿生模式识别拓扑模式识别

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基于BP神经网络的系统级电源管理算法

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计算机工程 2006年第4期32卷 214-216页

作者：唐志芳时海涛鲁华祥王守觉中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京100083

在深入研究目前国际上比较流行的几种系统级电源管理(PM)算法的基础上,利用BP神经网络的非线性映射能力,提出基于BP神经网络的、对任务之间相互间隔时间也就是系统空闲时段的长度进行自适应学习的BPPM算法,具有传统回归PM算法不可比拟... 详细信息

在深入研究目前国际上比较流行的几种系统级电源管理(PM)算法的基础上,利用BP神经网络的非线性映射能力,提出基于BP神经网络的、对任务之间相互间隔时间也就是系统空闲时段的长度进行自适应学习的BPPM算法,具有传统回归PM算法不可比拟的优点。仿真实验表明引入神经网络的电源管理算法较之传统PM算法大大降低了系统级功耗。实现了在不需要建立系统模型、无需预先获得负载统计特性的前提下,通过从系统正常工作产生的数据中不断学习,使系统具有自适应、高效的电源管理能力,以达到降低系统功耗、提高器件可靠性、延长工作寿命的目的。

关键词：电源管理系统级功牦神经网络

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多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究

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电子学报 2005年第5期33卷 957-960页

作者：覃鸿王守觉中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京100083

　本文将基于多权值神经元网络的仿生模式识别方法用于连续语音有限词汇量固定词组识别的研究中,并将其识别效果与HMM方法及DTW方法进行了比较分析.以15个词组的词汇表做测试,通过调整这三种识别算法的参数,在它们的拒识率相同的情况下... 详细信息

　本文将基于多权值神经元网络的仿生模式识别方法用于连续语音有限词汇量固定词组识别的研究中,并将其识别效果与HMM方法及DTW方法进行了比较分析.以15个词组的词汇表做测试,通过调整这三种识别算法的参数,在它们的拒识率相同的情况下,针对参加训练的词汇,比较他们的错误识别率(某类误认为他类);针对未参加训练的词汇,比较他们的错误接受率(误认为某类).结果表明,在低训练样本数量的情况下,仿生模式识别方法能获得更好的识别效果.

关键词：仿生模式识别多权值矢量神经元语音识别 HMMs DTW

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基于DBFNN的后推设计及其在电力系统励磁控制中的应用

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电子学报 2004年第11期32卷 1766-1769页

作者：时海涛安冬中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京100083

本文采用后推设计算法为一类严格反馈系统设计了基于方向基函数神经网络 (DBFNN)的自适应控制器 .在后推算法中的每步都引入一积分型的Lyapunov函数来设计一个虚拟控制器 ,并在最后一步为闭环系统综合设计了神经网络控制器 .网络权值的... 详细信息

本文采用后推设计算法为一类严格反馈系统设计了基于方向基函数神经网络 (DBFNN)的自适应控制器 .在后推算法中的每步都引入一积分型的Lyapunov函数来设计一个虚拟控制器 ,并在最后一步为闭环系统综合设计了神经网络控制器 .网络权值的调整基于所选择的Lyapunov函数 ,于是设计方案能保证整个闭环系统是最终一致有界的 .把所设计控制方案用于带有未知参数和外部干扰的电力系统励磁控制中 .

关键词：非线性自适应方向基神经网络励磁控制后推算法最终一致有界

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