稀疏RAM

作品数：7被引量：2H指数：1
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相关期刊：《南京航空航天大学学报（自然科学版）》《小型微型计算机系统》《信号处理》《电路与系统学报》更多>>
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基于稀疏RAM的N-tuple神经网络的足球机器人识别法
《江西电力职业技术学院学报》2006年第2期41-42,62,共3页彭金华 
提出了一种采用稀疏RAM的N-tuple神经网络(SN-tuple)的方法,用在足球机器人比赛时,根据图像快速识别队员。通过大量实验证明,该方法有效地解决了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题,对机器人队员和足球位置的识别稳定可靠。
关键词：足球机器人 N—tuple神经网络 机器视觉 
基于稀疏RAM的逼近型N-TUPLE神经网络模型
《小型微型计算机系统》2004年第10期1788-1791,共4页彭宏京 陈松灿 
国家自然科学基金项目 ( 69973 0 2 1)资助
将单层查找感知器 (SL L UP)中的 RAM式神经元替换为稀疏 RAM神经元 ,获得了一个基于稀疏 RAM的逼近型 N- tuple神经网络新模型 .新模型不仅可以缓和原 SL L UP的存储容量易于饱和的问题 ,而且使网络的表示更灵活、更广泛 ,更重要的是使...
关键词：单层查找感知器 N—tuple网络 稀疏RAM 
基于自组织稀疏RAM的N-tuple神经网络的人脸识别被引量：1
《信号处理》2004年第4期342-345,共4页周兆捷 吴乐南 
江苏省图象通信重点实验室开放研究课题资助项目(K02091)
本文提出了一种首先采用自组织映射(SOM)神经网络对稀疏RAM的N-tuple神经网络(SN-tuple)的稀疏分布存储器(SDM)的地址矢量根据训练样本进行优化,然后再对SN-tuple进行学习训练的人脸识别方法,在此称为自组织稀疏RAM的N-tuple神经网络。...
关键词：人脸识别 N-tuple神经网络 自组织映射 RAM 人脸图像 
基于Gabor变换与自组织稀疏RAM的N-tuple神经网络的人脸识别方法被引量：1
《电路与系统学报》2004年第1期115-118,共4页周兆捷 吴乐南 孙大瑞 
本文提出了一种采用首先对人脸图像进行Gabor变换,然后由自组织稀疏RAM的N-tuple神经网络进行训练识别的方法,通过大量实验证明,该方法在较少训练样本下条件下,能够取得较高的识别率。
关键词：人脸识别 GABOR变换 自组织映射 N-tuple分类器 稀疏分布存储器 
基于稀疏RAM的逼近型神经网络与统计模式识别的人脸识别
《信号处理》2003年第6期517-521,共5页周兆捷 孙玉霞 吴乐南 
本文提出了一种基于稀疏RAM的逼近型神经网络(SN-tuple)与统计模式识别相结合的人脸识别方法,采用首先直接将原始图像数据输入稀疏RAM的逼近型神经网络中进行粗分类,再由统计模式识别方法中的PCA、LDA来进行最终细分类的方法,通过大量...
关键词：稀疏RAM 逼近型神经网络 统计模式识别 人脸识别 稀疏分布存储器 主元分析 
基于稀疏RAM的N-tuple神经网络模型
《计算机科学》2001年第11期37-39,16,共4页彭宏京 陈松灿 
国家自然科学基金(编号:69973021)
1.引言 N-tuple结构首先由Bledsoe ＆ Browing(1959)提出[1],并由英国帝国理工学院的Alexsander教授等人通过用RAM式神经元代替常规的神经元,利用N元(N-tuple)分解技术和可扩展的并行体系结构设计并实现了一个单层自适应模式识别系统(WI...
关键词：N-tuple神经网络 学习算法 RAM 人脸识别 模式识别 
稀疏RAM式联想存储器
《南京航空航天大学学报》1996年第6期796-799,共4页高航 陈松灿 
江苏省自然科学基金资助项目
在RAM式联想存储器(RAM-AM)基础上,借助Kanerva的稀疏分布存储思想,提出了稀疏RAM联想存储器模型(SRAM-AM),分析了该模型的信噪比特性,通过适当地选取其中的一些关键参数,可使SRAM-AM的性能大大高于RAM-AM.最后在汉字识别应用中验证了...
关键词：相联存储器 神经网络 随机存取 存储器 稀疏分布 
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