云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 竞争学习算法

竞争学习算法: 作品数：26被引量：56H指数：3; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>; 相关作者：陈善学张志华郑南宁谢维信高新波更多>>; 相关机构：西安电子科技大学西安交通大学深圳大学重庆邮电学院更多>>; 相关期刊：《计算机工程与应用》《电子学报》《北京邮电大学学报》《控制工程》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家攀登计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>

逆向工程中点云孔洞修补技术研究被引量：4: 《机械科学与技术》2018年第5期729-735,共7页王春香孟宏张勇张文敬; 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16167);内蒙古自治区自然科学基金项目(2017MS(LH)0530)资助; 对于散乱点云模型上的大面积、跨面孔洞,逆向软件往往难以修补。为了提高孔洞修补精度、获得完整的点云模型,提出了对手受惩罚竞争学习算法(Rival penalized competitive learning,RPCL)和模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means,FCM)相结合...; 关键词：径向基函数神经网络(RBF) 对手受惩罚竞争学习算法(RPCL) 模糊C均值聚类算法(FCM) 孔洞修补 MATLAB

基于核竞争学习算法的图像特征提取被引量：3: 《计量学报》2017年第5期576-579,共4页陈杰尚丽; 国家自然科学基金(61373098);江苏高等学校优秀科技创新团队资助;苏州市职业大学校级课题(2013SZDCC01); 利用核函数学习可有效解决图像特征线性不可分的特性,结合稀疏表示算法的优势,提出了一种新的图像特征提取方法。采用基于竞争学习规则的独立分量分析法对图像进行稀疏表示,该算法可提取数据的高维特征,且不需要优化高阶的非线性函数和...; 关键词：计量学图像特征提取核函数稀疏表示竞争学习规则独立分量分析

聚类中心计数值和全局距离向量RPCL算法被引量：1: 《计算机工程与设计》2014年第5期1811-1815,共5页沈佳杰江红王肃; 国家863高技术研究发展计划基金项目(2013AA01A211); 针对标准的竞争学习算法(rival penalized competitive learning,RPCL)在问题规模较大情况下,算法收敛速度较慢以及无法精确找到聚类中心的问题,通过引入聚类中心计数值和全局距离向量的方法,提高了RPCL算法对于问题全局最优解的搜索能...; 关键词：竞争学习算法聚类算法聚类中心计数值全局距离向量 RPCL算法

基于能量竞争学习算法的特定人数字语音识别: 《电子世界》2013年第4期14-16,共3页梁兴隆张歆奕; 在数字语音识别的方法中,采用矢量量化算法往往需要事先确定分类的个数,而分类的个数事先不好确定,而基于能量的竞争学习算法能自动确定码本的大小。本文把能量竞争学习算法应用于特定人0~9数字语音识别,并利用广度优先搜索邻居的聚类...; 关键词：竞争学习广度优先搜索邻居矢量量化码本

基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法被引量：5: 《计算机应用》2012年第3期638-642,共5页谢娟英郭文娟谢维信高新波; 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(GK200901006;GK201001003);陕西省自然科学基础研究计划项目(2010JM3004); 针对传统次胜者受罚竞争学习(RPCL)算法忽略数据集几何结构对节点权值调整的影响,以及魏立梅等提出的新RPCL算法(魏立梅,谢维信.聚类分析中竞争学习的一种新算法.电子科学学刊,2000,22(1):13-18)引入密度来对节点的权值进行调整时,密度...; 关键词：聚类次胜者受罚竞争学习算法样本密度聚类数目聚类中心

基于自分裂竞争学习算法的关键帧提取被引量：3: 《计算机工程与应用》2011年第2期146-148,共3页夏利民邓克捷; 中国博士点基金;湖南省自然科学基金(No.05JJ30121)~~; 模糊C均值算法在进行关键帧提取时难以取得全局最优值,导致所提取的关键帧无法完整地描述镜头信息。提出一种基于自分裂竞争学习(SSCL)的关键帧提取方法,根据SSCL的分裂机制确定全局最优类数目的特点来确定关键帧的数量,同时根据SSCL的...; 关键词：自分裂竞争学习关键帧聚类数目聚类中心

RBFNN在数字识别中的应用: 《中国科技信息》2007年第20期110-111,共2页邹文辉; 径向基(RBF)神经网络是一种典型的前馈网络,具有收敛速度快、能收敛到全局最优点、可最佳逼近等优点。网络设计的主要问题包括隐层节点数、中心和半径的确定,以及网络权值的训练等。这里设计了一个用于车牌字符识别的径向基神经网络(RBF...; 关键词：径向基函数方法竞争学习算法梯度下降法删除策略

基于遗传算法的多光谱影像非监督训练分类系统(英文): 《遥感学报》2007年第5期702-709,共8页HUNG Chih-Cheng XIANG Mei Minh Pham KUO Bor-Chen Tommy L. Coleman; Center for Hydrology, Soil Climatology, and Remote Sensing(HSCaRS), Alabama A&M University, Normal, AL35762,USA;Contributed by the Agricultural Experiment Station, Alabama A&M University Journal No.593;Research supported by NAG5-10721 from the National Aeronautics and Space Administration(NASA), Washington, DC, USA;Any use of trade, product or firm names is for descriptive purposes only and does not imply endorsement by the U.S. Government.; 本文将遗传算法(GA)应用于非监督训练,提高了遥感数据的分类精度。遗传竞争学习算法(GA-CL)综合了遗传算法和简单的竞争学习算法,可用于改进非监督训练的结果。遗传算法在典型样本聚类的过程中可以避免得到局部最优值。Jeffries-Matusit...; 关键词：非监督训练聚类算法人工神经网络竞争学习算法遗传算法

高速神经网络HS-K-WTA-2的研究被引量：1: 《南京理工大学学报》2007年第1期89-91,共3页朱红陈清华刘国岁; 该文提出了一种新的K-Winners-Take-All神经网络:High-Speed-K-Winners-Take-All-2(HS-K-WTA-2)。HS-K-WTA-2以竞争学习算法为基础。HS-K-WTA-2能够从任何一个数集中识别出K个较大的数,或K个较小的数。该文给出HS-K-WTA-2算法及算法复...; 关键词：神经网络竞争学习算法高速算法选择K个较大数 K—WTA HS-K-WTA HS-K-WTA-2

DOP生产中酯化反应苯酐转化率软测量研究: 《世界仪表与自动化》2005年第5期52-54,共3页郑其明刘爱伦; 苯酐转化率是衡量增塑剂(DOP)企业产品质量的一个重要指标．通常苯酐转化率检测是通过每隔6h抽取样本．进行离线化验分析，来获得转化率的指标．该方法滞后时间大．且存在人为误差：另一方面该酯化反应不是在一个酯化釜中一次完成的．...; 关键词：DOP C-means算法酯化反应苯酐转化率软测量竞争学习算法增塑剂

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