快速学习算法

作品数：57被引量：244H指数：8
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多输出数据依赖核支持向量回归快速学习算法被引量：1
《计算机应用》2017年第3期746-749,765,共5页王定成 赵友志 陈北京 陆一祎 
国家自然科学基金资助项目(61572258;61375030);江苏省自然科学基金资助项目(BK2012858;BK20151530)~~
针对基于递推下降法的多输出支持向量回归算法在模型参数拟合过程中收敛速度慢、预测精度低的情况,使用一种基于秩2校正规则且具有二阶收敛速度的修正拟牛顿算法(BFGS)进行多输出支持向量回归算法的模型参数拟合,同时为了保证模型迭代...
关键词：数据依赖核 多输出支持向量回归 最优化算法 拟牛顿算法 
基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法
《计算机应用》2016年第9期2636-2641,共6页曹帅 王布宏 刘新波 沈海鸥 
国家自然科学基金资助项目(61172148);航空基金资助项目(20112090616)~~
针对基于随机上下文无关文法(SCFG)建模的多功能雷达(MFR)概率学习问题,在传统Inside-Outside(IO)算法和Viterbi-Score(VS)算法的基础上,提出一种基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法。该算法通过对截获的雷达数据进行预处...
关键词：随机上下文无关文法 多功能雷达 Earley算法 参数估计 状态估计 
基于多分支RNN快速学习算法的混沌时间序列预测被引量：6
《计算机应用研究》2015年第2期403-408,共6页廖大强 印鉴 
广东省教育研究院教育研究课题基金资助项目(GDJY-2014-B-b243)
针对传统递归神经网络中出现的网络结构与计算复杂性,提出了使用多分支递归神经网络学习算法,并将其应用到混沌时间序列预测领域。首先缩减了部分冗余的分支,只保留了节点与自身之间以及节点与代表以后时刻的节点之间的分支;然后使用规...
关键词：混沌时间序列 多分支递归神经网络 BPTT学习算法 
深度神经网络的快速学习算法被引量：9
《嘉应学院学报》2014年第5期13-17,共5页卓维 张磊 
广东省科技计划项目(2010B031900044)
通过分析传统的多层感知器和反向传播算法的不足,设计了一个全新的网络结构SC-MLP和提出了与之对应的全新的学习算法NBP,主要是实现权值的模和固定,这样可以加速训练的速度.在高维数据分类的实证分析中,以手写数字数据库为例,构建了一...
关键词：神经网络 深度学习 自动编码机 反向传播算法 
基于快速神经网络的HTTP僵尸网络检测算法被引量：1
《兰州文理学院学报（自然科学版）》2014年第3期49-53,73,共6页高屹 
西藏自治区自然科学基金重点资助项目(12KJZRZMY01)
僵尸网络已成为目前互联网安全所面临的严重威胁之一.经过10余年发展,僵尸网络已从使用传统的IRC协议向HTTP协议进行转变,给检测及防御等方面造成了诸多困难.通过分析基于HTTP协议僵尸网络所产生流量,在得出相关TCP协议统计信息、僵尸...
关键词：HTTP僵尸网络 BP神经网络 快速学习算法 
基于模糊机会约束的超球支持向量机
《华中科技大学学报（自然科学版）》2012年第7期29-33,共5页周绍磊 秦亮 史贤俊 肖支才 
国家自然科学基金资助项目(61004002)
针对不确定数据多分类问题,提出一种基于模糊机会约束的超球支持向量机(FCC-HSVM).在球结构支持向量机的基础上,引入模糊事件的可能性测度,得到模糊机会约束规划及其对偶规划.利用球结构的优点,每类样本只参与一个超球体的训练,直接求...
关键词：机器学习 模糊机会约束 超球支持向量机 多分类 快速学习算法 
具有快速学习算法的补偿模糊神经网络的故障诊断被引量：1
《工业控制计算机》2011年第9期51-53,共3页罗玲 帕孜来.马合木提 
在融合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的自适应、自学习能力。同时采用输出空间模式聚类的快速学习算法,引入补偿模糊神经元,模糊运算采用动态的全局优化运算,使学习后的网络具有更高的容错性,并弥补了神经网络学习耗时的缺点,提高了效...
关键词：快速学习补偿模糊神经网络 故障诊断 仿真 
模糊神经网络的一种快速学习算法
《新疆大学学报（自然科学版）》2007年第3期349-352,共4页阿孜古丽.牙会甫 帕力旦.吐尔逊 吐尔根.依布拉音 
本文对文献[1]《一种改进的模糊参数神经网络学习算法》中提出的F-BP算法进行分析研究,提出了一种效率更好的快速F-BP学习算法.在此算法中对模糊数的计算方法进行改进,减少了模糊神经网络训练及推理中的运算量,从而提高学习效率.
关键词：模糊神经网络 模糊推理 模糊数 
一种可调参数前馈神经网络的快速学习算法被引量：2
《计算机工程》2007年第8期187-189,共3页彭小奇 王文 宋彦坡 张建智 
国家自然科学基金资助项目(50374079);国家博士点基金资助项目(20030533008)
针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法。该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值...
关键词：可调参数 神经网络 模拟退火法 权值平衡 快速学习算法 
复数前馈神经网络的全局最优和快速学习算法被引量：1
《电路与系统学报》2006年第4期9-15,共7页张代远 
提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后,就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面,本文算法很容易确定全局最小点时隐层神经元的个数。本文算法...
关键词：复数神经网络 全局最小 高训练精度 快速学习 
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