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3101.
神经网络规则抽取
总被引:16,自引:0,他引:16
神经网络是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴涵在大量连接权中,不仅影响了用户对利用神经计算技术构建智能系统的信心,还阻碍了神经网络技术在数据挖掘领域的应用,由于对神经网络规则抽取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域已成为机器学习和神经计算界的研究热点,介绍了神经网络规则抽取研究的历… …
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基于正交设计的多目标演化算法
总被引:16,自引:0,他引:16
提出一种基于正交设计的多目标演化算法以求解多目标优化问题(MOPs).它的特点在于:(1)用基于正交数组的均匀搜索代替经典EA的随机性搜索,既保证了解分布的均匀性,又保证了收敛的快速性;(2)用统计优化方法繁殖后代,不仅提高了解的精度,而且加快了收敛速度;(3)实验结果表明,对于… …
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Web日志挖掘中的序列模式识别
总被引:16,自引:0,他引:16
Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于 Web服务器的日志文件 .本文从 Web日志挖掘过程预处理阶段的结果用户会话文件开始 ,提出了一种基于扩展有向树模型进行用户浏览模式识别的 Web日志挖掘方法 ,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试 .
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二次相位耦合的3/2维谱分析
总被引:16,自引:2,他引:14
二次相位耦合的识别在EEG数据分析,海洋地理、声纳和生物医学等领域有着广泛的应用。本文在原有利用双谱对二次相位耦合进行分析的基础上,提出了3/2维谱分析方法,模拟实验结果表明,该方法分辨率高,计算方法简单、运算速度快,具有广泛的实用价值。
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无源定位跟踪中修正协方差扩展卡尔曼滤波算法
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总被引:16,自引:0,他引:16
针对无源定位跟踪中EKF受初值、测量噪声影响大等缺点,该文提出了一种新的修正协方差扩展卡尔曼滤波方法(MVEKF),并将其与无源定位跟踪中常用的EKF,MGEKF,IEKF等滤波方法进行了仿真比较,表明该方法比EKF方法更具稳定性;而且无需寻找MGEKF方法中所需的观测量可修正函… …
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样本数目不对称时的SVM模型
总被引:16,自引:3,他引:13
1 引言支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是统计学习理论发展的结果,自诞生以来,在非线性特征提取、模式识别、函数拟合等方面表现出优良的性能,因而受到广泛的重视,目前已成为人工智能领域的研究热点。然而,由于SVM从诞生到现在不足十年,许多研究工作… …
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一种提高中文搜索引擎检索质量的HTML解析方法
总被引:16,自引:1,他引:15
中文搜索引擎经常会返回大量的无关项或者不含具体信息的间接项,产生这类问题的一个原因是网页中存在着大量与主题无关的文字。对使用关键字检索方法的搜索引擎来说,想在检索或者后处理阶段解决这类问题不仅要付出一定代价,而且在大多数情况下是不可能的。在这篇论文中,我们提出了网页噪声的概念,并… …
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端到端的可用带宽测量方法
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总被引:16,自引:1,他引:16
目前绝大多数带宽测量方法都是基于网络瓶颈分隔原理的,在此基础上形成了基于包对/包队列的各种容量/可用带宽探测方法.但是,这类方法的测量结果不能超过源节点的最大发送速率,因此无法在高带宽环境中使用.另外,目前的可用带宽测量理论均没有考虑背景流的不同路由对测量方法所产生的影响.全面分… …
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基于高层语义的图像检索算法
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总被引:16,自引:0,他引:16
利用Bayes统计学习和决策理论,建立了一种图像语义综合概率描述模型(image probability semanticmodel,简称IPSM).该模型是一种基于描述性特征建模方法的分层体系结构,由原始图像层、图像特征层、图像语义层、综合概率层、概率传播层和语义映射层6个部分… …
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移动机器人基于激光测距和单目视觉的室内同时定位和地图构建
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总被引:16,自引:1,他引:16
该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支持的室内环境中的自主导航任务,该文提出了同时进行扩展卡尔曼滤波… …
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基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望
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总被引:16,自引:3,他引:13
有效的信号和图像分解(分离)技术在信号和图像的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用.虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不完美.形态成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)是最新提出的一种基于稀疏表示的信号… …
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子波理论与应用:进展与展望
总被引:15,自引:0,他引:15
子波理论被认为是傅里叶分析的重大突破,它已成为当今从应用数学到信号与图象处理等众多领域的研究热点。本文综述了子波分析这一前沿领域的发展现状,评述了它的最新进展(包括离散与连续子波变换、快速子波算法及应用),指出了这一领域研究的有关问题。
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帐篷定律与隧道无线数字通信信道建模
总被引:15,自引:0,他引:15
本文首先分析隧道环境下无线数字通信信道的研究现状,指出研究中应充分利用计算机仿真手段,给出隧道雹线电射线传输所遵循的帐篷定律,介绍各次射线传输距离的迭代算法,为隧道无线传输信道的计算机仿真提供了一种较为系统的方法。
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资源管理是网格计算研究领域中的一项重要研究点,目前的研究工作大多致力于解决异构性问题,对于在交付无缝QoS(quality of service)前提下提高资源分配性能方面还缺乏深入的研究.而且,目前对网格QoS的研究集中于将多媒体网络QoS的相关成果融入网格体系架构中以提供对网… …
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一种有效的语音盲信号分离简化混合模型
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总被引:15,自引:2,他引:13
本文针对语音盲信号分离问题,提出了一种新的简化混合模型.基于从同一声源到距离靠近(距离大约在几十厘米的范围内)的两个麦克风的房间冲激响应具有相似性这一特点,该模型只需利用这两个冲激响应的差异信息,因而简化了盲源分离的计算复杂度.自行设计实现的语音盲信号分离实时DSP实验系统证实,… …
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总被引:15,自引:0,他引:15
多传感器数据融合技术最近在图像处理领域得到广泛的重视和应用.传统图像处理是典型的二维信号处理,图像数据融合也属此范畴.为了融合来自同一景物的多幅带有不同噪声的图像,本文提出了一种基于一维自组织特征映射神经网络的图像融合算法,利用等灰度图法来确定自组织映射神经网络的聚类数,并用一维… …
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基于模糊ART的图像分割
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本文提出了一种基于模糊ART神经网络的灰度门限化图像分割方法,该方法不仅可以自动确定分类数目,而且还能有效地抑制噪声.对人工和实际图像的分割实验结果验证了本文方法的有效性.
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利用SVM处理多类分类问题,是当前的研究热点之一.本文提出了一种模糊多类支持向量机模型,即FMSVM.该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此得到不同的惩罚值.从而在构造分类超平面时,… …
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支持矢量机(SVM)是一种新的统计学习方法,其学习原则是使结构风险最小,而非经典学习方法所遵循经验风险最小原则.这使得SVM具有更强的泛化能力.并且,由于SVM求解的是凸二次优化问题,使之能保证所找到的极值解就是全局最优解.本文首次将SVM算法用于乳腺X影像微钙化点自动检测中,对… …
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