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人脑分类机理的构造性学习方法
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作者 李萍 赵莎莎 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2016年第1期45-47,共3页
构造性学习(CML)算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法(HB-CML)... 构造性学习(CML)算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法(HB-CML).在测试阶段,把测试样本、训练样本都考虑进来,利用人脑对数据的自动分类机理,对"拒认状态"样本进行分类标记.同时,选取UCI数据集进行实验.结果表明:与CML算法相比,该方法的分类更为有效. 展开更多
关键词 构造性机器学习 人脑分类 覆盖算法
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Controlling Chaos in Neuron Based on Lasalle Invariance Principle
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作者 韦笃取 覃英华 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2011年第9期459-462,共4页
A new control law is proposed to asymptotically stabilize the chaotic neuron system based on LaSalleinvariant principle.The control technique does not require analytical knowledge of the system dynamics and operateswi... A new control law is proposed to asymptotically stabilize the chaotic neuron system based on LaSalleinvariant principle.The control technique does not require analytical knowledge of the system dynamics and operateswithout an explicit knowledge of the desired steady-state position.The well-known modified Hodgkin-Huxley (MHH)and Hindmarsh-Rose (HR) model neurons are taken as examples to verify the implementation of our method.Simulationresults show the proposed control law is effective.The outcome of this study is significant since it is helpful to understandthe learning process of a human brain towards the information processing,memory and abnormal discharge of the brainneurons. 展开更多
关键词 chaos control LaSalle invariant principle NEURON
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