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基于原型优化方法的分类器设计
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作者 柳新强 徐欢 王栋 《微型电脑应用》 2024年第8期1-3,共3页
常规分类器如k近邻、支持向量机等已经被广泛使用,但在大数据时代背景下,较多的训练量会大幅度降低分类器的训练效率和准确率。为了解决该问题,利用原型优化方法对已有训练数据进行筛选压缩,滤除大量冗余数据,将压缩后的数据集作为原型... 常规分类器如k近邻、支持向量机等已经被广泛使用,但在大数据时代背景下,较多的训练量会大幅度降低分类器的训练效率和准确率。为了解决该问题,利用原型优化方法对已有训练数据进行筛选压缩,滤除大量冗余数据,将压缩后的数据集作为原型来训练分类器,提高训练效率和分类准确率。在已有方法基础上做出改进,设计新的基于原型优化方法的分类器,可以大幅度减小训练量,并保证分类准确率,测试结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 原型优化 分类器 K近邻 支持向量机
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机械传动性能实验台原型优化设计 被引量:4
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作者 钟蜀津 杨玉维 +2 位作者 张磊 石学岗 鲁林平 《机械设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期122-124,共3页
机械传动性能实验台是用于机械传动装置系统性能测试的实验设备。传统设备由于缺乏工业设计,产品的整体操作性、人机交互性、美观性较差。为改善产品的整机性能,运用现代设计方法,提出了改进设计的思路,结合用户实验过程,对产品的功能... 机械传动性能实验台是用于机械传动装置系统性能测试的实验设备。传统设备由于缺乏工业设计,产品的整体操作性、人机交互性、美观性较差。为改善产品的整机性能,运用现代设计方法,提出了改进设计的思路,结合用户实验过程,对产品的功能、结构、造型、使用方式、人机操作界面及细节进行了优化设计,建立了产品的三维数字模型,为相关实验仪器的设计研发提供参考。 展开更多
关键词 产品设计 机械传动性能实验台 原型优化设计 人机工程 CAID
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判别卷积神经网络的手写字符识别模型
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作者 屈喜文 吴响 +1 位作者 胡冕军 黄俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期151-157,共7页
目前用于离线和联机手写字符识别的深度学习模型一般深度较浅,且使用softmax损失函数进行训练,缺乏从不同类样本中学习判别信息的能力。为构建更深层卷积神经网络模型,提出了一种编码器与解码器相结合的卷积神经网络模型,该模型可以有... 目前用于离线和联机手写字符识别的深度学习模型一般深度较浅,且使用softmax损失函数进行训练,缺乏从不同类样本中学习判别信息的能力。为构建更深层卷积神经网络模型,提出了一种编码器与解码器相结合的卷积神经网络模型,该模型可以有效增加网络深度,避免模型参数剧增导致训练困难的问题。为了进一步提高深度学习模型的识别精度,提出了一种判别损失函数,该损失函数通过最小化训练样本在全连接层的输出与该样本同类别优化原型之间的距离来训练神经网络模型。由于优化原型由最小化分类误差算法学习得到,使用判别损失函数训练的卷积神经网络模型具备了更强的判别能力。在公开的联机手写汉字数据集IAHCC-UCAS2016和离线手写字符数据集MNIST上进行对比实验,实验结果表明,在联机手写数据集上与softmax损失函数相比,判别损失函数的识别率提高了1.04个百分点。在两个数据集上,与现有的用于手写字符识别的传统模型和深度模型相比,提出的判别卷积神经网络模型识别率分别达到95.53%和99.73%,获得了更高的识别精度。 展开更多
关键词 手写字符识别 深度学习 softmax损失函数 优化原型 最小化分类误差算法
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挖掘、转化、延续——原型优化法在梅山文化主题公园建筑设计中的运用 被引量:4
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作者 邹阳 付庆伟 《装饰》 CSSCI 北大核心 2015年第12期85-87,共3页
如何将无形的文化渗透并转化为建筑语汇,有效地传达历史文化信息和能量?在中国梅山文化主题公园的建筑设计中,我们运用了"原型优化法",该方法的运用一能挖掘原型,二能转化原型。原型优化法对历史元素进行提炼,再通过表征变异... 如何将无形的文化渗透并转化为建筑语汇,有效地传达历史文化信息和能量?在中国梅山文化主题公园的建筑设计中,我们运用了"原型优化法",该方法的运用一能挖掘原型,二能转化原型。原型优化法对历史元素进行提炼,再通过表征变异激活历史、延续文脉。 展开更多
关键词 建筑设计 原型优化 延续文脉 梅山文化
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智能启发算法在机器学习中的应用研究综述 被引量:13
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作者 沈焱萍 郑康锋 +1 位作者 伍淳华 杨义先 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期124-137,共14页
针对机器学习算法在应用中存在的问题,构建基于智能启发算法的机器学习模型优化体系。首先,介绍已有智能启发算法类型及其建模过程。然后,从智能启发算法在机器学习算法中的应用,包括神经网络等参数结构优化、特征优化、集成约简、原型... 针对机器学习算法在应用中存在的问题,构建基于智能启发算法的机器学习模型优化体系。首先,介绍已有智能启发算法类型及其建模过程。然后,从智能启发算法在机器学习算法中的应用,包括神经网络等参数结构优化、特征优化、集成约简、原型优化、加权投票集成和核函数学习等方面说明智能启发算法的优势。最后,结合实际需求展望智能启发算法及在机器学习领域的发展方向。 展开更多
关键词 参数结构优化 特征优化 集成约简 原型优化 加权投票集成 核函数学习
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Optimization of a crude distillation unit using a combination of wavelet neural network and line-up competition algorithm 被引量:3
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作者 Bin Shi Xu Yang Liexiang Yan 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第8期1013-1021,共9页
The modeling and optimization of an industrial-scale crude distillation unit (CDU) are addressed. The main spec- ifications and base conditions of CDU are taken from a crude oil refinery in Wuhan, China. For modelin... The modeling and optimization of an industrial-scale crude distillation unit (CDU) are addressed. The main spec- ifications and base conditions of CDU are taken from a crude oil refinery in Wuhan, China. For modeling of a com- plicated CDU, an improved wavelet neural network (WNN) is presented to model the complicated CDU, in which novel parametric updating laws are developed to precisely capture the characteristics of CDU. To address CDU in an economically optimal manner, an economic optimization algorithm under prescribed constraints is presented. By using a combination of WNN-based optimization model and line-up competition algorithm (LCA), the supe- rior performance of the proposed approach is verified. Compared with the base operating condition, it is validat- ed that the increments of products including kerosene and diesel are up to 20% at least by increasing less than 5% duties of intermediate coolers such as second pump-around (PA2) and third Dump-around (PA3). 展开更多
关键词 Crude oil distillation Wavelet neural network Line-up competition algorithm Optimization
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A Novel Scheduling Strategy for Crude Oil Blending 被引量:7
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作者 摆亮 江永亨 +1 位作者 黄德先 刘先广 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第5期777-786,共10页
For those refineries which have to deal with different types of crude oil, blending is an attractive solution to obtain a quality feedstock. In this paper, a novel scheduling strategy is proposed for a practical crude... For those refineries which have to deal with different types of crude oil, blending is an attractive solution to obtain a quality feedstock. In this paper, a novel scheduling strategy is proposed for a practical crude oil blending process. The objective is to keep the property of feedstock, mainly described by the true boiling point (TBP) data, consistent and suitable. Firstly, the mathematical model is established. Then, a heuristically initialized hybrid iterative (HIHI) algorithm based on a two-level optimization structure, in which tabu search (TS) and differential evolution (DE) are used for upper-level and lower-level optimization, respectively, is proposed to get the model solution. Finally, the effectiveness and efficiency of the scheduling strategy is validated via real data from a certain refinery. 展开更多
关键词 crude oil blending SCHEDULING multilevel iterative algorithm intelligent optimization constrained optimization
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PSO type-reduction method for geometric interval type-2 fuzzy logic systems
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作者 赵先章 高一波 +1 位作者 曾隽芳 杨一平 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2008年第6期862-867,共6页
In a special case of type-2 fuzzy logic systems (FLS), i.e. geometric inteIval type-2 fuzzy logic systems (GIT-2FLS), the crisp output is obtained by computing the geometric center of footprint of uncertainly (FO... In a special case of type-2 fuzzy logic systems (FLS), i.e. geometric inteIval type-2 fuzzy logic systems (GIT-2FLS), the crisp output is obtained by computing the geometric center of footprint of uncertainly (FOU) without type-reduction, but the defuzzifying method acts against the corner concepts of type-2 fuzzy sets in some cases. In this paper, a PSO type-reduction method for GIT-2FLS based on the particle swarm optimization (PSO) algorithm is presented. With the PSO type-reduction, the inference principle of geometric interval FLS operating on the continuous domain is consistent with that of traditional interval type-2 FLS operating on the discrete domain. With comparative experiments, it is proved that the PSO type-reduction exhibits good performance, and is a satisfactory complement for the theory of GIT-2FLS. 展开更多
关键词 interval type-2 fuzzy sets PSO algorithm type-reduction
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