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神经网络用于多模式分类 被引量:3
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作者 杨力 张佩芬 +2 位作者 武玉朴 梁刚 李伟 《机器人》 EI CSCD 北大核心 1991年第3期62-64,F003,共4页
本文叙述一种改进型HAMMING网在印刷汉字文本识别实用系统中作为粗分类的应用.给出了以3755印刷汉字为多模式分类对象的神经网络分类器的结构及其相应的算法.该方法在微型机上用软件仿真得以实现.取得令人满意的结果.
关键词 神经网络 多模式分类 模式识别
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Hadoop下多模式并行分类算法及其应用研究 被引量:2
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作者 李玉丹 郑晓薇 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第12期45-49,共5页
根据人工神经网络自组织、高度并行以及具有非线性映射能力的特点,提出一种基于云计算的Hadoop多模式并行分类算法。通过将自组织映射网络与多个并行BP神经网络结合,提高多语义模式中复杂分类问题的学习效率和训练精度。采用Hadoop平台... 根据人工神经网络自组织、高度并行以及具有非线性映射能力的特点,提出一种基于云计算的Hadoop多模式并行分类算法。通过将自组织映射网络与多个并行BP神经网络结合,提高多语义模式中复杂分类问题的学习效率和训练精度。采用Hadoop平台下的Map Reduce框架实现算法的并行处理,解决大规模数据样本训练时内存开销大、通信耗时长的问题。实验结果表明,与传统单BP多输出分类算法相比,该算法训练速度更快、分类精度更高,在处理大规模数据集时具有实时和高效的特性。 展开更多
关键词 HADOOP集群 MAPREDUCE框架 自组织映射网络 并行BP神经网络 多模式分类 大数据集
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支持向量机的分类策略在图像识别中的应用
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作者 刘忠艳 周波 李丹 《信息技术》 2008年第7期32-34,共3页
针对目前图像识别中能够获取的样本数非常少,而基于支持向量机的分类策略具有利用较少训练样本达到很好的分类结果能力的优点,阐述了支持向量机的基本原理,介绍了支持向量机的多模式分类策略,重点说明了"M-ary"分类策略的改... 针对目前图像识别中能够获取的样本数非常少,而基于支持向量机的分类策略具有利用较少训练样本达到很好的分类结果能力的优点,阐述了支持向量机的基本原理,介绍了支持向量机的多模式分类策略,重点说明了"M-ary"分类策略的改进方法,即在M-ary分类策略中引进二进制编码分类,这样可以提高图像的识别速度,以及改进后的"M-ary"分类策略在车型识别中的应用。 展开更多
关键词 支持向量机 多模式分类 图像识别
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基于多模式弱分类器的AdaBoost-Bagging车辆检测算法 被引量:8
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作者 王海 蔡英凤 袁朝春 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期118-126,共9页
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的... 针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 展开更多
关键词 车辆检测 判别式模型 生成式模型 多模式分类 AdaBoost-Bagging分类
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Identification and Quantification of Non-Spherical Particles 被引量:1
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作者 曾周末 张宝明 杨庆 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2002年第2期75-78,共4页
In commercial applications of phase Doppler anemometry (PDA), the effectiveness of non sphericity of particles is present and the response of PDA system deviates from the theoretical prediction. In this paper, the st... In commercial applications of phase Doppler anemometry (PDA), the effectiveness of non sphericity of particles is present and the response of PDA system deviates from the theoretical prediction. In this paper, the statistic characteristics of PDA signal related to irregular particles is analyzed and a method of statistic classification of irregular particles is proposed.It proves that the parameter of PDA signal for irregular particles is an unbiased estimation for spherical ones, the mean of the phase difference is in direct proportion to the mean diameter of particles and the standard deviation of the phase difference increases linearly with the standard deviation of irregular particles. As an application of the identification of irregular objects, fuzzy patterns and similarities of haemocytes are used to recognize and quantify cell samples.The statistic classification of particles is more significant in practice. 展开更多
关键词 particle measurement phase Doppler anemometry statistic classification pattern recognition
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LU Invariants and Canonical Forms and SLOCC Classification of Pure 3-Qubit States 被引量:2
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作者 DI Yao-Min Cao Ya 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2006年第4期596-600,共5页
In this paper the entanglement of pure 3-qubit states is discussed. The local unitary (LU) polynomial invariants that are closely related to the canonical forms are constructed and the relations of the coefficients ... In this paper the entanglement of pure 3-qubit states is discussed. The local unitary (LU) polynomial invariants that are closely related to the canonical forms are constructed and the relations of the coefficients of the canonical forms are given. Then the stochastic local operations and classlcal communication (SLOCC) classification of the states are discussed on the basis of the canonical forms, and the symmetric canonical form of the states without 3-tangle is discussed. Finally, we give the relation between the LU polynomial invariants and SLOCC classification. 展开更多
关键词 3-qubit state canonical form LU invariant SLOCC classification
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RESEARCH AND APPLICATION OF A NEURAL NETWORK CLASSIFIER BASED ON DYNAMIC THRESHOLD 被引量:1
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作者 Zhang Li Luo Jianhua Yang Suying 《Journal of Electronics(China)》 2009年第3期407-411,共5页
In this study, a Multi-Layer BP neural network(MLBP) with dynamic thresholds is employed to build a classifier model.As to the design of the neural network structure, theoretical guidance and plentiful experiments are... In this study, a Multi-Layer BP neural network(MLBP) with dynamic thresholds is employed to build a classifier model.As to the design of the neural network structure, theoretical guidance and plentiful experiments are combined to optimize the hidden layers' parameters which include the number of hidden layers and their node numbers.The classifier with dynamic thresholds is used to standardize the output for the first time, and it improves the robustness of the model to a high level.Finally, the classifier is applied to forecast box office revenue of a movie before its theatrical release.The comparison results with the MLP method show that the MLBP classifier model achieves more satisfactory results, and it is more reliable and effective to solve the problem. 展开更多
关键词 Neural network classifier Dynamic threshold Forecasting Box office revenue
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