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采样算子调整的径向基网络增量映射学习算法
1
作者 游培寒 毕笃彦 王振家 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期655-658,共4页
为了提高增量映射学习(IPL)算法的效率,调整了径向基神经网络基函数的中心及方差,以达到调整采样算子的目的,同时,通过神经元函数相关性的计算,确定添加新神经元时,相关函数的阈值,为系统结构调整提供相应依据.新方法步骤相对简单,所以... 为了提高增量映射学习(IPL)算法的效率,调整了径向基神经网络基函数的中心及方差,以达到调整采样算子的目的,同时,通过神经元函数相关性的计算,确定添加新神经元时,相关函数的阈值,为系统结构调整提供相应依据.新方法步骤相对简单,所以算法速度较快;仿真结果表明,由于系统参数得到调整,对于同一问题,改进IPL算法得到的径向基神经网络结构较一般算法得到的网络结构简单,输出结果也较为精确. 展开更多
关键词 增量映射学习(IPL)算法 径向基(RBF)神经网络 三相训练法
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基于局部最大概率特征和映射模型学习的行人再识别 被引量:1
2
作者 胡正平 张敏姣 +1 位作者 李淑芳 任大伟 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2018年第3期185-193,共9页
进行了行人再识别研究。针对行人自身差异和相机视域差异的存在导致再识别率低的问题,提出了一种基于局部最大概率特征和映射模型学习的行人再识别算法。该算法首先对行人图像提取局部最大概率特征,克服光照变化并提取图像的完整信息;... 进行了行人再识别研究。针对行人自身差异和相机视域差异的存在导致再识别率低的问题,提出了一种基于局部最大概率特征和映射模型学习的行人再识别算法。该算法首先对行人图像提取局部最大概率特征,克服光照变化并提取图像的完整信息;然后学习交叉映射模型,利用学习好的模型进行行人特征变换,从而消除不同摄像机拍摄区域的特征差异;最后进行距离度量和排序。实验表明,该算法合理有效,能够获得较为完整的判别性特征表示,成功地提高了行人再识别的匹配精度。 展开更多
关键词 行人再识别 映射模型学习 局部最大概率特征
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基于映射节点级联宽度学习的人体坐姿识别 被引量:1
3
作者 李洪均 孙婉婷 +2 位作者 周泽 李超波 张士兵 《南通大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第3期28-33,89,共7页
为了有效地识别办公场景下的人体坐姿,提出一种映射节点级联宽度学习系统。采用Kinect硬件设备获取相关数据并建立坐姿识别数据库;创新性地设计基于映射节点级联的坐姿识别模块,通过级联特征节点,有效地将低级特征逐步映射为高级特征,... 为了有效地识别办公场景下的人体坐姿,提出一种映射节点级联宽度学习系统。采用Kinect硬件设备获取相关数据并建立坐姿识别数据库;创新性地设计基于映射节点级联的坐姿识别模块,通过级联特征节点,有效地将低级特征逐步映射为高级特征,提高特征的可区分性,便于识别不同坐姿;由于真实视频中包含不同坐姿变换之间的过渡帧,同时引入帧判别概率和结构相似性指标建立视频序列中的过渡帧检测模块,筛选过渡帧,提高识别率。在公共数据集和自建库的测试实验结果表明:该模型不仅在公共数据集上取得显著效果,而且在自建库图像上的平均识别精度达到99.90%,在视频序列上的平均识别精度达到79.21%,平均识别率相较经典的宽度学习系统提高了5.5%。该模型的识别精度明显提升、速度增快,具有一定的泛化性能。 展开更多
关键词 映射节点级联宽度学习 人体坐姿识别 KINECT
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DDN前景提取结合映射模型学习的行人再识别
4
作者 胡正平 张敏姣 李淑芳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第5期572-582,共11页
随着视频监控设备的广泛应用,行人再识别成为智能视频监控中的关键任务,具有广阔的应用前景。该文提出一种基于深度分解网络前景提取和映射模型学习的行人再识别算法。首先利用DDN模型对行人图像进行前景分割,然后提取前景图像的颜色直... 随着视频监控设备的广泛应用,行人再识别成为智能视频监控中的关键任务,具有广阔的应用前景。该文提出一种基于深度分解网络前景提取和映射模型学习的行人再识别算法。首先利用DDN模型对行人图像进行前景分割,然后提取前景图像的颜色直方图特征和原图像的Gabor纹理特征,利用提取的行人特征,学习不同摄像机之间的交叉映射模型,最后通过学习的映射模型将查寻集和候选集中的行人特征变换到一个特征分布较为一致的空间中,进行距离度量和排序。实验证明该算法能够提取较为鲁棒的行人特征,可克服背景干扰问题,行人再识别匹配率得到有效的提高。 展开更多
关键词 行人再识别 映射模型学习 深度分解网络
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一种新的自学习特征映射算法研究
5
作者 黎洪松 刘仁品 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期244-246,共3页
为了有效地提高矢量量化(VQ)码书的性能,提出了一种新的自学习特征映射(SLM)算法,并应用到图像VQ中,实验表明,与自组织特征映射(SOM)算法相比,SLM算法具有聚类特性好和峰峰信噪比高等优点,是一种非常有前途的码书设计算法.
关键词 学习特征映射 自组织特征映射 矢量量化 图像编码
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基于映射字典学习的跨模态哈希检索 被引量:4
6
作者 姚涛 孔祥维 +1 位作者 付海燕 TIAN Qi 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1475-1485,共11页
针对网络上出现越来越多的多模态数据,如何在海量数据中检索不同模态的数据成为一个新的挑战.哈希方法把数据映射到Hamming空间,大大降低了计算复杂度,为海量数据的跨模态检索提供了一条有效的路径.然而,大部分现存方法生成的哈希码不... 针对网络上出现越来越多的多模态数据,如何在海量数据中检索不同模态的数据成为一个新的挑战.哈希方法把数据映射到Hamming空间,大大降低了计算复杂度,为海量数据的跨模态检索提供了一条有效的路径.然而,大部分现存方法生成的哈希码不包含任何语义信息,从而导致算法性能的下降.为了解决这个问题,本文提出一种基于映射字典学习的跨模态哈希检索算法.首先,利用映射字典学习一个共享语义子空间,在子空间保持数据模态间的相似性.然后,提出一种高效的迭代优化算法得到哈希函数,但是可以证明问题的解并不是唯一的.因此,本文提出通过学习一个正交旋转矩阵最小化量化误差,得到性能更好的哈希函数.最后,在两个公开数据集上的实验结果说明了该算法优于其他现存方法. 展开更多
关键词 跨模态检索 哈希 映射字典学习 汉明空间
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基于双学习映射增量降维模型的人体运动形态估计
7
作者 李万益 张菲菲 +1 位作者 陈勇昌 陈强 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第24期224-230,共7页
如何从二维的人体运动形态图像序列估计出三维的人体运动形态是一个热门的研究课题。这个项技术的实现需要建立复杂模型,设计复杂的训练算法,并且需要大量的人体运动形态样本进行训练。然而,利用目前的一些复杂模型和算法,估计三维人体... 如何从二维的人体运动形态图像序列估计出三维的人体运动形态是一个热门的研究课题。这个项技术的实现需要建立复杂模型,设计复杂的训练算法,并且需要大量的人体运动形态样本进行训练。然而,利用目前的一些复杂模型和算法,估计三维人体运动形态会耗费很多时间,并且估计效果也不好。因此,要想得到更准确的估计结果还是比较困难的。对于这样的一个研究问题,提出基于双学习映射增量降维模型来实现三维人体运动形态估计,该模型可以从单视角的二维图像较好的估计出三维人体运动形态,缩短估计算法运行时间,并得到更准确的估计结果。 展开更多
关键词 人体运动形态估计 降维 学习映射 三维
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基于对抗投影学习的跨模态哈希检索 被引量:4
8
作者 曾超 白琮 +1 位作者 马青 陈胜勇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期904-912,共9页
跨模态哈希检索以其较高的检索效率和较低的存储成本,在跨模态检索领域受到了广泛的关注.现有的跨模态哈希大多直接从多模态数据中学习哈希码,不能充分利用数据的语义信息,因此无法保证数据低维特征在模态间的分布一致性,解决这个问题... 跨模态哈希检索以其较高的检索效率和较低的存储成本,在跨模态检索领域受到了广泛的关注.现有的跨模态哈希大多直接从多模态数据中学习哈希码,不能充分利用数据的语义信息,因此无法保证数据低维特征在模态间的分布一致性,解决这个问题的关键之一是要准确地度量多模态数据之间的相似度.为此,提出一种基于对抗投影学习的哈希(adversarial projection learning based Hashing for cross-modal retrieval,APLH)方法用于跨模态检索.利用对抗训练学习来自不同模态的低维特征,并保证低维特征在模态间的分布一致性.在此基础上,利用跨模态投影匹配约束(cross-modal projection matching,CMPM),最小化特征投影匹配分布和标签投影匹配分布之间的KL(Kullback-Leibler)散度,利用标签信息使数据低维特征之间的相似度结构与语义空间中的相似度结构趋于一致.此外,在哈希码学习阶段,引入加权余弦三元组损失进一步利用数据的语义信息;且为减小哈希码的量化损失,使用离散优化的方法优化哈希函数.在3个跨模态数据集MIRFlickr25K,NUS-WIDE,Wikipedia上,以不同码位计算mAP,且所提方法的mAP值均优于其他算法,验证了其在跨模态哈希检索上的优越性、鲁棒性以及CMPM的有效性. 展开更多
关键词 跨模态检索 映射学习 对抗学习 离散哈希
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一种新的基于自学习神经网络的静止图像编码方案 被引量:2
9
作者 黎洪松 李达 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期498-500,共3页
为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有... 为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有更高的压缩比和更好的图像质量. 展开更多
关键词 图像编码 自组织特征映射 学习特征映射算法 矢量量化
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风-光-储和需求响应协同的虚拟电厂日前经济调度优化 被引量:1
10
作者 苟凯杰 吕鸣阳 +3 位作者 高悦 陈衡 张国强 雷兢 《广东电力》 北大核心 2024年第2期18-24,共7页
目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学... 目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学习的混沌映射自适应粒子群算法对风-光-储能和需求响应不同组合搭配的5种调度方案进行探讨,与原始粒子群算法相比,所提算法可以跳出局部最优解而找到全局最优解。计算结果表明,风-光-储和需求响应都参与供电相比风-光-储供电可以将运行成本降低4.47%,用户舒适度提高3.51%。 展开更多
关键词 虚拟电厂 风-光-储 需求响应 经济调度 反向学习的混沌映射自适应粒子群算法
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3D Ice Shape Description Method Based on BLSOM Neural Network
11
作者 ZHU Bailiu ZUO Chenglin 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2024年第S01期70-80,共11页
When checking the ice shape calculation software,its accuracy is judged based on the proximity between the calculated ice shape and the typical test ice shape.Therefore,determining the typical test ice shape becomes t... When checking the ice shape calculation software,its accuracy is judged based on the proximity between the calculated ice shape and the typical test ice shape.Therefore,determining the typical test ice shape becomes the key task of the icing wind tunnel tests.In the icing wind tunnel test of the tail wing model of a large amphibious aircraft,in order to obtain accurate typical test ice shape,the Romer Absolute Scanner is used to obtain the 3D point cloud data of the ice shape on the tail wing model.Then,the batch-learning self-organizing map(BLSOM)neural network is used to obtain the 2D average ice shape along the model direction based on the 3D point cloud data of the ice shape,while its tolerance band is calculated using the probabilistic statistical method.The results show that the combination of 2D average ice shape and its tolerance band can represent the 3D characteristics of the test ice shape effectively,which can be used as the typical test ice shape for comparative analysis with the calculated ice shape. 展开更多
关键词 icing wind tunnel test ice shape batch-learning self-organizing map neural network 3D point cloud
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提倡自主性学习——反函数存在条件的探讨
12
作者 俞昕 《湖州师范学院学报》 2003年第z1期193-194,共2页
高中数学中“反函数存在的条件”是反函数教学的拓展与延伸,也是教学的难点。教学中通过充分发挥学生自主性学习,逐步向学生揭示反函数存在的条件:一个函数存在反函数的本质在于它是一个一一映射。
关键词 自主性学习 反函数 存在性 映射 一一映射
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基于改进灰狼算法的自动导航小车控制策略 被引量:2
13
作者 石雅凯 陈晓静 荣峰 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第23期9965-9972,共8页
针对灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,通过引入改进Tent混沌映射反向学习策略和非线性收敛因子,并加入差分进化的变异、交叉、选择操作,提出一种改进的差分灰狼优化算法(improved differential ... 针对灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,通过引入改进Tent混沌映射反向学习策略和非线性收敛因子,并加入差分进化的变异、交叉、选择操作,提出一种改进的差分灰狼优化算法(improved differential evolution grey wolf optimizer,IDE-GWO)。将改进算法应用于优化自动导航小车(automated guided vehicle,AGV)的比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制参数,并与其他几种算法进行对比。Simulink仿真实验结果表明:该改进算法优化PID参数的控制效果明显优于其他智能优化算法,能够有效地提升AGV轨迹跟踪性能,使得AGV实际轨迹能较好拟合目标轨迹。 展开更多
关键词 Tent混沌映射反向学习策略 差分进化灰狼优化 非线性收敛因子 PID控制
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改进型RBF网络在模拟电路故障隔离中的应用
14
作者 赵鑫 肖明清 《测试技术学报》 2010年第3期265-270,共6页
提出了一种最陡下降增量映射学习算法,对RBF网络的训练方法进行改进,并将之运用于模拟电路故障隔离.该算法通过增量映射学习算法对RBF网络的采样基函数进行迭代优选,简化RBF网络结构;采用最陡下降法改进增量映射学习算法,对神经元激励... 提出了一种最陡下降增量映射学习算法,对RBF网络的训练方法进行改进,并将之运用于模拟电路故障隔离.该算法通过增量映射学习算法对RBF网络的采样基函数进行迭代优选,简化RBF网络结构;采用最陡下降法改进增量映射学习算法,对神经元激励函数的参数进行调节,控制网络规模,提高网络的逼近能力.故障隔离实例显示了其优越性.改进的算法与传统算法相比,具有更快的收敛速度和更高的隔离精度.本算法为RBF网络的训练提供了一种可行的方法,在故障诊断领域有良好的应用前景. 展开更多
关键词 模拟电路 故障隔离 RBF网络 增量映射学习算法 最陡下降法
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结合词向量和Bootstrapping的领域实体上下位关系获取与组织 被引量:6
15
作者 马晓军 郭剑毅 +3 位作者 线岩团 毛存礼 严馨 余正涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期67-72,共6页
实体上下位关系是构建领域知识图谱不可或缺的一种重要的语义关系,传统抽取上下位关系的方法大多不考虑关系的组织。提出一种结合词向量和Bootstrapping的方法来实现领域实体上下位关系的获取与组织。首先,选取旅游领域的种子语料集;然... 实体上下位关系是构建领域知识图谱不可或缺的一种重要的语义关系,传统抽取上下位关系的方法大多不考虑关系的组织。提出一种结合词向量和Bootstrapping的方法来实现领域实体上下位关系的获取与组织。首先,选取旅游领域的种子语料集;然后,采用基于词向量的相似度计算方法对种子集中包含的上下位关系模式进行聚类,筛选出置信度高的模式并对未标注语料进行上下位关系识别,得到候选关系实例,同时选择置信度高的关系实例加入到种子集中,进行下一轮的迭代,直到得到所有的关系实例;最后,根据领域实体上下位关系对的向量偏移并结合领域实体层级关系的特点,采用映射的学习方法进行领域实体层级关系组织。实验结果表明,与传统的方法相比,所提方法的F值提高了近10%。 展开更多
关键词 上下位关系 关系抽取 Bootstrapping方法 词向量 映射学习 层级关系组织
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神经网络及其在网络通讯中的应用研究 被引量:10
16
作者 郭东辉 吕迎阳 +1 位作者 刘瑞堂 吴伯僖 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期283-292,共10页
首先说明采用神经网络技术进行网络通讯应用研究的优势和目的 ,然后 ,介绍有关神经网络及其在通讯网中应用研究的各项理论成果和技术应用成果 ,以及如何采用 EDA技术来设计和开发可商业化的实际应用系统 .
关键词 神经网络 网络通讯 集成电路设计 学习映射 联想优化 电子设计自动化 EDA
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基于增强型K-NN块搜索的图像修复算法 被引量:2
17
作者 董夙慧 孙中廷 徐永刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第12期3316-3321,共6页
针对当前图像修复方法在对遮蔽物损坏图像复原时,存在明显的模糊效应与不连续效应等不足,提出局部最小二乘逼近优化耦合增强K-NN块搜索的图像修复算法。通过对图像修复机理进行分析,联合等权方法与K-NN(K近邻)块,将未知像素的估值转化... 针对当前图像修复方法在对遮蔽物损坏图像复原时,存在明显的模糊效应与不连续效应等不足,提出局部最小二乘逼近优化耦合增强K-NN块搜索的图像修复算法。通过对图像修复机理进行分析,联合等权方法与K-NN(K近邻)块,将未知像素的估值转化为对线性组合函数的求解;定义基于边缘的优先项,计算输入块的边缘特性,提出基于局部学习映射函数的增强型K-NN块搜索方法,降低未知像素值K-NN的误配;采用基于局部最小二乘逼近优化方法,将相似块中的像素传播至损坏区域,完成图像修复。测试结果表明,与当前图像修复算法相比,在遮蔽物损坏图像复原中,该技术拥有更好的修复质量,有效降低了模糊效应,克服了修复时存在的间断效应。 展开更多
关键词 最小二乘法 邻近像素值 K邻近 学习映射函数 优先项 图像修复
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INVERSE KINEMATICS FOR A 6 DOF MANIPULATOR BASED ON NEURAL NETWORK
18
作者 张伟 丁秋林 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 1997年第1期76-79,共4页
A methodology is presented whereby a neural network is used to learn the inverse kinematic relationships of the position and orientation of a six joint manipulator. The arm solution for the orientation of a manipulato... A methodology is presented whereby a neural network is used to learn the inverse kinematic relationships of the position and orientation of a six joint manipulator. The arm solution for the orientation of a manipulator using a self organizing neural net is studied in this paper. A new training model of the self organizing neural network is proposed by thoroughly studying Martinetz, Ritter and Schulten′s self organizing neural network based on Kohonen′s self organizing mapping algorithm using a Widrow Hoff type error correction rule and closely combining the characters of the inverse kinematic relationship for a robot arm. The computer simulation results for a PUMA 560 robot show that the proposed method has a significant improvement over other methods documented in the references in self organizing capability and precision by training process. 展开更多
关键词 neural networks ROBOTS inverse kinematics unsupervised learning topology conserving maps
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Configurable ontology mapping based on multi-feature 被引量:1
19
作者 钱鹏飞 王英林 张申生 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2009年第6期781-788,共8页
A configurable ontology mapping approach based on different kinds of concept feature information is introduced in this paper. In this approach, ontology concept feature information is classified as five kinds, which r... A configurable ontology mapping approach based on different kinds of concept feature information is introduced in this paper. In this approach, ontology concept feature information is classified as five kinds, which respectively corresponds to five kinds of concept similarity computation methods. Many existing ontology mapping approaches have adopted the multi-feature reasoning, whereas not all feature information can be com- puted in the real ontology mapping and only fractional feature information needs to be selected in the mapping computation. Consequently a eonfigurable ontology mapping model is introduced, which is composed of CMT model, SMT model and related transformation model. Through the configurable model, users can conveniently select the most suitable features and configure the suitable weights. Simultaneously, a related 3-step ontology mapping approach is also introduced. Associated with the traditional name and instance learner-based ontology mapping approach, this approach is evaluated by an ontology mapping application example. 展开更多
关键词 ontology mapping CONFIGURABLE concept feature
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Sub-pixel mapping method based on BP neural network 被引量:1
20
作者 李娇 王立国 +1 位作者 张晔 谷延锋 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2009年第2期279-283,共5页
A new sub-pixel mapping method based on BP neural network is proposed in order to determine the spatial distribution of class components in each mixed pixel.The network was used to train a model that describes the rel... A new sub-pixel mapping method based on BP neural network is proposed in order to determine the spatial distribution of class components in each mixed pixel.The network was used to train a model that describes the relationship between spatial distribution of target components in mixed pixel and its neighboring information.Then the sub-pixel scaled target could be predicted by the trained model.In order to improve the performance of BP network,BP learning algorithm with momentum was employed.The experiments were conducted both on synthetic images and on hyperspectral imagery(HSI).The results prove that this method is capable of estimating land covers fairly accurately and has a great superiority over some other sub-pixel mapping methods in terms of computational complexity. 展开更多
关键词 sub-pixel mapping BP neural network BP learning algorithm with momentum
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