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摘要:
针对模式识别中协同方法存在的问题,提出了一种协同神经网络中序参量重构的方法,该方法是利用遗传算法的全局最优搜索能力,通过对训练样本集的学习,然后再通过在序参量的重构参数空间进行全局搜索来获得最优重构参数.利用实际采样得到的样本对新算法进行的测试表明,新方法确实能找到一组序参量重构参数,并能使识别性能有较大提高.
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文献信息
篇名 一种有效的最优序参量重构方法
来源期刊 中国图象图形学报A辑 学科 工学
关键词 序参量 序参量重构 协同神经网络 协同计算机 遗传算法
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 56-60
页数 5页 分类号 TP183
字数 3251字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2001.01.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 戚飞虎 上海交通大学计算机科学与工程系 139 3029 29.0 47.0
2 王海龙 上海交通大学计算机科学与工程系 13 203 8.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
序参量
序参量重构
协同神经网络
协同计算机
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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