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一种不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法被引量：3: 1; 作者王海龙戚飞虎詹劲峰《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期25-28,共4页; 本文讨论了目标识别的协同方法在不平衡注意参数条件下的动力学行为 ,并提出了不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法 (GSLA) .该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力 ,对协同神经网络的注意参数进行全局优化 .对从“车牌识别系统”... 展开更多; 关键词注意参数协同神经网络遗传协同学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

对协同学习算法的研究被引量：4: 2; 作者陈燕新戚飞虎《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第8期26-30,共5页; 在讨论协同学习算法和广义逆关系的基础上，指出了最小二乘广义逆的求解算法都可以看作是协同学习算法，从而大大丰富了协同学习算法的种类．理论和实验表明，Ｈａｋｅｎ提及的学习算法在某些性能指标上不如通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒ... 展开更多; 关键词协同学协同学习算法广义逆模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于伪逆的协同神经网络学习算法被引量：9: 3; 作者尹虎君戚飞虎叶芗芸《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期15-17,共3页; 本文改进了Ｈａｋｅｎ协同神经网络的算法．该学习算法在Ｈａｋｅｎ算法的基础上引进反馈机制，对权值矩阵反复训练，使权值矩阵能更有效地进行图像识别，并增大了网络容量．; 关键词协同学协同神经网络协同学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于聚类法的协同神经网络学习算法被引量：14: 4; 作者王海龙戚飞虎《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第10期39-41,共3页; 根据协同学理论的基本观点（模式识别的过程即为模式形成的过程），对构造出的协同神经网络在模式识别中的应用进行了研究．发现伴随向量的性能直接影响到模式识别的成功率，而伴随向量是由原型向量计算得到．所以原型向量的选择对识别... 展开更多; 关键词协同神经网络协同学习算法聚类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法被引量：3: 1; 作者王海龙戚飞虎詹劲峰; 机构上海交通大学计算机科学与工程系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期25-28,共4页; 基金国家自然科学基金! (No .69772 0 0 2 ); 文摘本文讨论了目标识别的协同方法在不平衡注意参数条件下的动力学行为 ,并提出了不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法 (GSLA) .该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力 ,对协同神经网络的注意参数进行全局优化 .对从“车牌识别系统”中得到的数字样本的实验证明 :新算法能有效地在注意参数空间搜索全局最优解 ,挖掘出协同方法在目标识别方面的最大潜能 .另外 ,本文还将新算法与利用奖惩学习算法的协同学习算法进行了全局优化能力的比较。; 关键词注意参数协同神经网络遗传协同学习算法; Keywords attention parameters target recognition synergetic neural networks optimization of neural networks genetic algorithm award penalty learning mechanism; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名对协同学习算法的研究被引量：4: 2; 作者陈燕新戚飞虎; 机构上海交通大学计算机科学与工程系; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第8期26-30,共5页; 基金国防预研基金国家自然科学基金; 文摘在讨论协同学习算法和广义逆关系的基础上，指出了最小二乘广义逆的求解算法都可以看作是协同学习算法，从而大大丰富了协同学习算法的种类．理论和实验表明，Ｈａｋｅｎ提及的学习算法在某些性能指标上不如通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法，因此，在具体应用场合，可考虑使用通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法进行协同学习．; 关键词协同学协同学习算法广义逆模式识别; Keywords synergetics synergetic learning algorithm generalized inverse least square generalized inverse MoosePenrose generalized inverse; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于伪逆的协同神经网络学习算法被引量：9: 3; 作者尹虎君戚飞虎叶芗芸; 机构上海交通大学计算机科学与工程系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期15-17,共3页; 基金国防预研基金国家自然科学基金; 文摘本文改进了Ｈａｋｅｎ协同神经网络的算法．该学习算法在Ｈａｋｅｎ算法的基础上引进反馈机制，对权值矩阵反复训练，使权值矩阵能更有效地进行图像识别，并增大了网络容量．; 关键词协同学协同神经网络协同学习算法; Keywords Synergetics,Synergetic neural network,Synergetic learning algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于聚类法的协同神经网络学习算法被引量：14: 4; 作者王海龙戚飞虎; 机构上海交通大学计算机科学与工程系; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第10期39-41,共3页; 基金国家自然科学基金; 文摘根据协同学理论的基本观点（模式识别的过程即为模式形成的过程），对构造出的协同神经网络在模式识别中的应用进行了研究．发现伴随向量的性能直接影响到模式识别的成功率，而伴随向量是由原型向量计算得到．所以原型向量的选择对识别结果有着十分重要的作用．提出了一种基于聚类算法的选择原型向量的方法．通过对近千个样本进行的模拟实验，结果证明这种基于聚类算法的原型向量选择方法很有效，使识别率有了较大的提高．; 关键词协同神经网络协同学习算法聚类算法; Keywords synergetic neural networks synergetic learning algorithm cluster algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料