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题名一种粒子群优化原型模式修正力度的协同分类方法
被引量：1
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作者
邹刚
姚伟
敖永红
孙即祥
陈森林
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机构
国防科技大学电子工程学院
国防科技大学信息中心
湖南省肿瘤医院病理科
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010年第4期558-562,共5页
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文摘
协同模式识别是一种有着抗噪声、抗缺损、强鲁棒性等诸多优良特性的模式识别方法,其中原型模式的选取对模式识别结果有着决定性的作用,其选取直接决定着模式识别的结果和效果,各种方法中信息反馈修正的方法能获得较好的效果,但易出现信息饱和的问题;提出了一种粒子群优化修正力度的处理机制,能有效改善此问题,获得最优原型;将改进的算法应用于纹理和鼻咽癌细胞图像识别,结果表明,该方法能有效地提高协同神经网络的识别率和可靠性,且识别速度也有提高。
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关键词
协同神经网络
原型模式重构
粒子群优化
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Keywords
Synergetic Neural Network（SNN）
prototype modify
particle swarm optimization（PSO）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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