修正的广义学习向量量化算法 被引量：1

1

作者 周水生 周利华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第13期34-36,共3页

讨论了Pal等的广义学习量化算法（GLVQ）和Karayiannis等的模糊学习量化算法（FGLVQ）的优缺点，提出了修正广义学习量化(RGLVQ)算法。该算法的迭代系数有很好的上下界，解决了GLVQ的“Scale”问题，又不像FGLVQ算法对初始学习率敏感。... 讨论了Pal等的广义学习量化算法（GLVQ）和Karayiannis等的模糊学习量化算法（FGLVQ）的优缺点，提出了修正广义学习量化(RGLVQ)算法。该算法的迭代系数有很好的上下界，解决了GLVQ的“Scale”问题，又不像FGLVQ算法对初始学习率敏感。用IRIS数据集对算法进行了测试，并应用所给算法进行了用于图像压缩的量化码书设计。该文算法与FGLVQ类算法性能相当，但少了大量浮点除法，实验过程表明节约训练时间约10%。 展开更多

关键词 学习向量量化算法 竞争网络 图像压缩 模糊学习量化算法

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结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用 被引量：27

2

作者 唐秋华 刘保华 +2 位作者 陈永奇 周兴华 丁继胜 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期313-319,共7页

学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经... 学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别.将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高. 展开更多

关键词 学习向量量化 遗传算法 多波束测深系统 底质分类

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一种基于LVQ神经网络与图像处理的火焰识别算法 被引量：14

3

作者 包晗 康泉胜 周明 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期60-64,共5页

针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及... 针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及颜色等信息,结合实现学习向量量化(LVQ)神经网络融合技术,对视频序列图像中火焰的自动检测。仿真试验结果表明,基于LVQ神经网络的信息融合算法的网络收敛速度较快,有较高的火灾火焰识别准确率。 展开更多

关键词 学习向量量化(lvq)神经网络 图像处理 火焰识别 目标检测 火灾火焰

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基于局部化原理和概率模型的LVQ改进算法 被引量：6

4

作者 叶少珍 吴鸣锐 +2 位作者 张钹 郑文波 马少平 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期626-629,共4页

利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结... 利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结果表明改进算法可用来解决大规模的模式识别问题 . 展开更多

关键词 模式识别 局部化原理 概率模型 lvq改进算法 学习矢量量化算法 计算机

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基于LVQ神经网络的改进覆盖算法 被引量：1

5

作者 李家兵 何富贵 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第17期165-169,共5页

覆盖算法是一种具有高分类准确度和强泛化能力的构造性神经网络分类算法。针对其选择覆盖中心的随意性,结合竞争性神经网络方法对覆盖算法进行改进,在覆盖学习之前进行预学习,选择最佳覆盖球形中心,来优化覆盖。通过标准UCI测试数据实... 覆盖算法是一种具有高分类准确度和强泛化能力的构造性神经网络分类算法。针对其选择覆盖中心的随意性,结合竞争性神经网络方法对覆盖算法进行改进,在覆盖学习之前进行预学习,选择最佳覆盖球形中心,来优化覆盖。通过标准UCI测试数据实验的比较,从分类的准确性和覆盖个数方面进行对比,得到改进的覆盖算法有很好的效果。 展开更多

关键词 分类 神经网络 覆盖算法 学习向量量化(lvq)

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LVQ聚类算法在爆炸物THz光谱识别中的应用 被引量：3

6

作者 赵晶晶 葛庆平 张存林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第18期239-241,244,共4页

运用THz光谱特性进行爆炸物的识别,是现代检测技术研究的一个热点。由于直接对原始数据进行聚类的识别率并不理想,首先对实验样本的THz频域光谱数据曲线进行二阶导数变换,得到了更能表现数据变化趋势和峰值的特征曲线,然后基于该特征曲... 运用THz光谱特性进行爆炸物的识别,是现代检测技术研究的一个热点。由于直接对原始数据进行聚类的识别率并不理想,首先对实验样本的THz频域光谱数据曲线进行二阶导数变换,得到了更能表现数据变化趋势和峰值的特征曲线,然后基于该特征曲线利用LVQ神经网络聚类算法,设计并用VC++6.0实现了THz光谱自动分类识别系统。分别对RDX、DNT、TNT、HMX四种爆炸物进行识别对比实验,运用原始数据训练出的分类器,识别率为96%,运用变换过后的特征数据训练出的LVQ分类器,识别率可以达到100%。实验证明,所设计的基于LVQ的神经网络分类器具有强大相似特征聚类功能和较高的识别率。 展开更多

关键词 Thz技术 神经网络 学习矢量化网络(lvq)聚类算法

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基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略 被引量：18

7

作者 邓涛 卢任之 +1 位作者 李亚南 林椿松 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期420-425,共6页

为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算... 为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算法优化发动机联合工作曲线与发动机关闭曲线系数,得到相应的优化后的隶属度函数的参数;运用学习向量量化(LVQ)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的模糊控制策略,使混合动力汽车控制策略对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而提高整车的燃油经济性。仿真对比结果表明,相比于传统混合动力汽车,燃油经济性提高了3.4%。 展开更多

关键词 混合动力汽车 工况识别 燃油经济性 粒子群优化算法 学习向量量化(lvq)算法

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广义LVQ神经网络的性能分析及其改进 被引量：9

8

作者 张志华 郑南宁 王天树 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期583-589,共7页

首先从理论上分析了广义学习矢量量化（ＧＬＶＱ）网络的ＧＬＶＱＦ算法的性能，ＧＬＶＱＦ算法在一定程度上克服了ＧＬＶＱ 算法存在的问题．然而，它对获胜表现型的学习具有好的性能，对于其它的表现型，性能却十分不稳定．分析... 首先从理论上分析了广义学习矢量量化（ＧＬＶＱ）网络的ＧＬＶＱＦ算法的性能，ＧＬＶＱＦ算法在一定程度上克服了ＧＬＶＱ 算法存在的问题．然而，它对获胜表现型的学习具有好的性能，对于其它的表现型，性能却十分不稳定．分析了产生这个问题的原因，直接从表现型的学习率出发，提出了选取学习率的准则，并给出了两种改进的算法．最后，使用ＩＲＩＳ数据验证了算法的性能，改进算法较之ＧＬＶＱＦ算法具有明显的稳定性和有效性． 展开更多

关键词 亏损因子 学习率 lvq 神经网络 聚类算法

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基于MA及LVQ神经网络的智能NIPS模型与实现 被引量：3

9

作者 贾铁军 刘泓漫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第8期1836-1840,共5页

为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及... 为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型结构,概述了新模型的实现方法,并用Matlab算法进行了仿真实验.结果表明,基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型整体防御准确率与检测辨识性能都有较大提高. 展开更多

关键词 移动代理MA 学习向量量化lvq lvq神经网络 基于网络的入侵防御系统NIPS 模型构建与实现

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基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究 被引量：3

10

作者 李亚 崔昊杨 +3 位作者 李鑫 刘晨斐 束江 许永鹏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期61-66,共6页

针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神... 针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别模型。该模型采用K交叉验证来确定LVQ网络竞争层中最佳神经元数目,并在此基础上利用思维进化算法寻找LVQ网络的最优初始权值,构建最佳的局部放电识别网络模型。对比该模型和BP网络、LVQ网络以及K交叉验证LVQ网络的放电识别准确率,结果表明:MEA优化的LVQ神经网络具有更高的识别精度。文中的研究对于提高局部放电识别准确率具有一定的价值。 展开更多

关键词 思维进化算法 气体绝缘全封闭组合电器 K交叉验证 学习向量量化神经网络 放电识别

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基于支持向量机铅酸蓄电池的分类研究

11

作者 申建斌 唐征 唐有根 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期757-760,共4页

铅酸蓄电池是目前广泛使用的一种二次电池。在胶体电解质铅酸蓄电池的生产中,灌注的胶体电解质量不够的铅酸蓄电池必须在化成结束后重新补充胶体电解质。一般而言,判断铅酸蓄电池是否需要补充电解质是依据其化成后的电池容量和电解液体... 铅酸蓄电池是目前广泛使用的一种二次电池。在胶体电解质铅酸蓄电池的生产中,灌注的胶体电解质量不够的铅酸蓄电池必须在化成结束后重新补充胶体电解质。一般而言,判断铅酸蓄电池是否需要补充电解质是依据其化成后的电池容量和电解液体积。很明显这是一种耗时且不利于胶体电解质铅酸蓄电池配组的方法。文章提出了一种基于支持向量机的铅酸蓄电池补胶分类的方法,通过铅酸蓄电池化成过程中间步骤四个时间点的测试电压判断铅酸蓄电池是否需要补充胶体电解质。研究结果表明,该方法优于基于学习向量量化神经网络的分类方法,可以有效地缩短胶体电解质铅酸蓄电池生产时间。 展开更多

关键词 支持向量机(SVM) 学习向量量化神经网络(lvq) 铅酸蓄电池 胶体电解质 快速分类

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基于MEA-LVQ的网络态势预测模型 被引量：2

12

作者 张泽 樊江伟 周南 《信息安全研究》 2020年第6期499-505,共7页

网络安全事件时刻发生,互联网持续处于危险之中,网络安全时刻受到威胁.网络态势是评估一段时间内的网络安全状态的指标,为预防网络安全事件的发生提供了前提条件.回归型神经网络常用来解决网络态势评估问题,但是模型存在许多缺陷,导致... 网络安全事件时刻发生,互联网持续处于危险之中,网络安全时刻受到威胁.网络态势是评估一段时间内的网络安全状态的指标,为预防网络安全事件的发生提供了前提条件.回归型神经网络常用来解决网络态势评估问题,但是模型存在许多缺陷,导致预测准确率不高,为了提高分类准确率,建立MEA-LVQ的网络态势预测模型,使用思维进化算法优化网络的初始权值可以有效弥补LVQ神经网络的缺陷.采用数据集进行5次实验,模型每次分类的准确率均在90%以上,实验结果表明该模型可有效处理网络态势的分类问题,具有较好的评估分类能力,可以为管理人员提供较为可靠的参考值,管理人员可以及时处理威胁网络安全的事件,有效维护网络的安全与稳定. 展开更多

关键词 网络安全 网络态势预测 思维进化算法 学习向量量化 神经网络

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驾驶员眼部状态检测研究 被引量：1

13

作者 胡涛 刘刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第34期211-213,共3页

对拍摄得到的驾驶员视频帧图像,使用复合肤色模型检测人脸;通过自适应边缘检测、图像增强等方法处理得到特征图像,经特征区域筛选,依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对;提取眼部特征向量,结合LVQ神经网络进行模式识别检测眼部状态,为判... 对拍摄得到的驾驶员视频帧图像,使用复合肤色模型检测人脸;通过自适应边缘检测、图像增强等方法处理得到特征图像,经特征区域筛选,依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对;提取眼部特征向量,结合LVQ神经网络进行模式识别检测眼部状态,为判断驾驶员是否处于疲劳状态提供判据。 展开更多

关键词 复合肤色模型 自适应边缘检测 特征区域匹配 眼部特征向量 lvq(学习向量量化)网络

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基于LPC技术的运动车辆目标分类研究 被引量：1

14

作者 丁帅帅 张群 +2 位作者 张亮 李开明 王恺 《现代防御技术》 北大核心 2016年第2期177-184,共8页

将线性预测编码(LPC)技术应用于运动车辆目标的多普勒特征提取中。首先,基于微多普勒原理建立了车辆目标雷达回波模型,分析了履带式车辆和轮式车辆各自回波的特点。其次,针对杂波干扰问题,采用CLEAN算法对其进行抑制。在此基础上,利用... 将线性预测编码(LPC)技术应用于运动车辆目标的多普勒特征提取中。首先,基于微多普勒原理建立了车辆目标雷达回波模型,分析了履带式车辆和轮式车辆各自回波的特点。其次,针对杂波干扰问题,采用CLEAN算法对其进行抑制。在此基础上,利用实测数据,提取了不同车辆目标多普勒的LPC系数,给出了预测误差和计算时间在不同LPC阶数条件下的变化趋势。最后利用学习向量量子化(LVQ)方法对提取的LPC系数进行分类,实验结果证明了LPC技术在车辆目标分类中的有效性。 展开更多

关键词 线性预测编码 运动车辆 微多普勒 CLEAN算法 学习向量量子化(lvq) 目标分类

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基于工况识别的PHEB能量管理策略研究 被引量：3

15

作者 尹安东 张黎明 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期145-150,共6页

为提高插电式混合动力客车(plug-in hybrid electric bus,PHEB)的燃油经济性,文章提出了一种基于工况识别的PHEB能量管理策略。首先运用主成分分析(principal component analysis,PCA)和模糊C均值聚类法构建代表性城市工况;然后基于学... 为提高插电式混合动力客车(plug-in hybrid electric bus,PHEB)的燃油经济性,文章提出了一种基于工况识别的PHEB能量管理策略。首先运用主成分分析(principal component analysis,PCA)和模糊C均值聚类法构建代表性城市工况;然后基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络进行工况识别,并根据改进动态规划(dynamic programming,DP)算法提炼出全局最优能量分配规则,对能量管理策略进行优化;最后基于AMESim和Simulink建立PHEB整车和能量管理策略仿真模型,并在构建的合肥市代表性城市工况下进行仿真分析。仿真结果表明,该文提出的能量管理策略比电量消耗-电量维持(CD-CS)能量管理策略的燃油经济性提高了5.2%。 展开更多

关键词 插电式混合动力客车(PHEB) 能量管理策略 行驶工况 学习向量量化(lvq)神经网络 动态规划(DP)算法

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