一种基于核函数的非线性感知器算法 被引量：23

1

作者 许建华 张学工 李衍达 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期689-695,共7页

为了提高经典 Rosenblatt感知器算法的分类能力 ,该文提出一种基于核函数的非线性感知器算法 ,简称核感知器算法 ,其特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的一种设计 .核感知器算法能够处理原始属性空间中线性不可分问题... 为了提高经典 Rosenblatt感知器算法的分类能力 ,该文提出一种基于核函数的非线性感知器算法 ,简称核感知器算法 ,其特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的一种设计 .核感知器算法能够处理原始属性空间中线性不可分问题和高维特征空间中线性可分问题 .同时 ,文中详细分析了其算法与径向基函数神经网络、势函数方法和支持向量机等非线性算法的关系 .人工和实际数据的计算结果表明 :与线性感知器算法相比 ,核感知器算法可以有效地提高分类精度 . 展开更多

关键词 核函数 非线性感知器算法 支持向量机 机器学习 人工神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

感知器算法在运动想象脑电模式识别中的应用 被引量：2

2

作者 李坤 周晓兰 +2 位作者 唐希雯 张道信 吴小培 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第25期230-232,共3页

基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术。及时有效地提取和识别与运动想象相关的脑电模式可以帮助严重瘫痪病人控制光标... 基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术。及时有效地提取和识别与运动想象相关的脑电模式可以帮助严重瘫痪病人控制光标或辅助运动设备以替代其受损的运动功能,建立一种与外界交流沟通的新途径。论文将以EEG(C3,C4)两个通道的mu节律能量作为特征向量,用感知器算法对左右手运动想象脑电模式进行识别,实验结果表明,正确识别率可达87.86%。由于感知器算法计算简单,故可以认为,感知器算法在脑机接口的应用中有较高的实用价值。 展开更多

关键词 感知器算法 脑电 脑机接口 特征提取 分类

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于感知器算法的 DEH 系统故障诊断方法 被引量：2

3

作者 何映霞 张家琛 +3 位作者 乐景 向春梅 马芳梅 半玲芳 《中国电力》 CSCD 北大核心 1998年第5期22-25,共4页

液压部件卡涩是ＤＥＨ系统产生故障的主要原因。文中运用感知器算法对ＤＥＨ系统中的卡涩故障进行分析，并提出相应的诊断结果。

关键词 汽轮机 DEH系统 感知器算法 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

模式线性可分时的一种单层感知器算法

4

作者 夏东盛 李永涛 +1 位作者 张晓 蔡创 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第B09期29-31,共3页

在模式识别时常常需要对模式进行分类，线性可分模式的分类是其中最基本的一种。常用的线性分类算法是LMSE算法，它们在本质上都属于几何分类法，当模式线性可分时，一般都能达到令人满意的效果。然而考虑到LMSE算法并非是最简单和有效... 在模式识别时常常需要对模式进行分类，线性可分模式的分类是其中最基本的一种。常用的线性分类算法是LMSE算法，它们在本质上都属于几何分类法，当模式线性可分时，一般都能达到令人满意的效果。然而考虑到LMSE算法并非是最简单和有效的线性分类算法，本文基于神经网络中单层感知器的概念，利用单层感知器可以把输入空间划分成两个区域来进行输入向量分类的特点，提出了在模式线性可分时用神经网络中单层感知器进行模式划分的一种新算法。然后对该线性分类算法的原理和算法过程进行了阐述，最后甩MATLAB实现了这种分类算法，并解决了两个不同类型的线性模式的划分问题。 展开更多

关键词 线性可分 分类算法 感知器算法 神经网络 模式识别 新算法 输入 几何 向量 分类法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于感知器算法的维吾尔语词性标注研究 被引量：4

5

作者 帕提古力.依马木 买合木提.买买提 +1 位作者 吐尔根.依布拉音 卡哈尔江.阿比的热西提 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期187-191,共5页

维吾尔语自动标注是维吾尔语信息处理后续句法分析、语义分析及篇章分析必不可少的基础工作。词性是词的重要的语法信息,假如一个词的词性无法确定或一个词给予错误的词性,对后续句法分析造成直接的影响。本文使用感知器训练算法和vite... 维吾尔语自动标注是维吾尔语信息处理后续句法分析、语义分析及篇章分析必不可少的基础工作。词性是词的重要的语法信息,假如一个词的词性无法确定或一个词给予错误的词性,对后续句法分析造成直接的影响。本文使用感知器训练算法和viterbi算法对维吾尔语进行词性标注,并在词性标注时利用词的上下文信息作为特征。实验结果表明,该方法对维吾尔语词性标注有良好的效果。 展开更多

关键词 词性标注 感知器算法 维吾尔语词性标注

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核函数的非线性口袋算法 被引量：1

6

作者 许建华 张学工 李衍达 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期612-615,共4页

应用满足Mercer条件的核函数设计非线性算法已经成为机器学习领域一项新的非线性技术 .核感知器算法利用核思想非线性地推广了线性感知器算法 ,使其可以处理原始输入空间中的非线性分类问题和高维特征空间中的线性问题 .线性口袋算法改... 应用满足Mercer条件的核函数设计非线性算法已经成为机器学习领域一项新的非线性技术 .核感知器算法利用核思想非线性地推广了线性感知器算法 ,使其可以处理原始输入空间中的非线性分类问题和高维特征空间中的线性问题 .线性口袋算法改进了线性感知器算法 ,能够直接处理线性不可分问题 .为了进一步改进线性口袋算法和核感知器算法 ,本文提出基于核函数的非线性口袋算法 ,即核口袋算法 ,其目标是找到一个使错分样本数最小的非线性判别函数 ,并证明了其收敛性 .核口袋算法的特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的设计 . 展开更多

关键词 核函数 感知器算法 非线性 口袋算法 支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于非平衡大数据的公司破产评估模型研究

7

作者 李田雨 高煌婷 翟亚琪 《财经理论与实践》 北大核心 2025年第2期43-50,共8页

大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-... 大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-Score,证明了多层感知器算法在公司破产评估领域内处理非平衡类别数据手段的有效性。纵向对比表明在不同的预测时间跨度上,MLP模型和公司财务数据的分类器模型效果具有显著差异。最后,使用卡方检验筛选出公司短期负债、资金结构和经营利润等较为重要的财务指标。 展开更多

关键词 机器学习 多层感知器算法 破产评估模型 MLP模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于主成分分析的超声人脸识别算法研究 被引量：8

8

作者 王婧瑶 许勇 +1 位作者 曹本希 杨军 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第8期2867-2871,共5页

针对超声波探测人脸识别系统中多通道探测模式,从数据融合的角度对特征进行了优化,研究了基于主成分分析(principal components analysis,PCA)的数据降维和人脸特征提取算法。利用该算法对100人的自由表情样本进行特征提取,在保证识别... 针对超声波探测人脸识别系统中多通道探测模式,从数据融合的角度对特征进行了优化,研究了基于主成分分析(principal components analysis,PCA)的数据降维和人脸特征提取算法。利用该算法对100人的自由表情样本进行特征提取,在保证识别率超过80%前提下,可显著降低特征向量的维数达80%以上,提高系统速度85%以上。实验结果表明,PCA算法能有效降低特征数据的维数,提高运算速度。 展开更多

关键词 主成分分析 一维距离像 K近邻分类器 感知器算法 超声人脸识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

铁路货车车轮超声波在线检测中的缺陷识别算法 被引量：5

9

作者 杨巨平 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期102-107,共6页

在铁路货车车轮超声波在线检测中,选取检测信号中具有一定宽度且独立的波峰信号作为识别对象,以相邻2个识别对象的相关系数最大值和信号背景比组成的识别特征向量作为感知器的输入,以按缺陷信号和非缺陷信号对检测信号分类的结果作为感... 在铁路货车车轮超声波在线检测中,选取检测信号中具有一定宽度且独立的波峰信号作为识别对象,以相邻2个识别对象的相关系数最大值和信号背景比组成的识别特征向量作为感知器的输入,以按缺陷信号和非缺陷信号对检测信号分类的结果作为感知器的输出;从主要考虑消除漏检和其次考虑误检最少出发,以人工缺陷试块的检测信号组成训练样本,基于神经网络的感知器原理,结合现场检测要求,对传统的袋式缺陷识别算法进行改进,分别设置漏检计数器和误检计数器,通过样本训练调整识别特征参数的权重,从而实现缺陷信号的精确识别。实例验证结果表明:改进后的缺陷识别算法能够确保识别结果无漏检、误检最小。 展开更多

关键词 车轮探伤 缺陷识别 超声波检测 感知器算法 铁路货车

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合MLP和DBN的光伏发电预测算法 被引量：8

10

作者 徐先峰 蔡路路 张丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期266-272,共7页

精确的光伏发电预测对提高电力系统稳定性、保证电能质量、优化电网运行具有重大意义。为了解决现存光伏预测算法精度较低、性能较差的问题,同时为了综合利用多层感知器(MLP)解决非线性问题的能力以及深度信念网络(DBN)有效处理大量复... 精确的光伏发电预测对提高电力系统稳定性、保证电能质量、优化电网运行具有重大意义。为了解决现存光伏预测算法精度较低、性能较差的问题,同时为了综合利用多层感知器(MLP)解决非线性问题的能力以及深度信念网络(DBN)有效处理大量复杂数据的优势,构建了一种融合MLP和DBN的光伏预测算法(MLP-DBN),其基本思想是先利用MLP模型进行初步预测,再将观测值与预测值的残差输入DBN预测模型进行预测,最后用残差预测值对MLP模型的预测值进行修正。利用光伏发电实测数据仿真,探究了不同学习率下模型的预测性能,并对模型的各参数进行了寻找优化设置。使用均方根误差、平均绝对误差以及决定系数等性能指标评估结果表明,与传统的预测算法支持向量机(SVM)以及具有较高预测精度的深度学习算法长短期记忆网络(LSTM)相比,MLP-DBN算法性能有明显的提升,为光伏发电提供了一种高精度高性能的预测算法,可以有效解决光伏发电预测问题。 展开更多

关键词 光伏发电预测 深度学习 支持向量机(SVM) 长短期记忆网络(LSTM) 多层感知器-深度信念网络(MLP-DBN)算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

实时环境下Agent决策机制研究 被引量：5

11

作者 余腊生 蔡莹皓 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第6期1033-1036,共4页

随着实时应用的日益广泛,越来越复杂的技术已经被应用到实时系统中.在分析已有Agent模型的基础上,提出了一种新的实时Agent模型.这种模型将Agent的审慎型行为和反应型行为结合在一起,其效率比已有的Agent模型有较大的提高.还讨论了实时A... 随着实时应用的日益广泛,越来越复杂的技术已经被应用到实时系统中.在分析已有Agent模型的基础上,提出了一种新的实时Agent模型.这种模型将Agent的审慎型行为和反应型行为结合在一起,其效率比已有的Agent模型有较大的提高.还讨论了实时Agent的决策机制,提出用感知器算法对特征进行分类和任意时间算法进行决策. 展开更多

关键词 AGENT 任意时间算法 实时 感知器算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

实时环境下Agent决策机制研究 被引量：1

12

作者 余腊生 蔡莹皓 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期24-26,共3页

在分析已有Agent模型的基础上,提出了一种新的实时Agent模型。这种模型将Agent的审慎型行为和反应型行为结合在一起,其效率比已有的Agent模型有较大的提高。文中还讨论了实时Agent的决策机制,提出用感知器算法对特征进行分类和任意时间... 在分析已有Agent模型的基础上,提出了一种新的实时Agent模型。这种模型将Agent的审慎型行为和反应型行为结合在一起,其效率比已有的Agent模型有较大的提高。文中还讨论了实时Agent的决策机制,提出用感知器算法对特征进行分类和任意时间算法进行决策。 展开更多

关键词 AGENT 任意时间算法 实时 感知器算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

模拟阅读型脑-机接口信号分类研究

13

作者 朱学才 李梅 邹思轩 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期391-395,共5页

脑-机接口(BCI)研究中的一个关键问题是如何正确地对EEG信号进行模式分类,以输出控制命令.本文在对"模拟自然阅读"模式下非靶刺激和靶刺激诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样和归一化等处理后,结合对视觉诱发事件相关电... 脑-机接口(BCI)研究中的一个关键问题是如何正确地对EEG信号进行模式分类,以输出控制命令.本文在对"模拟自然阅读"模式下非靶刺激和靶刺激诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样和归一化等处理后,结合对视觉诱发事件相关电位时域特征分析,提取出最佳特征量,分别利用BP神经网络和线性感知器算法对这些特征模式进行了分类.最终平均识别正确率分别达到87%和84%以上.对比研究表明,BP神经网络算法的分类效果较好,推测这是由于大部分EEG模式线性可分,只有10%左右线性不可分但非线性可分造成的.为提高分类正确率,简化BCI设计,详细研究了信号时程、时段的选择以及通道的选取对模式分类精度的影响.结果表明,信号时程越长分类精度越高;信号时段的选择对分类精度亦有较大的影响.通过实验发现:32个通道中,选取第14(PO3)通道的EEG进行模式分类的精度最高. 展开更多

关键词 脑-机接口 模式识别 BP神经网络 感知器算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于联合模型的中文嵌套命名实体识别 被引量：8

14

作者 尹迪 周俊生 曲维光 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期29-35,共7页

中文嵌套命名实体识别是自然语言处理中一个比较困难的问题.针对传统的序列化标注方法的不足,本文提出了一种新的基于联合模型的中文嵌套命名实体识别方法,该方法将嵌套命名实体识别看作是一种联合切分和标注任务.联合模型用一种改进的b... 中文嵌套命名实体识别是自然语言处理中一个比较困难的问题.针对传统的序列化标注方法的不足,本文提出了一种新的基于联合模型的中文嵌套命名实体识别方法,该方法将嵌套命名实体识别看作是一种联合切分和标注任务.联合模型用一种改进的beam search算法作为系统的解码算法,并采用一种在线学习算法平均感知器算法作为训练算法,获得了较快的收敛速度和较好的识别效果.实验结果表明基于联合模型的方法对嵌套命名实体识别取得了更好的效果. 展开更多

关键词 嵌套命名实体识别 序列化标注模型 联合模型 感知器算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

应用神经网络的理论对动态心电信号模式分类的研究

15

作者 王进军 金登男 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第3期83-85,共3页

本文主要讨论基于神经网络的模式分类方法,首先针对原始心跳信号,进行有效的滤噪,使得在特征空间中把真正的心跳信号区别开来。然后应用神经网络的方法,建立模型。最终能够应用模型达到心跳信号与病变信号自动区分的目的。

关键词 神经网络 模式识别 感知器算法 自适应阀值法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于观测数据的社交网络推断方法研究

16

作者 陈海亮 陈彬 +2 位作者 袁鹏 董健 艾川 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2712-2720,共9页

互联网技术和在线社交网络迅速发展,使得人们可以随意发表个人意见、思想,进行感情交流和经济往来。通过在互联网上人们交流的观测数据,使得对社交网络的推断成为可能。通过对ConNIe (Convex Network Inference)算法的分析,研究了稀疏... 互联网技术和在线社交网络迅速发展,使得人们可以随意发表个人意见、思想,进行感情交流和经济往来。通过在互联网上人们交流的观测数据,使得对社交网络的推断成为可能。通过对ConNIe (Convex Network Inference)算法的分析,研究了稀疏参数、传播时间分布模型及其参数对此算法推断结果的影响。依据前面的分析,提出了基于ConNIe算法的社交网络推断框架,结合了感知器算法和粒子群优化算法,使得ConNIe算法推断成为一个完整的体系。在社会舆情管控、市场营销等领域有广泛的实用价值。 展开更多

关键词 社交网络 网络推断 ConNIe 感知器算法 粒子群优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种无线传感器网络区域式服务发现机制研究 被引量：3

17

作者 唐诗奇 李迅 闻志平 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1197-1203,共7页

基于服务发现机制在无线传感器网络中的重要性及必要性,提出了一种区域式的服务发现机制模型。分析了对区域式无线传感器网络服务发现机制起支撑作用的分簇路由算法和数据融合算法,改进GAF算法形成了E-GAF算法,采用了感知器数据融合算... 基于服务发现机制在无线传感器网络中的重要性及必要性,提出了一种区域式的服务发现机制模型。分析了对区域式无线传感器网络服务发现机制起支撑作用的分簇路由算法和数据融合算法,改进GAF算法形成了E-GAF算法,采用了感知器数据融合算法。通过仿真,从能量消耗等多方面论证E-GAF算法和感知器数据融合算法符合区域式服务发现机制的要求。 展开更多

关键词 无线传感器网络 区域式服务发现机制 E-GAF算法 感知器数据融合算法

在线阅读 下载PDF 职称材料