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石嘴山市惠农区规模养殖场分级管理与量化监督工作探析被引量：1: 1; 作者郜学智杨连军马小平《现代农业科技》 2014年第17期300-301,共2页; 针对石嘴山市惠农区开展规模养殖场"分级管理、量化监督"工作情况,阐述了此项工作的目的及量化评分等级划分标准,介绍了"分级管理、量化监督"的具体实施方法和监管机制,并针对工作中存在的问题提出了相应的措施,以... 展开更多; 关键词规模养殖场分级管理量化监督宁夏石嘴山惠农区; 在线阅读下载PDF 职称材料

餐饮业卫生许可审查量化分级管理的logistic回归分析被引量：1: 2; 作者王俊杰陈景武《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第2期172-173,175,共3页; 关键词食品卫生监督量化分级管理 LOGISTIC回归分析餐饮业卫生卫生许可审查卫生状况卫生监督模式卫生监督工作食品卫生安全; 在线阅读下载PDF 职称材料

学习矢量量化的推广及其典型形式的比较被引量：5: 3; 作者程剑锋徐俊艳《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第17期82-85,共4页; 无监督学习矢量量化(LVQ)是一类基于最小化风险函数的聚类方法,文中通过对无监督LVQ风险函数的研究,提出了无监督LVQ算法的广义形式,在此基础上将当前典型的LVQ算法表示为基于不同尺度函数的LVQ算法,极大地方便了学习矢量量化神经网络... 展开更多; 关键词无监督学习矢量量化尺度函数风险函数梯度下降法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EM算法的有监督LVQ神经网络及其应用被引量：2: 4; 作者程剑锋徐俊艳《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期121-123,共3页; 针对监督LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及输入样本和竞争单元之间的信息被浪费等问题。通过将EM算法引入到LVQ神经网络中,提出了基于EM聚类算法的有监督LVQ神经网络(即EMLVQ网络),从而弥补了LVQ神经网络的不足且具有EM算法提取... 展开更多; 关键词监督学习矢量化神经网络 EM算法高斯混合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名石嘴山市惠农区规模养殖场分级管理与量化监督工作探析被引量：1: 1; 作者郜学智杨连军马小平; 机构宁夏回族自治区石嘴山市惠农区动物卫生监督所; 出处《现代农业科技》 2014年第17期300-301,共2页; 文摘针对石嘴山市惠农区开展规模养殖场"分级管理、量化监督"工作情况,阐述了此项工作的目的及量化评分等级划分标准,介绍了"分级管理、量化监督"的具体实施方法和监管机制,并针对工作中存在的问题提出了相应的措施,以期为进一步加强畜禽养殖场的有效监管提供参考。; 关键词规模养殖场分级管理量化监督宁夏石嘴山惠农区; 分类号 F326.3 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名餐饮业卫生许可审查量化分级管理的logistic回归分析被引量：1: 2; 作者王俊杰陈景武; 机构山东省潍坊医学院卫生统计教研室; 出处《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第2期172-173,175,共3页; 关键词食品卫生监督量化分级管理 LOGISTIC回归分析餐饮业卫生卫生许可审查卫生状况卫生监督模式卫生监督工作食品卫生安全; 分类号 R155.5 [医药卫生—营养与食品卫生学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名学习矢量量化的推广及其典型形式的比较被引量：5: 3; 作者程剑锋徐俊艳; 机构中国科技大学自动化系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第17期82-85,共4页; 文摘无监督学习矢量量化(LVQ)是一类基于最小化风险函数的聚类方法,文中通过对无监督LVQ风险函数的研究,提出了无监督LVQ算法的广义形式,在此基础上将当前典型的LVQ算法表示为基于不同尺度函数的LVQ算法,极大地方便了学习矢量量化神经网络的推广与应用。通过对无监督LVQ神经网络的改造,得到了基于无监督聚类算法的有监督LVQ神经网络,并将其应用于说话人辨认,取得了满意的结果并比较了几种典型聚类算法的优劣。; 关键词无监督学习矢量量化尺度函数风险函数梯度下降法; Keywords unsupervised LVQ,scaling function,loss function,gradient descent; 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EM算法的有监督LVQ神经网络及其应用被引量：2: 4; 作者程剑锋徐俊艳; 机构中国科技大学自动化系; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期121-123,共3页; 文摘针对监督LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及输入样本和竞争单元之间的信息被浪费等问题。通过将EM算法引入到LVQ神经网络中,提出了基于EM聚类算法的有监督LVQ神经网络(即EMLVQ网络),从而弥补了LVQ神经网络的不足且具有EM算法提取样本信息精确的优点。通过参数的简化可以得到EMLVQ算法是软竞争格式(SCS)的一种推广。最后将它们应用于说话人辨识。实验表明,EMLVQ神经网络辨识说话人取得了很好的效果。; 关键词监督学习矢量化神经网络 EM算法高斯混合; Keywords supervised LVQ neural network EM algorithm Gaussian mixture; 分类号 TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	石嘴山市惠农区规模养殖场分级管理与量化监督工作探析	郜学智杨连军马小平	《现代农业科技》	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	餐饮业卫生许可审查量化分级管理的logistic回归分析	王俊杰陈景武	《中国卫生统计》 CSCD 北大核心	2008	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	学习矢量量化的推广及其典型形式的比较	程剑锋徐俊艳	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于EM算法的有监督LVQ神经网络及其应用	程剑锋徐俊艳	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2005	2	在线阅读下载PDF 职称材料