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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”...
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 。
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关键词
注意参数
协同
神经网络
遗传协同学习算法
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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]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法
王海龙
戚飞虎
詹劲峰
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
3
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