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题名基于随机退火的神经网络学习算法及其应用
被引量：2
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作者
董国君
哈力木拉提.买买提
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第19期39-42,47,共5页
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文摘
提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法,并将其应用于解决图像特征绑定问题。该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式,通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点。通过理论分析证明了该算法与竞争层神经网络动力学方程的等价性。通过对比实验验证了算法能够在加快网络收敛速度的同时提高特征绑定结果的合理性。
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关键词
竞争层神经网络(CLMNN)
神经网络
图像处理
特征绑定
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Keywords
competitive layered Model neural networks（CLMNN）
neural networks
image processing
feature binding
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种基于竞争层神经网络的新型图像轮廓线分组算法
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作者
田树华
宋立明
王庚
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机构
唐山学院东校区信息工程二系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第12期3147-3149,3153,共4页
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文摘
提出了一种基于竞争层神经网络(CLNN)的新型图像轮廓线分组算法。该算法借助于CLNN对生物大脑视觉皮层侧向连接和WTA连接模式的功能性模拟,采用与生物神经元类似的视觉信号处理机制对图像的相应区域进行分组感知。实验证明,所提出的算法具有分组能力强、抗噪声能力突出的优点。
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关键词
竞争层神经网络
轮廓线分组
图像处理
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Keywords
competitive layer neural network （clnn）
contour grouping
image processing
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名无监督神经网络的潜艇对空战术意图识别
被引量：6
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作者
张天赫
彭绍雄
邹强
王栋
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机构
海军航空工程学院
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出处
《现代防御技术》
2018年第2期122-129,共8页
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文摘
传统的通过遥感系统获取空中目标信息,解析出目标战术意图的方式,需要大量的专家评估计算网络节点及权重,具有速度慢,耗费大等缺点。为了降低潜艇对空战术意图识别时间,发挥无监督学习神经网络的计算能力。利用遥感获取的空中目标属性与目标战术意图形成训练样本训练神经网络,获得输入目标属性的阈值及竞争层神经元间的关系,建立输出函数,识别空中目标的战术意图。仿真结果表明,竞争神经网络与自组织特征映射(SOFM)神经网络训练的测试样本的输出值与真实值相对应,准确度较高。
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关键词
神经网络
意图识别
神经元
竞争层
潜艇
战术意图
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Keywords
neural network
intention recognition
neuron
competitive layer
submarine
tactical intention
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分类号
E83
[军事—战术学]
E917
[军事]
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