一种基于改进卷积神经网络的葡萄叶片病害集成识别方法 被引量：1

1

作者 陈诗瑶 孔淳 +2 位作者 冯峰 王志军 孙博 《山东农业大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第6期950-960,共11页

为有效提升葡萄叶片病害识别的精度和效率,实现葡萄病害的及时防治进而提高产量和质量,本文提出一种基于改进卷积神经网络的葡萄叶片病害集成识别方法,对常见的三种葡萄叶片病害进行自动准确的识别。首先,利用Bagging集成学习算法生成... 为有效提升葡萄叶片病害识别的精度和效率,实现葡萄病害的及时防治进而提高产量和质量,本文提出一种基于改进卷积神经网络的葡萄叶片病害集成识别方法,对常见的三种葡萄叶片病害进行自动准确的识别。首先,利用Bagging集成学习算法生成多个有差异的训练子集;然后,将SE、CA注意力机制分别引入ResNet152、DenseNet121与MobileNetV3模型,得到改进后的三种神经网络基学习模型,并在生成的训练子集上进行训练;最后,利用加权平均的思想将这些模型进行集成。在葡萄叶片病害数据集上进行的实验表明,该集成模型的识别准确率达到了99.38%,因而是一种比较有效的葡萄叶片病害识别方法。 展开更多

关键词 葡萄叶片病害识别 卷积神经网络 集成学习 BAGGING算法 图像识别

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混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用 被引量：11

2

作者 余华 黄程韦 +2 位作者 张潇丹 金赟 赵力 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期659-663,共5页

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了... 该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。 展开更多

关键词 混合蛙跳算法 神经网络 语音情感识别 辨识率

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一种时间规整算法在神经网络语音识别中的应用 被引量：9

3

作者 史笑兴 顾明亮 +1 位作者 王太君 何振亚 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1999年第5期47-51,共5页

提出一种新的网络结构，这种网络能够很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题．该网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取一组固定数目的特征矢量，然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别．和其他的神经网络语音识别方法... 提出一种新的网络结构，这种网络能够很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题．该网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取一组固定数目的特征矢量，然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别．和其他的神经网络语音识别方法相比较，用这种网络进行前端处理，可以缩短后端神经网络分类器的训练和识别时间，简化分类器的网络结构并保持较高的识别率． 展开更多

关键词 时间规整算法 神经网络 语音识别

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基于改进的蛙跳算法的神经网络在语音情感识别中的研究 被引量：10

4

作者 余华 黄程韦 +1 位作者 金赟 赵力 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第9期1294-1299,共6页

本文提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用混沌运动的遍历性改善初始个体的质量和引入高斯变异,提高了算法的全局搜索能力,同时将改进算法与人工神经网络结合,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,分别提取了情感语... 本文提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用混沌运动的遍历性改善初始个体的质量和引入高斯变异,提高了算法的全局搜索能力,同时将改进算法与人工神经网络结合,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,分别提取了情感语音的韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用本文所提的蛙跳算法(SFLA)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值,能快速地实现网络的收敛。在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与改进SFLA神经网络分别用于语音情感识别的识别性能,结果表明基于改进SFLA的神经网络的平均识别率高于BP神经网络9.2个百分点,高于RBF神经网络7.9个百分点。因此本文所提的蛙跳神经网络用于语音情感识别能获得明显的识别性能的提升。 展开更多

关键词 混合蛙跳算法 混沌 变异 神经网络 语音情感识别

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基于LM算法的神经网络语音识别 被引量：9

5

作者 葛玲 贾志成 +1 位作者 夏克文 王霞 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第14期2534-2536,2539,共4页

由于语音识别中采用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,提出一种基于稳定、快速的Leve-nberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法,主要包括语音信号预处理、特征提取、网络结构优化设计、网络学习训练和语音识别等... 由于语音识别中采用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,提出一种基于稳定、快速的Leve-nberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法,主要包括语音信号预处理、特征提取、网络结构优化设计、网络学习训练和语音识别等过程。其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法。试验仿真表明,LM算法明显提高了网络训练速度,减少了训练时间,其效果优越于标准BP算法。 展开更多

关键词 神经网络 语音识别 标准BP算法 LEVENBERG-MARQUARDT算法 黄金分割优选法

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基于遗传小波神经网络的语音识别分类器设计 被引量：9

6

作者 韩志艳 王健 伦淑娴 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期243-246,共4页

分类在语音识别中是很重要的,由于小波神经网络的学习效果对网络隐层节点数、初始权值(包括阈值)、伸缩和平移因子以及学习率和动量因子的依赖性较大,致使其全局搜索能力弱,易陷入局部极小,收敛速度减慢,甚至不收敛。而遗传算法具有的... 分类在语音识别中是很重要的,由于小波神经网络的学习效果对网络隐层节点数、初始权值(包括阈值)、伸缩和平移因子以及学习率和动量因子的依赖性较大,致使其全局搜索能力弱,易陷入局部极小,收敛速度减慢,甚至不收敛。而遗传算法具有的高度并行、随机、自适应搜索性能,使它在处理用传统搜索方法解决不了的复杂和非线性问题时具有明显的优势。因此,考虑把遗传算法和神经网络相结合,采用遗传算法选取初值进行训练,用小波神经网络完成给定精度的学习。仿真实验结果表明,该模型有效地提高了语音的识别率,并缩短了识别时间,实现了效率与时间的双赢,为算法的实用性奠定了基础。 展开更多

关键词 语音识别 神经网络 遗传算法 小波分析

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基于覆盖的神经网络集成在语音识别中的应用 被引量：3

7

作者 孙冰 宫宁生 朱梧槚 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期331-336,共6页

神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络的结论进行合成,从而得到最终结果.集成可以显著的提高学习系统的泛化能力.讨论了基于覆盖思想而设计的神经网络集成方法,并将其应用于汉语孤立数码语音识别系统中,通过在集成过程中加入基... 神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络的结论进行合成,从而得到最终结果.集成可以显著的提高学习系统的泛化能力.讨论了基于覆盖思想而设计的神经网络集成方法,并将其应用于汉语孤立数码语音识别系统中,通过在集成过程中加入基于覆盖思想的控制算法降低系统的泛化误差,从而使系统的识别效果有了进一步的提高. 展开更多

关键词 语音识别 神经网络集成 覆盖算法

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基于HMM和遗传神经网络的语音识别系统 被引量：14

8

作者 包亚萍 郑骏 武晓光 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第4期139-144,共6页

本文提出了一种基于隐马尔可夫(HMM)和遗传算法优化的反向传播网络(GA-BP)的混合模型语音识别方法。该方法首先利用HMM对语音信号进行时序建模,并计算出语音对HMM的输出概率的评分,将得到的概率评分作为优化后反向传播网络的输入,得到... 本文提出了一种基于隐马尔可夫(HMM)和遗传算法优化的反向传播网络(GA-BP)的混合模型语音识别方法。该方法首先利用HMM对语音信号进行时序建模,并计算出语音对HMM的输出概率的评分,将得到的概率评分作为优化后反向传播网络的输入,得到分类识别信息,最后根据混合模型的识别算法作出识别决策。通过Matlab软件对已有的样本数据进行训练和测试。仿真结果表明,由于设计充分利用了HMM时间建模能力强和GA-BP神经网络分类能力强等特点,该混合模型比单纯的HMM具有更强的抗噪性,克服了神经网络的局部最优问题,大大提高了识别的速度,明显改善了语音识别系统的性能。 展开更多

关键词 语音识别 隐马尔可夫模型(HMM) 遗传算法 反向传播网络(BP)

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基于RBF神经网络的抗噪语音识别 被引量：4

9

作者 白静 张雪英 侯雪梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第22期28-30,共3页

针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用RBF神经网络具有最佳逼近性能、训练速度快等特性,分别采用聚类和全监督训练算法,实现了基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。聚类算法的隐含层训练采用K-均值聚类算法,输出层的学... 针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用RBF神经网络具有最佳逼近性能、训练速度快等特性,分别采用聚类和全监督训练算法,实现了基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。聚类算法的隐含层训练采用K-均值聚类算法,输出层的学习采用线性最小二乘法;全监督算法中所有参数的调整基于梯度下降法,它是一种有监督学习算法,能够选出性能优良的参数。实验表明,在不同的信噪比下,全监督算法较之聚类算法有更高的识别率。 展开更多

关键词 语音识别 RBF神经网络 聚类算法 全监督算法

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基于HMM和新型前馈型神经网络的语音识别研究 被引量：6

10

作者 冯宏伟 薛蕾 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第24期5324-5327,共4页

为了进一步提高语音识别系统的准确率,使语音产品应用更加方便,提出了一种隐马尔可夫模型和代数神经网络相结合的语音识别方法。利用隐马尔可夫模型生成最佳语音状态序列,将最佳状态序列的输出概率作为前馈型神经网络的输入,通过代数神... 为了进一步提高语音识别系统的准确率,使语音产品应用更加方便,提出了一种隐马尔可夫模型和代数神经网络相结合的语音识别方法。利用隐马尔可夫模型生成最佳语音状态序列,将最佳状态序列的输出概率作为前馈型神经网络的输入,通过代数神经网络进行分类识别。使用Matlab7.0实验平台进行仿真,实验结果表明,与传统神经网络相比,该方法在收敛速度、鲁棒性和识别率方面都有改善。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 神经网络 代数算法 代价函数 语音识别

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基于循环神经网络的语音识别研究 被引量：19

11

作者 唐美丽 胡琼 马廷淮 《现代电子技术》 北大核心 2019年第14期152-156,共5页

语音识别作为人工智能研究中不可或缺的一部分已经逐渐渗透到人们的日常生活中。针对传统语音识别方法不能很好地实现并识别复杂多变、非特定人语音的问题,文中提出利用在时间序列上关联性较强的循环神经网络(RNN)建立语音识别模型。考... 语音识别作为人工智能研究中不可或缺的一部分已经逐渐渗透到人们的日常生活中。针对传统语音识别方法不能很好地实现并识别复杂多变、非特定人语音的问题,文中提出利用在时间序列上关联性较强的循环神经网络(RNN)建立语音识别模型。考虑到语音信号丰富的时频信息表达,在特征提取环节进行改进,利用具有较好时频分辨率的小波变换(WT)取代快速傅里叶变换(FFT)作为该模型的输入;然后,采用随时间展开的反向传播算法(BPTT)进行特征学习与训练。在实验测试中,首先,对比分析了基于小波变换的特征提取对识别效果的影响;其次,通过与传统的HMM模型及BP神经网络的识别率做对比,验证RNN神经网络可提高语音识别准确率和稳定性。 展开更多

关键词 语音识别 循环神经网络 反向传播算法 特征提取 小波变换 HMM模型 BP神经网络

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基于ADSABC算法优化WNN的语音识别研究 被引量：4

12

作者 王民 许娟 +1 位作者 要趁红 赵渊 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期615-623,共9页

小波神经网络(WNN)具有高度的非线性映射功能及强大的自适应能力,但是WNN算法存在易陷入局部极小值,收敛速度慢。而人工蜂群算法(ABC)具有很强的全局搜索能力及较快的收敛速度。两者优势互补,已结合应用于语音识别中。本文对ABC算法做... 小波神经网络(WNN)具有高度的非线性映射功能及强大的自适应能力,但是WNN算法存在易陷入局部极小值,收敛速度慢。而人工蜂群算法(ABC)具有很强的全局搜索能力及较快的收敛速度。两者优势互补,已结合应用于语音识别中。本文对ABC算法做出改进,在采蜜蜂和观察蜂阶段各提出一个新的解搜索方程,采取自适应的双搜索方式(Adaptive Double Search)求解,从而提高算法的收敛速度和收敛精度。并将其和WNN算法进行结合,组成一种训练神经网络的新算法ADSABC-WNN,该算法既能克服WNN算法的缺点,又能保存双方的优点。实验结果表明,与传统ABC算法优化小波神经网络相比,识别率提高均有所提高,其中在词汇量为50时识别率提高了4.51%。将实验结果与其他方法优化的小波神经网络模型进行比较,在噪声环境下,该混合模型可以有效地减少识别时间,而且可以明显提高网络的训练速度和语音识别的识别率。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 小波神经网络 噪声 语音识别

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一种k均值和神经网络集成的语音识别方法 被引量：2

13

作者 姚敏锋 李心广 黄文涛 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第12期144-147,共4页

提出了一种基于k均值聚类和BP神经网络集成的语音识别方法,该方法以神经网络集成模型为基础,利用k均值聚类算法选择部分有差异性的个体神经网络再进行集成学习,既克服了单个BP网络模型容易局部收敛和不稳定性的缺点,又解决了传统集成方... 提出了一种基于k均值聚类和BP神经网络集成的语音识别方法,该方法以神经网络集成模型为基础,利用k均值聚类算法选择部分有差异性的个体神经网络再进行集成学习,既克服了单个BP网络模型容易局部收敛和不稳定性的缺点,又解决了传统集成方法训练时间长和个体网络差异性不明显的问题。通过对非特定人孤立词的语音识别的实验,证实了该方法的有效性。 展开更多

关键词 K均值聚类 神经网络集成 语音识别

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LM算法在神经网络语音识别中的应用 被引量：8

14

作者 孙峰 姚毅 李成刚 《科学技术与工程》 2011年第9期2021-2024,2033,共5页

输入语音信号中声音的特征提取和分类识别可以通过多层前馈神经网络大量学习实现,但基于误差反向传播的前馈神经网络(BP神经网络)标准算法收敛速度慢,在训练中效率不高。采用一种快速稳定的Levenberg-Marquardt算法进行语音识别,通过对... 输入语音信号中声音的特征提取和分类识别可以通过多层前馈神经网络大量学习实现,但基于误差反向传播的前馈神经网络(BP神经网络)标准算法收敛速度慢,在训练中效率不高。采用一种快速稳定的Levenberg-Marquardt算法进行语音识别,通过对语音信号的预处理、特征提取和网络结果优化,建立了网络训练样本集,用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明,该算法优于传统的BP算法,具有更好的收敛性。 展开更多

关键词 语音识别 神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法 隐层节点优选

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基于MD-CM-SFLA神经网络的耳语音情感识别 被引量：2

15

作者 张潇丹 包永强 +2 位作者 奚吉 赵力 邹采荣 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期848-853,共6页

提出了一种基于分子动力学模拟与云模型理论的改进混合蛙跳算法(MD-CM-SFLA).该算法将青蛙个体等效成分子,仅考虑最差个体和全局最优个体之间的吸引力,采用一种新的分子间作用力来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力,并利用Velocity-V... 提出了一种基于分子动力学模拟与云模型理论的改进混合蛙跳算法(MD-CM-SFLA).该算法将青蛙个体等效成分子,仅考虑最差个体和全局最优个体之间的吸引力,采用一种新的分子间作用力来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力,并利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替混合蛙跳算法的更新策略,有效平衡了种群的多样性和搜索的高效性.然后,将MD-CM-SFLA算法与BP神经网络相结合,设计出一种MD-CM-SFLA神经网络,并将其应用于耳语音情感识别中.耳语音情感识别结果表明,MD-CM-SFLA神经网络相对于BP神经网络具有明显的优势,在相同的测试条件下,其平均识别率较BP神经网络提高5.2%.由此表明,利用MD-CM-SFLA算法优化BP神经网络的参数,可以实现BP神经网络的快速收敛,获得较好的学习能力,从而为耳语音情感识别提供一种新思路. 展开更多

关键词 混合蛙跳算法 分子动力学 云模型 Velocity—Verlet算法 BP神经网络 耳语音情感识别

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基于卷积神经网络的反向传播算法改进 被引量：25

16

作者 杨鹤标 龚文彦 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期126-130,共5页

在真实音识别系统中,针对卷积神经网络的超大规模模型参数和海量训练数据导致的训练效率问题,提出一种缩小权值范围反向传播(NWBP)算法,围绕网络参数训练后期寻找误差极小值时易出现的振荡现象,采用K-MEANS算法获取逼近误差极小值的种... 在真实音识别系统中,针对卷积神经网络的超大规模模型参数和海量训练数据导致的训练效率问题,提出一种缩小权值范围反向传播(NWBP)算法,围绕网络参数训练后期寻找误差极小值时易出现的振荡现象,采用K-MEANS算法获取逼近误差极小值的种子节点,通过迭代计算过程缩小权值变化范围避免振荡现象,使训练结果的网络误差收敛,提高训练效率。通过仿真实验,NWBP算法在复杂卷积神经网络的权值训练过程中相比可变学习速率反向传播算法收敛效果得到提升,一定程度上减少了冗余计算,缩短了训练时间,算法效果相比在简单网络中更显著。 展开更多

关键词 反向传播算法 卷积神经网络 语音识别 训练效率 振荡现象

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基于遗传算法的神经网络集成在人耳识别中的应用 被引量：2

17

作者 陈春兰 曾黄麟 许立志 《现代电子技术》 2010年第8期148-150,共3页

BP神经网络算法存在收敛速度慢和网络泛化能力差的缺点,影响分类识别率。为了提高网络的分类识别能力和泛化能力,在此介绍一种基于遗传算法的神经网络集成方法,即训练出多个个体BP神经网络,利用遗传算法选择差异度较大的个体BP网络进行... BP神经网络算法存在收敛速度慢和网络泛化能力差的缺点,影响分类识别率。为了提高网络的分类识别能力和泛化能力,在此介绍一种基于遗传算法的神经网络集成方法,即训练出多个个体BP神经网络,利用遗传算法选择差异度较大的个体BP网络进行神经网络集成,再利用该神经网络集成进行分类识别。实验结果表明,神经网络集成可以提高识别率。 展开更多

关键词 BP神经网络 遗传算法 神经网络集成 人耳识别

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基于过程神经网络的语音识别技术研究 被引量：1

18

作者 田丽 刘英楠 孟耀华 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1141-1143,共3页

过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数。针对语音识别的特点,对过程神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性的研究,并与传统的BP神经网络、径向基函数网络进行了比较。仿真结果表明,采用过程... 过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数。针对语音识别的特点,对过程神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性的研究,并与传统的BP神经网络、径向基函数网络进行了比较。仿真结果表明,采用过程神经网络进行的语音识别,识别性能得到了提高。 展开更多

关键词 过程神经网络 语音识别 BP算法

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基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别 被引量：1

19

作者 付丽琴 毛峡 陈立江 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期381-385,共5页

根据情感的连续空间模型,提出一种改进的排序式选举算法,实现多个情感分类器的融合,取得了很好的情感识别效果。首先以隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)为基础,设计了三种分类器;然后用改进的排序式选举算法,实现对三种分类器的... 根据情感的连续空间模型,提出一种改进的排序式选举算法,实现多个情感分类器的融合,取得了很好的情感识别效果。首先以隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)为基础,设计了三种分类器;然后用改进的排序式选举算法,实现对三种分类器的融合。分别利用普通话情感语音库和德语情感语音库进行实验,结果表明,与几种传统融合算法相比,改进的排序式选举法能够取得更好的融合效果,其识别性能明显优于单分类器。该算法不仅简单,而且可移植性好,可用于其他任意多个情感分类器的融合。 展开更多

关键词 语音情感识别 数据融合 隐马尔可夫模型 人工神经网络 排序式选举法

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基于构造型神经网络的分类算法 被引量：3

20

作者 刘承水 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期737-741,共5页

提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法,以便更加有效地解决模式识别的问题。首先,引入一个密度估计函数,用该函数对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中具有最大密度的样本数据点,然后,在特征空间里作超平面与球面相交,得... 提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法,以便更加有效地解决模式识别的问题。首先,引入一个密度估计函数,用该函数对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中具有最大密度的样本数据点,然后,在特征空间里作超平面与球面相交,得到1个球面覆盖领域,从而将神经网络训练问题转化为点集覆盖问题。该算法的特点是直接对样本数据进行处理,有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题,同时也考虑了神经网络规模的优化问题。计算机仿真实验结果证实了该算法的有效性。 展开更多

关键词 模式识别 神经网络 覆盖 神经元 分类算法

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