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基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法
被引量：
6
1
作者
于永斌
戚敏惠
+1 位作者
尼玛扎西
王琳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第3期728-733,共6页
针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随...
针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随方波电压连续变化的能力来设定和更新突触权值,自适应关联规则挖掘算法的输入。其次,改进原算法的能量函数以对齐标准能量函数,并用忆阻值表示权值,放大权值和偏置。最后,设计由最大频繁项集生成关联规则的算法。使用10组大小在30以内的随机事务集进行1 000次仿真实验,实验结果表明,与HNNMFI算法相比,所提算法在关联挖掘结果准确率上提高33.9个百分点以上,说明忆阻器能够有效提高Hopfield神经网络在关联规则挖掘中的结果准确率。
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关键词
电流阈值自适应忆阻器
HOPFIELD神经网络
最大频繁项集
关联规则挖掘
能量函数
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职称材料
融合多特征的藏语方言自动辨识方法
2
作者
尕藏才让
高定国
仁青东主
《计算机工程与科学》
2025年第6期1114-1120,共7页
藏语方言众多,内部差异显著,因此藏语方言自动辨识研究在语言学、语音信息处理和刑事侦查与公共安全等领域均具有重要价值。目前,藏语方言辨识的常用方法依赖于各种声学特征和基于大数据的深度学习模型。然而,传统声学特征不能充分表示...
藏语方言众多,内部差异显著,因此藏语方言自动辨识研究在语言学、语音信息处理和刑事侦查与公共安全等领域均具有重要价值。目前,藏语方言辨识的常用方法依赖于各种声学特征和基于大数据的深度学习模型。然而,传统声学特征不能充分表示藏语各方言之间的细微差别,深度学习在小规模数据集上难以实现高精度的方言识别。为解决这一问题,提出了一种融合多种特征的藏语方言自动辨识方法。该方法结合梅尔频率倒谱系数(MFCC)、伽马通频率倒谱系数(GFCC)以及包含清浊音信息的短时能量(STE)值,形成一个多信息融合的方言辨识特征,采用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络对卫藏、安多和康巴等主要藏语方言进行了识别。实验结果表明,提出的多特征融合方法相对于采用单一特征的MFCC,GFCC和STE方法分别提高了10.73%、10.78%和59.48%的辩识准确率,最终达到94.89%的辨识准确率,有效地验证了所提方法的有效性和实用性。
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关键词
多特征融合
藏语方言
自动辨识
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职称材料
题名
基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法
被引量：
6
1
作者
于永斌
戚敏惠
尼玛扎西
王琳
机构
电子科技
大学
信息
与软件工程
学院
西藏大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第3期728-733,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61550110248)~~
文摘
针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随方波电压连续变化的能力来设定和更新突触权值,自适应关联规则挖掘算法的输入。其次,改进原算法的能量函数以对齐标准能量函数,并用忆阻值表示权值,放大权值和偏置。最后,设计由最大频繁项集生成关联规则的算法。使用10组大小在30以内的随机事务集进行1 000次仿真实验,实验结果表明,与HNNMFI算法相比,所提算法在关联挖掘结果准确率上提高33.9个百分点以上,说明忆阻器能够有效提高Hopfield神经网络在关联规则挖掘中的结果准确率。
关键词
电流阈值自适应忆阻器
HOPFIELD神经网络
最大频繁项集
关联规则挖掘
能量函数
Keywords
current ThrEshold Adaptive Memristor(TEAM)
Hopfield Neural Network(HNN)
maximum frequent itemset
association rule mining
energy function
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
融合多特征的藏语方言自动辨识方法
2
作者
尕藏才让
高定国
仁青东主
机构
西藏大学信息科学与技术学院
出处
《计算机工程与科学》
2025年第6期1114-1120,共7页
基金
拉萨市科技计划项目(LSKJ202405)。
文摘
藏语方言众多,内部差异显著,因此藏语方言自动辨识研究在语言学、语音信息处理和刑事侦查与公共安全等领域均具有重要价值。目前,藏语方言辨识的常用方法依赖于各种声学特征和基于大数据的深度学习模型。然而,传统声学特征不能充分表示藏语各方言之间的细微差别,深度学习在小规模数据集上难以实现高精度的方言识别。为解决这一问题,提出了一种融合多种特征的藏语方言自动辨识方法。该方法结合梅尔频率倒谱系数(MFCC)、伽马通频率倒谱系数(GFCC)以及包含清浊音信息的短时能量(STE)值,形成一个多信息融合的方言辨识特征,采用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络对卫藏、安多和康巴等主要藏语方言进行了识别。实验结果表明,提出的多特征融合方法相对于采用单一特征的MFCC,GFCC和STE方法分别提高了10.73%、10.78%和59.48%的辩识准确率,最终达到94.89%的辨识准确率,有效地验证了所提方法的有效性和实用性。
关键词
多特征融合
藏语方言
自动辨识
Keywords
multi-feature fusion
Tibetan dialect
automatic recognition
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法
于永斌
戚敏惠
尼玛扎西
王琳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合多特征的藏语方言自动辨识方法
尕藏才让
高定国
仁青东主
《计算机工程与科学》
2025
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