搜索到2313篇“ 混合学习算法“的相关文章
- 基于脉冲神经网络的混合学习算法及应用
- 近年来，深度学习彻底改变了机器学习领域（尤其是计算机视觉领域），在各个方向上取得巨大成功。但是深度神经网络在计算成本和能源消耗等方面表现出极高的需求，使其无法在神经形态硬件芯片上大规模部署。而以生物学为导向的脉冲神经网络...
- 张司霖
- 关键词：脉冲神经网络学习算法
- 基于混合学习算法的径向基函数神经网络设计被引量：2
- 2019年
- 隐藏层中心点参数的选择和权值向量的快速计算是径向基函数神经网络设计的关键问题.基于"半月"数据集,论文提出了一种上下半月单独计算聚类中心的K-均值聚类、递归最小二乘算法计算权值向量的混合学习算法.基于三层RBF神经网络结构,以支持向量机作为分类器,开展了K-均值+最小均方算法及K-均值+递归最小二乘算法2种混合模式的对比实验.实验结果表明,"K-均值+RLS"算法相比"K-均值+LMS"算法具有更快的收敛性,在应对线性不可分的情况,上下半月单独作用的K-均值聚类算法表现更优越,综合考虑收敛速度及分类精度两个指标,论文提出的上下半月单独计算中心点的K-均值聚类+RLS的混合学习算法获得较优的性能.
- 曾祥志许琴刘志宽管立新
- 关键词：神经网络径向基函数
- 基于混合学习算法的材料计算数据误差估计被引量：1
- 2018年
- 鉴于低误差的基于密度泛函理论的材料计算模拟数据在新材料设计与发现中的重要性,提出一种基于BP神经网络和粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)混合学习算法的材料计算数据误差估计建模方法。结合PSO的全局搜索和BP算法的局部搜索优点,将不含速度项的简化PSO算法和BP算法相结合,提出一种PSO和BP混合的学习方法(tsPSO-BP),用于训练材料计算模拟数据误差估计神经网络模型,并以立方晶系二元合金弹性常数计算模拟数据误差估计为应用实例。应用结果表明ts PSO-BP训练后的弹性常数计算模拟误差预测神经网络模型预测的C_(11),C_(12)和C_(44)的计算模拟数据误差的准确率分别达到88.19%,87.83%和88.26%。
- 王娟杨小渝杨小渝王宗国任杰
- 关键词：神经网络粒子群优化BP算法
- 区间二型TSK模糊逻辑系统的混合学习算法的研究被引量：1
- 2016年
- 基于A1-C1型区间二型TSK模糊逻辑系统的设计算法展开研究,将模糊聚类、神经网络、模糊逻辑系统相结合设计系统,首先应用模糊K均值聚类方法筛选规则,其次将模糊逻辑系统融入神经网络中设计6层模糊神经网络系统,最后通过合并最小二乘法和BP算法来调节系统前后件参数,使系统取得更好的性能。
- 郭小蕾范秋枫张智峰王涛
- 关键词：神经网络最小二乘法BP算法
- 区间二型TSK模糊逻辑系统的混合学习算法的研究
- 近年来,作为二型模糊逻辑系统的一个重要分支,二型TSK模糊逻辑系统已广泛应用于复杂非线性多变量的系统建模和控制中,因此研究二型TSK模糊逻辑系统的设计算法问题具有实用性和现实意义。目前二型TSK模糊逻辑系统还存在实现困难...
- 郭小蕾
- 关键词：神经网络最小二乘法BP算法
- 基于全局和局部搜索的整型权值神经网络混合学习算法被引量：1
- 2014年
- 提出基于全局搜索(差分进化算法)和局部搜索(模式搜索)的混合型神经网络学习算法(DEPS),并采用查找逼近法对sigmoid函数进行优化。实验部分采用曲线逼近和纱线图片分类两个实验,并与基本差分进化算法(ODE)和可再生动态差分进化算法(RDDE)在算法效率和性能进行对比、验证,说明算法的有效性。最后对整型和浮点型神经网络进行速度测试比较,说明整型权值神经网络在计算速度上远远快于浮点型权值神经网络。经算法训练后的神经网络更适合于结构精简、速度快的嵌入式系统。
- 卢金鑫
- 关键词：神经网络差分进化算法模式搜索嵌入式系统
- 基于混合学习算法的水下航行体系统建模研究
- 参考Jordan和Elman神经网络的优点,构造一种新型的动态神经网络.将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合算法用于神经网络的权值调整.为了提高收敛速度,避免系统陷于局部极小值.将改进的神经网络应用于水下航...
- 王建国
- 关键词：水下航行体系统辨识神经网络遗传算法误差反传算法
- 即时战略游戏中混合学习算法研究
- 针对即时战略型游戏中典型的攻击/防御场景，本研究提出了基于混合进化算法的优化模型解决有限资源下防御单位的数量分配以及空间位置摆放的优化问题，并设计了加速模型来满足游戏实时性的需要。主要分为以下两部分工作。 首先，对不同...
- 佟晓磊
- 关键词：即时战略游戏混合学习算法
- 一种RBF神经网络的混合学习算法在CPI中的应用被引量：4
- 2012年
- 根据RBF神经网络最常用的OLS算法、K-均值聚类算法和梯度下降训练学习算法,提出了一种基于正交最小二乘K-均值聚类梯度下降优化的RBF神经网络的混合算法。该算法克服了单一某种训练方法的不足,发挥了混合算法的长处,进行了CPI预测的仿真实验。结果证明:该方法是有效实用。
- 罗芳琼
- 关键词：RBF神经网络CPI预测
- 基于RBFNN自适应混合学习算法的航天测控系统任务可靠性分配被引量：2
- 2012年
- 为解决执行航天测控任务的各设备存在复杂的时空关联、可视与信息关联等动态约束关系,使得航天测控系统任务可靠性分配建模和分析极其困难,同时模型求解效率低的问题,提出了自适应混合学习算法的径向基神经网络建模方法.算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;在此基础上,利用梯度信息衰减因子改进了迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,避免了学习过程早熟的不足,且加快了迭代收敛速度.最后,通过采集航天测控系统输入-输出数据,将自适应混合学习算法应用于参数训练,并给出了具体实现步骤.通过算例仿真,表明算法在解决航天测控系统任务可靠性分配问题时具有较高泛化能力和分配结果稳定等优点.
- 张新贵武小悦
- 关键词：航天测控系统径向基神经网络
相关作者
- 黄士涛
- 作品数：17被引量：54H指数：3
- 供职机构：广东技术师范学院天河学院
- 研究主题：故障诊断 混合学习算法 自适应神经模糊推理系统 数据挖掘 单级倒立摆
- 胡全义
- 作品数：8被引量：26H指数：3
- 供职机构：郑州大学机械工程学院
- 研究主题：混合学习算法 自适应神经模糊推理系统 单级倒立摆 倒立摆控制 防摇控制
- 程启明
- 作品数：343被引量：1,820H指数：22
- 供职机构：上海电力学院
- 研究主题：船舶操纵 神经网络 自动舵 PID控制 微电网
- 王勇浩
- 作品数：19被引量：133H指数：8
- 供职机构：上海理工大学光电学院
- 研究主题：主汽温 模糊神经网络 主汽温控制 主蒸汽温度 混合学习算法
- 马宏忠
- 作品数：558被引量：2,859H指数：28
- 供职机构：河海大学
- 研究主题：故障诊断 振动信号 变压器 变压器绕组 电力变压器
