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卷积神经网络是一类由卷积计算构成的深层神经网络,具有优秀的图像特征提取能力。由于网络的性能差异主要体现在网络的参数训练与......
随着科学技术的发展，语音识别技术的产品已经走出了实验室，走进了人们日常生产生活的各个方面。目前对于语音识别中有些问题还没有得......
车间调度是一个典型的NP 难问题,理论上已经证明想在多项式时间内对这一类问题找到全局最优解是不可能的。蚁群算法是近年来兴起的......
图像分割就是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的一个关键步骤,在图像工程......
医学图像识别是医学影像自动诊断的核心内容,是国内外医学领域重点研究的方向,而图像聚类是图像识别的一种关键技术,在医学临床诊......
小波神经网络（WNN，简称小波网络）是近年来新兴的一种人工神经网络（ANN，神经网络）方法，它结合了小波分析和神经网络各自的优点，在一些领域取......
利用2004-2018年多伦县生态气象观测站牧草观测资料,对CENTURY模型进行参数初始化和适用性检验,模拟了浑善达克沙地1961-2018年地......
针对基于混合模型的图像聚类质量易受混合模型参数初始值的影响,提出一种遗传K-均值初始化的t混合模型医学图像聚类方法。该方法构......
基于聚类算法可以对多个属性聚类的特点，提出一种基于快速求解高斯混合模型的聚类算法，用于研究网络流量的分类，使其达到更佳的聚类效......
为对未来电信业务总量和各类用户数进行有效预测,通过分析历年电信业务总量和各类用户数,建立小波神经网络预测模型,以提高预测精......
Wavelet transformation and hidden Markov model are used in wavelet-based HMT model for analyzing andprocessing images. E......
隐马尔科夫树(Hidden Markov Tree,HMT)的状态不能被观测到,只能观测到另一个与状态有联系的量,通过观测量估计HMT模型参数是一个......
基于EM(ExpectationMaximization)的混合模型聚类的效果与参数的初始值存在密切的关系.提出了一种基于近似密度的EM参数初始化方法......
针对隐马尔科夫模型用于语音识别时传统的参数初始化方法（随机分布之值、K均值算法）可能导致模型参数收敛于局部最优而非全局最优的......
提出了一种神经网络参数的初始化方法——向量单位化方法．从理论上分析了该方法的优点：（1）具有明确的数学意义和良好的数学性质；（2）能有效......
利用小波神经网络实现盲均衡最大的难题之一就是网络参数的初始化问题,文中提出了一种采用差异进化算法进行网络参数初始化方法。......
在分析小波系数的指数衰减性和延续性的基础上,提出了一种模型参数初始化的方法.MATLAB仿真实验结果表明,该方法给出了合理的模型......
根据异步电动机常见故障征兆与故障模式之间的映射关系,利用小波神经网络建立了异步电动机的故障诊断模型。该模型采用共轭梯度下......
随机产生的初始参数往往使小波神经网络的学习次数大幅度地增加,甚至不收敛.为了加快网络的学习速度,本研究提出了一种将小波网络......
传统深度神经网络虽在各个领域都取得了优异的成绩,然而庞大的参数量使其难以迁移到移动设备等资源受限的平台,并且也会造成训练的......
通过分析永磁无刷直流电机的转子位置与三个相电压之间的关系,提出了基于自适应小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制......
小波分析与神经网络都是新一代计算智能信息处理技术的主要组成部分。小波变换是一个时间域和频率域的局部变换,利用对小波函数的......
针对太阳辐射预测小波网络对初始参数过分依赖，易陷入局部最优的缺点，本文把遗传算法和模拟退火算法两种全局优化算法作适当改进并相......
近几年,随着人工神经网络的层数越来越深,结构越来越复杂,计算规模也变得越来越庞大。这限制了优秀深度学习模型在嵌入式等计算能......
概率潜在语义分析(PLSA)模型用期望最大化(EM)算法进行参数训练,由于算法参数的随机初始化,致使聚类的效果过度拟合且过分依赖于参......
卫星导航系统在国民经济和军事斗争等诸多领域中的作用日益增强，卫星导航技术是当前世界大国和主要利益集团之间竞相发展和竞争的热......
文章基于模糊逻辑系统和标准SVR相似性，提出一种基于模糊规则上的支撑向量机。利用模糊逻辑系统参数的物理现实性选择合适方法进行......
