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基于特征空间变换的纠错输出编码
雷蕾,王晓丹,罗玺,宋亚飞,薛爱军
控制与决策 , 2015, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.0843
Abstract: 针对基于纠错输出编码多类分类中如何保证基分类器差异性的问题,提出一种基于特征空间变换的编码方法.该方法引入特征空间,将编码矩阵扩展成三维矩阵;然后基于二类划分,利用特征变换得到不同的特征子空间,从而训练得到差异性大的基分类器.基于公共数据集的实验结果表明:该方法能够比原始的编码矩阵获得更优的分类性能,同时增加了基分类器的差异性;该方法适用于任何编码矩阵,为大数据的分类提供了新的思路.
樟科豺皮樟基名考证
杨永?
热带亚热带植物学报 , 2008, DOI: 10.3969/j.issn.1005-3395.2008.3.1998
Abstract: litsearotundifoliavar.oblongifolia(nees)allen作为豺皮樟学名被广泛使用,而iozosterotundifoliavar.oblongifolianees则长期被认为是其基名,经研究发现litsearotundifoliavar.oblongifolia(nees)allen的基名是actinodaphnechinensisvar.oblongifolianees。
适合大样本的线性svms快速集成模型
胡文军?,王娟?,王培良?,王士同?
计算机科学 , 2014, DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.05.052
Abstract: 线性svm具有算法简单、训练和测试速度快等优点,但不能用于解决线性不可分问题。为此,将样本数据集划分为多个集合并分别构造它们的lsvm,然后运用径向基函数的非线性组合来拟合非线性的决策函数,从而解决线性不可分问题。鉴于此,提出了一种适合非线性大样本分类的lsvm快速集成模型fmelsvm。该模型利用径向基函数rbf改善了lsvm的非线性输出能力,同时引进了优化权来提升lsvm的集成效果。uci数据集的实验结果表明,fmelsvm在处理大样本方面具有较好的性能优势。
细基江蓠及其繁枝变种的RAPD和ITS分析
李文红,胡自民,覃志彪,郭亚芬,王如才,段德麟
华东政法大学学报 , 2004,
Abstract: 对细基江蓠及其繁枝变种各12个个体进行随机扩增多态性(RAPD)DNA分析,对比多态位点比例、平均杂合度以及遗传距离,并构建UPGMA聚类图;通过PCR扩增出核糖体RNA基因(rDNA)转录间隔区(ITS),纯化后直接测序,利用生物信息学方法进行序列分析和核苷酸变异研究.比较分析结果表明,细基江蓠的杂合度和多态位点比例均高于细基江蓠繁枝变种,其遗传多样性相对较丰富;实验中8条随机引物扩增出特异的RAPD带,可用做细基江蓠及其繁枝变种的分子鉴定标记;ITS序列在这两种海藻中变异极小;RAPD和ITS聚类分析研究结果表明,细基江蓠及其繁枝变种均聚集为一枝,与同属不同种的龙须菜和真江蓠分开,提示细基江蓠和及其繁枝变种为同一个种,从而在DNA水平上支持了传统形态分类的观点.
Design and realization of new C-RBF neural networks classifier
新的CRBF神经网络分类器的设计与实现

HUANG Guo-hong,LIU Gang,
黄国宏
,刘刚

计算机应用研究 , 2008,
Abstract: 从RBF神经元的几何意义出发,提出了一种新的用于模式识别的C-RBF神经网络分类器.与传统RBF网络相比,该算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,且由于竞争神经元的引入,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,从而简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间.
基于rbfnn的专利自动分类研究
马芳
现代图书情报技术 , 2011,
Abstract: ?为减少人工分类的不确定性和分类错误,将文本分类技术引入专利自动分类系统,采用径向基函数神经网络(rbfnn)算法完成专利文本的训练和分类,并进行相关测试分析。实验结果表明,采用rbfnn分类器在专利文本自动分类中具有较理想的性能,测试平均f1值在70%以上。
CLASSIFICATION AND OPTOELECTRONICS IMPLEMENTA-TION OF MULTI-OBJECTS WITH ROTATION INVARIANCE BASED ON RBF FUNCTION
基于径向基函数的多目标旋转不变分类及其光电实现

SHEN JIN-YUAN,LIU YUE,CHANG SHENG-JIANG,JIA JIA,ZHANG WEN-WEI,ZHANG YAN-XIN,MU GUO-GUANG,
申金媛
,,常胜江,贾 佳,张文伟,张延,母国光

物理学报 , 1998,
Abstract: A general discrimination function and a neural network model are constructed by using RBF function.This reveals the close relation between pattern recognition and neural network.Multi-objects classification with in-plane(2-D) and out-plane(3-D) rotation invariance is implemented by using this general discrimination function and neural network model.The computer simulation shows that it is an effective method for classifying multi-objects with rotation invariance.One of the opto-electronics recognition systems is presented to implement this function and model.
基于合作型协同进化的RBFNN分类算法*
田津,李敏强,陈富赞
模式识别与人工智能 , 2008,
Abstract: 针对传统优化方法提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力存在的问题,提出一种基于合作型协同进化群体并行搜索的CORBFNN学习算法.该算法首先利用K均值算法对最近邻方法确定的网络初始隐节点聚类,然后以聚类后的隐节点群作为子种群进行协同进化操作,最终获得网络的最优结构.算法采用包含整个网络隐节点结构和控制向量的矩阵式混合编码方式,隐层和输出层之间的连接权值由伪逆法确定.在UCI的8个数据集上进行的仿真实验结果验证该算法的有效性和可行性.
基于多标签RBF神经网络的电能质量复合扰动分类方法
管春,周雒维,卢伟国
电工技术学报 , 2011,
Abstract: 在径向基(RBF)神经网络和C-均值聚类算法的基础上,提出一种适用于电能质量复合扰动分类的多标签排位分类算法—多标签径向基函数法(ML-RBF)。首先,对常见的电能质量扰动及其组合而成的复合扰动进行离散小波分解,提取各层分解系数的规范能量熵作为特征向量;然后采用C-均值聚类算法将所得的特征向量映射为RBF神经网络的输入;最后通过RBF神经网络对该电能质量复合扰动类型进行预测。仿真实验结果表明,在不同的噪声条件下,ML-RBF可以有效分类识别电能质量复合扰动。
东北地区蒲公英属瘦果微形态特征及其分类学意义
吴杰, 赵鑫, 宁伟
植物学报 , 2011, DOI: 10.3724/SP.J.1259.2011.00437
Abstract: ?通过对东北地区10种蒲公英瘦果形态及微形态特征进行观察比较,为蒲公英属(TaraxacumF.H.Wigg.)分类研究提供瘦果形态学证据。利用体式数码光学解剖镜和电子探针显微镜,对蒲公英瘦果进行观察比较,并根据瘦果大小、形状、喙基比例、颜色及微形态表面纹饰特征进行聚类检索。结果表明,(1)瘦果微形态特征为全身具刺,具白色斑点,刺状突起成行且规则排列,但刺大小及密度存在显著差异;(2)检索结果表明,以蒲公英瘦果形态及微形态特征进行检索的结果与《中国植物志》中的分类结果一致。该实验通过对东北地区10种蒲公英瘦果形态及微形态特征进行描述,确定了蒲公英瘦果形态特征差异可作为分类学表征证据,并将喙基长度(B)与瘦果长度(A)(不包括喙基长)之比命名为喙基比(B/A),该比值可增补为分类要点。研究结果支持《中国植物志》中对蒲公英属的分类结果。
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