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分裂-合并竞争学习的研究
安成万,张永谦,谭民
控制与决策 , 2005,
Abstract: 针对竞争学习在给定的输出节点数目少于实际类数目时的学习结果会在几类数据之间振荡的问题,提出了MPTOC策略以及基于此策略的分裂-合并竞争学习算法.在假设数据集中的数据对其相应节点产生大小等于二者距离“吸引力”的基础上,算法通过计算网络中获胜节点在不同方向的“吸引力合力”分布,间接描述该节点附近数据的分布情况;采用高维空间模糊熵的方法确定该节点主要的“合力”方向,并将该节点在这几个方向上进行分裂-合并学习,从而实现MPTOC策略.通过对二维随机分布数据的实验结果验证了所提出算法的正确性和有效性.
基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识
王宏伟,顾宏
大连理工大学学报 , 2007,
Abstract: 提出了一种利用MGS(modifiedGram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.
网页文献的快速模糊聚类
王剑辉,姜龙滨,杨姝
长安大学学报(自然科学版) , 2007,
Abstract: 基于对文献聚类的3种方法(c-means法、模糊c-means法和学习向量量化法)的统计和分析,借鉴了模糊聚类思想,尤其是用协方差矩阵来描述聚类的形状和大小,并将其应用于学习向量量化算法中。针对新的参考向量开发了模糊竞争学习模式,并用该算法成功地解决了文献聚类的难题。实验结果表明学习向量量化算法能有效地解决文献的聚类问题,运行时间短;该算法与模糊聚类算法相比更健壮;该算法使在线文献聚类分析成为可能。
图象压缩的模糊竞争矢量量化方法
徐勇,陈贺新,戴逸松
中国图象图形学报 , 1997, DOI: 10.11834/jig.199707157
Abstract: 在分析神经网络竞争学习算法和模糊C均值算法的基础上,提出了模糊竞争学习算法,并对模糊隶属度函数进行了探讨。理论分析和实验结果表明,模糊竞争学习算法用于图象矢量量化压缩编码是一种非常有效的方法。
基于SSCL的模糊C均值图像分类方法
李卫伟,刘纯平,王朝晖,张书奎
中国图象图形学报 , 2011, DOI: 10.11834/jig.20110201
Abstract: 针对传统模糊C均值聚类方法对噪声敏感和过分依赖于初始聚类中心的缺点,提出基于SSCL的模糊C均值图像分类的自适应算法。该算法首先通过SSCL获得初始类别数和类别中心,然后作为模糊C均值聚类的输入,自动对图像进行分割,并对图像分割结果利用空间信息进行后处理。实验结果表明该方法较好地解决了FCM算法中的初始化和噪声敏感问题,具有较好的分类结果。
对手抑制式模糊C-均值算法
魏立梅,谢维信
电子学报 , 2000,
Abstract: 从竞争学习的角度提出模糊C-均值算法中隶属度的新解释,并基于隶属度的新解释提出对手抑制式模糊C-均值算法.理论分析和实验表明:对手抑制式模糊C-均值算法提高了模糊C-均值算法的收敛速度.
基于模糊竞争学习的非线性系统自适应模糊建模方法(英文)
王宏伟,贺汉根,黄柯棣
控制理论与应用 , 2003, DOI: 10.7641/j.issn.1000-8152.2003.2.016
Abstract: 提出了一种新的基于模糊竞争学习的自调整的模糊建模方法.基于模糊竞争学习,模糊系统能够进行自适应模糊推理.在被调整模糊系统基础上,提出了一种非线性系统在线估计参数的在线辨识算法.为了证明提出算法的有效性,最后给出了几个例子的仿真结果.
Subsurface Radar Signal Pulse Compression
图象压缩的模糊竞争矢量量化方法

Kong Xiangwei,Wang Chengxun,Zhang Ru,Ma Xiaohong,
徐勇
,陈贺新

中国图象图形学报 , 1997,
Abstract: This paper studies signals and images obtained by a subsurface radar,presents a adaptive filter and a linear predicate data expand discrete fourier transform which realize the pulse compression.
模糊规则的学习及其在非线性系统建模中的应用
陈建勤, 席裕庚, 张钟俊
自动化学报 , 1997,
Abstract: ?探讨用神经网络的学习算法及模糊推理方法为非线性系统建模的问题.给出了学习模糊规则的新算法.这个算法首先用竞争学习为训练样本的输入空间进行聚类,然后为其确定区域划分边界,并按样本输入区域学习模糊规则.文中对于模糊规则提出了相应的模糊推理算法.并用算例验证了本文算法的有效性.
径向基函数神经网络的软竞争学习算法
张志华,郑南宁,史罡
电子学报 , 2002,
Abstract: 本文构造了径向基函数(RBF)神经网络的一类软竞争学习算法(SCLA).该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数,对每个输入样本,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调整;第二,把隶属度函数的模糊因子的倒数与模拟退火算法中的温度等同起来,在迭代过程中采用递增的方式来调整它.SCLA是RBF网络基于k-均值方法训练中心向量的学习算法的软竞争格式,它可以克服后者对初始值敏感和死节点的问题.仿真实验论证了SCLA是有效的.
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