题名 用专家乘积系统实现手写体数字识别
被引量：2
1
作者
孙征 李宁
机构
中国科学技术大学计算机系 曙光信息产业(北京)有限公司
出处
《计算机仿真》
CSCD
2006年第5期197-199,214,共4页
文摘
手写体数字识别网络的训练过程需耗费大量时间,训练时间的优化有着重要的意义。利用专家乘积系统是一种理想的解决方法。在专家乘积系统训练过程中,每个数字都将建立一个独立的专家模型,并分别使用各自的样本进行训练。待获得所有模型的概率分布特征后,再送入一个分类器网络进行混合训练。由于各数字模型是独立的,因此利用并行训练可大大减少系统的训练时间。专家乘积系统的识别效果非常理想,反映出专家乘积系统是一个高效的模型。
关键词
专家乘积 玻耳兹曼机 分类网络 手写体识别
Keywords
products of experts Bohzmann machine Classification network Handwriting recongnition
分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 专家乘积系统的原理及应用
2
作者
孙征 李宁
机构
中国科学技术大学计算机系 曙光信息产业(北京)有限公司
出处
《计算机仿真》
CSCD
2006年第4期208-211,共4页
文摘
对于相同的一组观察数据,总能找到一些独立的低维专家模型,这些模型只满足对数据的一种约束条件,对于满足这种约束条件的数据,独立模型可以产生较高的概率分布。可以用独立模型概率相乘的方法组合它们,经重新规范化后,形成一个新的高维模型。称这样的系统为专家乘积系统(Product of Experts)。混合高维模型在学习的过程中,利用吉布斯采样和KL偏差的方法,使高维模型获得更理想的概率分布。实验证明,在手写体识别等领域,专家乘积系统是一种非常有效的方法。
关键词
专家乘积 玻耳兹曼机 吉布斯采样 手写体识别
Keywords
products of experts boltzmann machine Gabbs Sampling handwriting recongnition
分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于专家乘积系统的组织病理图像分类算法
被引量：4
3
作者
郭琳琳 李岳楠
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2018年第2期208-214,共7页
基金
深圳市互联网产业发展专项(ZDSY20120613125016389)
文摘
组织病理图像的自动分类是医学图像处理领域的重要问题,有效特征提取方法是实现准确诊断的关键。为了实现组织病理图像的特征表示,提出一种基于专家乘积系统(PoE)的特征提取算法,利用最大似然和蒙特卡罗随机采样方法训练对应不同图像类别的Po E模型,将图像样本在所有模型下的响应相连作为其特征向量。根据训练图像样本的特征向量建立支持向量机分类模型。实验测试了宾夕法尼亚州立大学诊断实验室公开的组织病理图像数据库中的肾、肺和脾的健康及患病器官的组织病理图像,结果显示,所提算法在3种器官图像分类中均具有较高的准确性。
关键词
图像处理 特征提取 专家乘积系统 概率模型
Keywords
image processing feature extraction product of experts probabilistic model
分类号
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 露天煤矿待复垦土地生产潜力评价方法研究
被引量：3
4
作者
申广荣 白中科 王镔
机构
山西农业大学土化系
出处
《煤矿环境保护》
1999年第2期56-59,共4页
基金
山西青年科学基金(971010)
文摘
露天煤矿待复垦土地生产潜力评价是编制土地复垦规划的一个重要内容。本文从露天煤矿待复垦土地生产潜力评价的必要性和特殊性出发,分别对评价因子指标定量或定性易量化和定性不易量化等不同类问题进行了评价方法及评价过程的研究,并根据安太堡露天煤矿复垦10年的经验进行了验证。同时,验证的结果应用于生态条件相似的将要开采的安家岭露天煤矿。
关键词
露天煤矿 待复垦土地 土地潜力评价 专家系统
Keywords
Surface Coal Mine, unreclaimed land, evaluation of land product ive potential expert system.
分类号
TD824
[矿业工程—煤矿开采]
题名 基于受限玻尔兹曼机的专家乘积系统的一种改进算法
被引量：3
5
作者
沈卉卉 李宏伟
机构
中国地质大学数理学院 湖北经济学院信息管理与统计学院 中国地质大学地球内部多尺度成像湖北省重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期2173-2181,共9页
基金
湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(D20182203)~~
文摘
深度学习在高维特征向量的信息提取和分类中具有很强的能力,但深度学习训练时间也比较长,超参数搜索空间大,从而导致超参数寻优较困难。针对此问题,该文提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)专家乘积系统的改进方法。先将专家乘积系统原理与RBM算法相结合,采用全是真实概率值的参数更新方式会引起模型识别效果不理想和带来密度问题,为此将其更新方式进行改进;为加快网络收敛和提高模型识别能力,采取在RBM预训练阶段和微调阶段引入不同组合方式动量项的一种改进算法。通过对MNIST数据库中的0~9的手写数字体的识别和CMU-PIE数据库的人脸识别实验,提出的算法减少了学习时间,提高了超参数寻优的效率,进而构建的深层网络能获得较好的分类效果。试验结果表明,提出的改进算法在处理高维大量的数据时,计算效率有较大提高,其算法有效。
关键词
深度学习 专家乘积 神经网络 受限玻尔兹曼机 动量
Keywords
Deep learning product Of experts （POE）Neural network Restricted Boltzmann Machine （RBM） Momentum
分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
题名 面向机械产品设计的智能决策支持系统研究
6
作者
戴宏跃 孙延明 郑时雄
机构
华南理工大学机电系
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2001年第11期31-33,共3页
基金
广东省科技创新百项工程项目 (99B0 1 90 1G) 广州市科技新星计划重点攻关项目"模具订单智能辅助决策系统"(2 0 0 0-K- 0 0 2- 0 1 )资助
文摘
针对传统机械产品设计的缺陷和不足 ,尝试将智能决策支持系统 (IDSS)引入到机械产品设计中来 ,并就此建立一个基于IDSS的机械产品设计系统。同时 。
关键词
机械产品设计 智能决策支持系统 专家系统
Keywords
Mechanical products design IDSS expert system
分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
C934
[经济管理—管理学]
