协同神经网络聚类型学习算法 被引量：20

1

作者 董火明 高隽 +1 位作者 陈定国 陈迎春 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第4期492-495,共4页

协同神经网络是一类全新的神经网络 ,它可以根据竞争神经网络的一般原则划分为匹配子网和竞争子网。其中 ,匹配子网的学习是协同神经网络的一个中心问题。改善匹配子网的学习效率有 2种途径 :对伴随向量求解算法的改进和原型向量选取方... 协同神经网络是一类全新的神经网络 ,它可以根据竞争神经网络的一般原则划分为匹配子网和竞争子网。其中 ,匹配子网的学习是协同神经网络的一个中心问题。改善匹配子网的学习效率有 2种途径 :对伴随向量求解算法的改进和原型向量选取方法的改进。文章浅析了这 2种类型的学习算法 ,着重研究了聚类算法在原型向量选取中的应用 ,并以一组交通标志图像作为识别样本 ,验证了选取原型向量 2种思路的有效性。 展开更多

关键词 协同神经网络 学习算法 模式识别 匹配子网 学习效率 聚类算法

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基于伪逆的协同神经网络学习算法 被引量：9

2

作者 尹虎君 戚飞虎 叶芗芸 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期15-17,共3页

本文改进了Ｈａｋｅｎ协同神经网络的算法．该学习算法在Ｈａｋｅｎ算法的基础上引进反馈机制，对权值矩阵反复训练，使权值矩阵能更有效地进行图像识别，并增大了网络容量．

关键词 协同学 协同神经网络 协同学习算法

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协同神经网络中参数的优化 被引量：6

3

作者 王海龙 戚飞虎 任庆生 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期215-218,共4页

提出了一种基于遗传算法的协同神经网络中参数的优化算法 ,该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力 ,在协同神经网络的参数空间搜索最优解 .对从“车牌识别系统”中采集得到的数字样本进行的测试表明 :优化算法能有效提高协同神经网络的... 提出了一种基于遗传算法的协同神经网络中参数的优化算法 ,该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力 ,在协同神经网络的参数空间搜索最优解 .对从“车牌识别系统”中采集得到的数字样本进行的测试表明 :优化算法能有效提高协同神经网络的识别性能 ,使识别率达到了较为实用的水平 (98.4% ) .另外 ,还对协同神经网络中各个参数在识别过程中的作用进行了讨论 . 展开更多

关键词 协同神经网络 神经网络优化 遗传算法 目标识别

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多字体字符识别的协同模型 被引量：3

4

作者 王海龙 戚飞虎 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期19-20,108,共3页

提出了一种新的用于多字体字符识别的神经网络模型一协同模型，同时提出了一种新的迭代的协同学习算法，该算法将误识率最高的模式的误识样本作为反馈量来修正原型模式．对大量实际采集所得的多字体字符样本的测试表明，该模型能对训练... 提出了一种新的用于多字体字符识别的神经网络模型一协同模型，同时提出了一种新的迭代的协同学习算法，该算法将误识率最高的模式的误识样本作为反馈量来修正原型模式．对大量实际采集所得的多字体字符样本的测试表明，该模型能对训练样本集取得１００％的识别率，对多字体字符测试样本的识别也能取得很高的识别率（９８．２％），而且识别速度很快，适用于实时的ＯＣＲ应用．另外，对加噪字符的识别试验表明该模型具有很好的鲁棒性． 展开更多

关键词 协同神经网络 多字体字符识别 光学字符识别

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协同式神经网络的识别性能分析 被引量：3

5

作者 赵同 戚飞虎 冯炯 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期74-77,共4页

本文对一类全新的神经网络──协同式神经网络的性能进行了研究．在介绍了模式识别协同式神经网络原理的基础上，进一步分析了离散协同网络的识别稳定性及识别率，并与传统神经网络──Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络在汉字图像识别方面进行了性... 本文对一类全新的神经网络──协同式神经网络的性能进行了研究．在介绍了模式识别协同式神经网络原理的基础上，进一步分析了离散协同网络的识别稳定性及识别率，并与传统神经网络──Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络在汉字图像识别方面进行了性能比较，进而指出协同式神经网络在真实汉字图像识别性能上具有极大的优势． 展开更多

关键词 协同式 神经网络 图像识别 识别性能

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基于奖惩学习算法的序参量重构方法

6

作者 王海龙 戚飞虎 钱钢 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第4期391-396,共6页

分析了协同方法中序参量在模式识别过程中存在的不合理因素 ,阐述了经过序参量重构的协同方法能够有效地克服这些不合理因素 ,从而提高模式识别性能 .为了获得序参量重构参数 ,提出了基于奖惩学习算法的重构参数的搜索算法 ,该算法结合... 分析了协同方法中序参量在模式识别过程中存在的不合理因素 ,阐述了经过序参量重构的协同方法能够有效地克服这些不合理因素 ,从而提高模式识别性能 .为了获得序参量重构参数 ,提出了基于奖惩学习算法的重构参数的搜索算法 ,该算法结合协同神经网络的自学习能力和奖惩学习算法的搜索能力来训练序参量重构参数 .利用从实际应用中得到的样本对新算法进行的测试表明 ,新算法确实能找到一组序参量重构参数使识别性能得到较大提高 ,具有很好的实用性 .另外 ,还讨论了奖惩学习算法中参数 δ对新算法的训练性能的影响 ,以期指导参数 δ的选取 。 展开更多

关键词 序参量重构 神经网络 奖惩学习算法 模式识别

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基于协同神经网络的网络流量异常检测 被引量：3

7

作者 马卫 熊伟 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期537-539,568,共4页

针对网络流量具有复杂的动力学特性,提出了一种应用自上而下的协同神经网络进行网络流量异常检测的方法.首先选择包含正常网络流量和异常攻击流量的数据集作为原型模式,然后通过协同神经网络进行序参量的动力演化,最终根据原型模式对应... 针对网络流量具有复杂的动力学特性,提出了一种应用自上而下的协同神经网络进行网络流量异常检测的方法.首先选择包含正常网络流量和异常攻击流量的数据集作为原型模式,然后通过协同神经网络进行序参量的动力演化,最终根据原型模式对应的序参量的演化结果来判定检测结果.实验结果证明,该方法能有效的识别出正常流量和异常攻击的种类. 展开更多

关键词 网络流量 异常检测 协同神经网络 序参量

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一种基于动态协同神经网络的文本作者身份分类研究 被引量：2

8

作者 张爱华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第S1期143-145,共3页

为了提高文本作者身份分类的准确度,提出一种动态协同神经网络算法。该算法利用了协同神经网络训练速度快、抗造声强等特点,并采取了注意参数动态调整的策略。通过原型模式向量与实验模式向量间的相似性动态地选取合适的注意参数,在演... 为了提高文本作者身份分类的准确度,提出一种动态协同神经网络算法。该算法利用了协同神经网络训练速度快、抗造声强等特点,并采取了注意参数动态调整的策略。通过原型模式向量与实验模式向量间的相似性动态地选取合适的注意参数,在演化过程中对误识别的模式进行自适应纠正。与平衡注意参数条件下的识别效果进行对比校验,结果表明,该算法在很大程度上提高了网络的自学习能力,从而改善了作者身份分类的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 动态协同神经网络 作者身份分类 注意参数 序参量

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基于协同神经网络算法的红树林物种识别 被引量：1

9

作者 孙静 《延边大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第1期64-69,共6页

为解决采用遥感技术监测红树林群落存在的识别率较低的问题,提出了一种基于协同神经网络算法的红树林图像识别方法.首先,采用协同神经网络算法中的平衡网络参数方法对红树林图像进行识别.其次,利用微粒群算法对平衡参数方法进行改进.实... 为解决采用遥感技术监测红树林群落存在的识别率较低的问题,提出了一种基于协同神经网络算法的红树林图像识别方法.首先,采用协同神经网络算法中的平衡网络参数方法对红树林图像进行识别.其次,利用微粒群算法对平衡参数方法进行改进.实验结果显示,该方法对红树林图像识别效率达到88.0%,显著优于传统的协同神经网络算法的识别率(78.0%),因此该方法具有良好的应用价值. 展开更多

关键词 红树林 协同神经网络 平衡参数 微粒群算法

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协同神经网络立体图像识别方法 被引量：1

10

作者 饶智勇 虞先玉 邬国根 《科技广场》 2006年第11期40-41,共2页

基于前人在协同神经网络的相关研究,本文提出了立体图像的原型向量的构造方法——立体像素平铺法和投影截面法,并给出了投影截面法的优化方法。

关键词 协同神经网络 立体图像识别 立体像素平铺法 投影截面法

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基于协同神经网络的频率估计

11

作者 曾孝平 张小恒 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期39-42,共4页

利用协同神经网络解决通信中的频率估计问题,以卫星通信中去除多普勒频移为背景,研究对二进制相位键控(BPSK)信号的频偏估计。在大多普勒频移被划分为若干较小的频率区间的情况下,用协同神经网络中的序参量来表示每个频率子区间,通过竞... 利用协同神经网络解决通信中的频率估计问题,以卫星通信中去除多普勒频移为背景,研究对二进制相位键控(BPSK)信号的频偏估计。在大多普勒频移被划分为若干较小的频率区间的情况下,用协同神经网络中的序参量来表示每个频率子区间,通过竞争某个序参量最终胜出的方式,便可确定出信号所在的频率区间。利用伴随向量的简化逼近形式使得协同神经网络的算法复杂度大大降低,但也引入了一定的系统误差。通过分析及仿真,利用协同神经网络捕获大多普勒频移具有速度较快,硬件代价不大等优点。 展开更多

关键词 协同神经网络 序参量 频率区间 注意参数

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基于两级分类器串行的人脸识别

12

作者 李春英 汤志康 +1 位作者 郑芳平 曹元大 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第7期2485-2489,共5页

在分析人脸特征提取和分类器的基础上,提出一种两级分类器串行结合的模型进行人脸识别。在第一级分类器中利用极坐标傅立叶变换提取全局特征通过相似度匹配进行粗略的筛选,第二级分类器中利用改进的协同神经网络,基于原始灰度图像的小... 在分析人脸特征提取和分类器的基础上,提出一种两级分类器串行结合的模型进行人脸识别。在第一级分类器中利用极坐标傅立叶变换提取全局特征通过相似度匹配进行粗略的筛选,第二级分类器中利用改进的协同神经网络,基于原始灰度图像的小波变换提取内在特征,进行精细识别。研究分析了分类器串行结合模型中阈值的选取与系统精度、速度间的关系。在自建人脸库和Yale B人脸库上的实验结果表明,两级分类器串行的识别模型在保证较高系统识别率的前提下可以提升系统的速度。 展开更多

关键词 人脸识别 特征提取 傅立叶变换 小波变换 协同神经网络

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一种优化的小波域图像水印技术

13

作者 王晓霞 陈永强 王俊龙 《科技信息》 2010年第19期I0047-I0047,I0171,共2页

为了满足数字水印的安全性、隐蔽性、鲁棒性等特性,本文提出了小波域图像水印技术。有意义图像通过二维混沌加密算法生成水印,使其具有更好的安全性。水印嵌入过程中,利用遗传算法,选择和修改小波系数,将水印嵌入到宿主图像。实验结果显... 为了满足数字水印的安全性、隐蔽性、鲁棒性等特性,本文提出了小波域图像水印技术。有意义图像通过二维混沌加密算法生成水印,使其具有更好的安全性。水印嵌入过程中,利用遗传算法,选择和修改小波系数,将水印嵌入到宿主图像。实验结果显示,有较好的隐蔽性和鲁棒性效果。 展开更多

关键词 图像水印 混沌 遗传算法 小波变换

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基于协同神经网络的车牌字符识别

14

作者 张美璟 《电脑知识与技术（过刊）》 2012年第4X期2599-2603,2607,共6页

字符信息缺失和噪声干扰是车牌字符识别的主要困难。研究从还原车牌图像有效信息完整性的角度,介绍了协同神经网络的原理,实现了网络模型,并以预处理后的二值化字符图像为试验对象进行识别实验。实验结果表明该网络具有良好的识别性能。

关键词 协同神经网络 车牌字符 字符识别

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高速公路交通安全状态直接检测方法

15

作者 王伟智 刘秉瀚 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期376-380,共5页

根据交通安全状态视频图像的特点,把交通安全状态分为安全和危险二大类,通过对智能视频处理方法的比较,提出一种依据原型模式的直接检测模型和算法,直接检测方法可有效提高交通安全状态识别算法的实时性和准确性.实验表明,本方法交通安... 根据交通安全状态视频图像的特点,把交通安全状态分为安全和危险二大类,通过对智能视频处理方法的比较,提出一种依据原型模式的直接检测模型和算法,直接检测方法可有效提高交通安全状态识别算法的实时性和准确性.实验表明,本方法交通安全状态的分类识别正确率达87.5%,识别速度比传统神经网络方法提高了16.2%. 展开更多

关键词 智能分析 交通安全状态 自动识别 协同神经网络

原文传递

基于信息叠加的学习算法 被引量：7

16

作者 王海龙 戚飞虎 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期205-208,共4页

提出了一种基于信息叠加的迭代学习算法 .该算法利用协同神经网络中的原型模式具有信息的可加性 ,将学习中误识率最高的模式作为反馈量来修正原型模式 .利用实际采集得到的样本对新算法进行的测试表明 :新算法具有最优搜索能力强 ,训练... 提出了一种基于信息叠加的迭代学习算法 .该算法利用协同神经网络中的原型模式具有信息的可加性 ,将学习中误识率最高的模式作为反馈量来修正原型模式 .利用实际采集得到的样本对新算法进行的测试表明 :新算法具有最优搜索能力强 ,训练时间短的特点 .另外 ,将新算法与基于遗传算法的原型模式选取算法在网络训练性能上进行了比较 . 展开更多

关键词 协同神经网络 遗传算法 信息叠加 学习算法

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基于免疫克隆聚类协同神经网络的图像识别 被引量：9

17

作者 缑水平 焦李成 田小林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期263-266,共4页

该文提出了基于免疫克隆聚类的协同神经网络原型向量求解算法,该算法充分利用免疫克隆的高效全局最优搜索能力构造数据聚类算法,将新聚类算法用于训练协同神经网络的原形向量,并对Brodatz纹理图像库以及合成孔径雷达图像目标进行识别。... 该文提出了基于免疫克隆聚类的协同神经网络原型向量求解算法,该算法充分利用免疫克隆的高效全局最优搜索能力构造数据聚类算法,将新聚类算法用于训练协同神经网络的原形向量,并对Brodatz纹理图像库以及合成孔径雷达图像目标进行识别。仿真实验结果表明,相比标准协同神经网络,该算法可以提高网络的识别性能,同经典的支撑向量机相比,该算法在识别率相当的情况下,样本的训练和测试时间都明显缩短。 展开更多

关键词 图像识别 免疫克隆聚类 原型向量 协同神经网络

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一种粒子群优化原型模式修正力度的协同分类方法 被引量：1

18

作者 邹刚 姚伟 +2 位作者 敖永红 孙即祥 陈森林 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第4期558-562,共5页

协同模式识别是一种有着抗噪声、抗缺损、强鲁棒性等诸多优良特性的模式识别方法,其中原型模式的选取对模式识别结果有着决定性的作用,其选取直接决定着模式识别的结果和效果,各种方法中信息反馈修正的方法能获得较好的效果,但易出现信... 协同模式识别是一种有着抗噪声、抗缺损、强鲁棒性等诸多优良特性的模式识别方法,其中原型模式的选取对模式识别结果有着决定性的作用,其选取直接决定着模式识别的结果和效果,各种方法中信息反馈修正的方法能获得较好的效果,但易出现信息饱和的问题;提出了一种粒子群优化修正力度的处理机制,能有效改善此问题,获得最优原型;将改进的算法应用于纹理和鼻咽癌细胞图像识别,结果表明,该方法能有效地提高协同神经网络的识别率和可靠性,且识别速度也有提高。 展开更多

关键词 协同神经网络 原型模式重构 粒子群优化

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协同神经网络求解流动推销员问题方法--确保单回路的神经网络方法

19

作者 虞先玉 胡桂开 徐辉 《科学技术与工程》 2009年第4期900-904,共5页

神经网络方法求解流动推销员问题(Travel Salesman Problem,简称TSP问题)时,往往产生不满足TSP的单回路约束的不可行解。基于协同神经网络的方法解决TSP,并设计了一个回路合并算法,确保得到满足TSP的单回路约束的解。通过算例进行数值模... 神经网络方法求解流动推销员问题(Travel Salesman Problem,简称TSP问题)时,往往产生不满足TSP的单回路约束的不可行解。基于协同神经网络的方法解决TSP,并设计了一个回路合并算法,确保得到满足TSP的单回路约束的解。通过算例进行数值模拟,并且比较了新算法、标准遗传算法和标准模拟退火算法的求解结果。实验结果表明,说明该方法在求解TSP问题上是行之有效的。 展开更多

关键词 流动推销员问题 单回路约束 协同神经网络

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