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一种连续增量学习模糊神经网络 被引量：6
1
作者 胡蓉 徐蔚鸿 甘岚 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期794-800,共7页
为获得快速、准确而精简的模糊神经网络,提出一种连续增量学习模糊神经网络(ISL-FNN).将修剪策略引入到神经元的产生过程,用错误下降率定义输入数据对系统输出的影响并应用于神经元的增长过程.在参数的学习阶段,所有隐含层神经元(无论... 为获得快速、准确而精简的模糊神经网络,提出一种连续增量学习模糊神经网络(ISL-FNN).将修剪策略引入到神经元的产生过程,用错误下降率定义输入数据对系统输出的影响并应用于神经元的增长过程.在参数的学习阶段,所有隐含层神经元(无论是新增还是已有)的参数使用扩展的卡尔曼算法更新.通过仿真实验,该算法在达到与其它算法性能相当甚至更好的情况下,能获得更精简的结构. 展开更多
关键词 增量学习 模糊神经网络 扩展的卡尔曼滤波器(EKF)
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基于混合粒子PHD滤波的多目标视频跟踪 被引量：2
2
作者 林庆 徐小刚 +2 位作者 詹永照 廖定安 杨亚萍 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期885-890,共6页
针对可变数目多目标视频跟踪,粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题,本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类,给各粒子群附加身份标签,使各粒子群分别对... 针对可变数目多目标视频跟踪,粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题,本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类,给各粒子群附加身份标签,使各粒子群分别对应混合粒子滤波的各分量,采用相互独立的各分量粒子滤波跟踪各目标,这样提高了目标状态估计的准确性,也能有效维持各目标的多模态分布.实验结果表明,该算法能有效处理新目标出现、合并、分离等多目标跟踪问题. 展开更多
关键词 混合粒子滤波器 概率假设密度 多目标跟踪 多模态分布
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运动秩1分解及其在运动检索中的应用 被引量：1
3
作者 祝铭阳 孙怀江 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期1582-1588,共7页
低秩分解可以有效地应用于运动检索中,然而目前有些方法是针对每个运动单独分解,在分解算法层次上忽略了不同运动之间的相关性.为此,提出一种在数据库上的低秩分解算法,在数据库中所有运动共享一组基,并加入稀疏约束得到运动数据的有效... 低秩分解可以有效地应用于运动检索中,然而目前有些方法是针对每个运动单独分解,在分解算法层次上忽略了不同运动之间的相关性.为此,提出一种在数据库上的低秩分解算法,在数据库中所有运动共享一组基,并加入稀疏约束得到运动数据的有效表示;提出一种合理的运动数据构成方式,得到优化目标方程,并给出相应的优化解法,证明了其收敛性.采用文中的分解算法,每个运动被低秩表示成一个基和一个时序向量,由于不同的运动共享一组基,因此该算法具有更好的聚类效果,即相似运动倾向于选择相同的基.实验结果表明,文中算法在运动检索应用上是有效的,并讨论了不同参数设置对检索结果的影响. 展开更多
关键词 低秩稀疏分解 运动数据库分解 四元数分解 运动检索
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一种基于改进的博客观点检索算法研究 被引量：1
4
作者 王富荣 张宏 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第9期131-133,136,共4页
近年来博客逐渐成为一种新的主流媒体及网络形式,已成为人们获取信息的重要渠道。通过分析博客的相关功能,提出一种基于博客的观点检索方法,并且设计了一种基于负规则的极性检测算法,以提高极性检测部分的性能。通过相关实验数据验证,... 近年来博客逐渐成为一种新的主流媒体及网络形式,已成为人们获取信息的重要渠道。通过分析博客的相关功能,提出一种基于博客的观点检索方法,并且设计了一种基于负规则的极性检测算法,以提高极性检测部分的性能。通过相关实验数据验证,结果证明了提出的方法的有效性,该改进算法能够显著提高系统的MAP值。 展开更多
关键词 观点检索 博客 文本极性 负规则 数学模型
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