版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是Haken提出的一種模式識(shí)別方法,它是一個(gè)自上而下的模式識(shí)別過(guò)程。本文在分析經(jīng)典.Haken協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法,并將改進(jìn)后的算法用于解決地層斷面信息的識(shí)別。 首先介紹了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,對(duì)Haken協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總體結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,將網(wǎng)絡(luò)分為匹配子網(wǎng)和競(jìng)爭(zhēng)子網(wǎng),并針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的原型選擇、模式特征空間選擇、伴隨矩陣的求解、重構(gòu)序參量、注意參數(shù)的選擇、網(wǎng)絡(luò)競(jìng)
2、爭(zhēng)迭代等關(guān)鍵問(wèn)題,在研究現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出了一種改進(jìn)協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法,使網(wǎng)絡(luò)更適應(yīng)地層斷面信息的識(shí)別。 在原型選擇方面,研究了基于遺傳算法的原型選擇算法和簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)平均值原型選擇算法,提出了改進(jìn)的平均值原型選擇算法;在模式特征空間選擇方面,研究了基于核函數(shù)的空間變換;在伴隨矩陣的求解方面,研究了迭代算法和逆?zhèn)嗡惴?,?duì)兩種算法的性能進(jìn)行對(duì)比;在重構(gòu)序參量方面,分析了直接求相似度的序參量重構(gòu)算法;在注意參數(shù)的選擇方面,
3、研究了基于獎(jiǎng)懲學(xué)習(xí)機(jī)制的注意參數(shù)訓(xùn)練算法和四種動(dòng)態(tài)注意參數(shù)選擇算法,并提出改進(jìn)的獎(jiǎng)懲機(jī)制動(dòng)態(tài)注意參數(shù)選擇算法;在網(wǎng)絡(luò)的競(jìng)爭(zhēng)迭代過(guò)程中,采用快速Haken神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)。其中原型選擇算法的改進(jìn)和注意參數(shù)的選擇均是在地層信息識(shí)別方面的一個(gè)新嘗試。最后,將改進(jìn)的新算法應(yīng)用我們開(kāi)發(fā)的“高速公路空間地理信息可視化管理系統(tǒng)(HSIVS)”的地層斷面信息識(shí)別問(wèn)題上,并與實(shí)際地層斷面對(duì)比校驗(yàn),表明網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別性能比經(jīng)典Haken協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的語(yǔ)音識(shí)別方法研究.pdf
- 基于復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的掌紋識(shí)別方法的研究.pdf
- 基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別方法研究.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)種識(shí)別方法研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)脈象識(shí)別方法研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌快速識(shí)別方法研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)荷載識(shí)別方法研究.pdf
- 基于模糊混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別方法研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障模式識(shí)別方法的研究.pdf
- 基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的板形識(shí)別方法.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋(píng)果氣體識(shí)別方法研究.pdf
- 基于復(fù)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法研究.pdf
- 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁損傷識(shí)別方法研究.pdf
- 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁損傷識(shí)別方法研究.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢字分層識(shí)別方法研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和HMM的眉毛識(shí)別方法研究.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別方法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論