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相似文献
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1.
传统的BP神经网络算法在寻优过程中常陷入局部极小值而无法得到全局最优解,同时在大数据量训练时,运算时耗大,效率低.为了避免这些缺点,提出了并行GA-Adaboost-BP神经网络算法,用GA算法优化BP神经网络权值,避免陷入局部极小值.运用并行Adaboost算法,将大数据量分成若干个小数据量集,由Adaboost算法组合多个小数据集BP神经网络的输出,构建一个强预测器,这种分布式运算提高了大数据量训练效率.实验证明,用改进BP神经网络算法对大数据量M-learning学习质量评价进行预测,其精确度较高,预测稳定性较好,运算效率得到提高.  相似文献   

2.
提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器(modified quadratic discriminant function,MQDF)作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %,8.1 %和19.5 %。  相似文献   

3.
针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.  相似文献   

4.
基于改进分类模型的文本分类系统实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于改进的分类模型的文本分类系统来实现文本的自动分类.针对传统的特征提取算法不能很好区分特征词在类内和类间分布情况的缺陷,该系统利用方差对该算法作了改进,用改进的特征提取算法量化各个特征词的权重,为了降低特征向量的维数,采用为每个类建分类器的分类模型,利用遗传算法来修正各个类特征词的权重,直到为每个类训练出能够代表本类的特征向量,最后用这些类的特征向量进行分类.通过在同一数据集上进行对比实验,说明本文提出的改进分类模型的文本分类系统是正确可行的.  相似文献   

5.
针对无人机平台获取的高分辨率可见光松树图像,提出一种结合深度卷积神经网络和Adaboost算法的病害松树识别方法,解决传统机器学习方法识别病害松树精确度不高问题.首先利用卷积神经网络训练病害松树模型再利用训练模型将地物中的田地、裸土及黑影等复杂信息剔除掉,提取病害松树、健康松树及黑影区域的颜色和纹理特征,依据提取的特征在剔除地物干扰项后的决策层使用Adaboost分类器进行目标识别.实验结果表明,该方法相较传统的K-means聚类、支持向量机、Adaboost算法、BP神经网络、VGG(visual geometry group)算法等在识别精确度方面有显著提高.  相似文献   

6.
基于PCA改进的快速Adaboost算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对传统的Adaboost算法可能出现在应对较大训练数据集训练时间过长的问题,提出了一种改进的Adaboost算法——PCAdaboost。改进算法利用PCA方法的降维技术,对训练样本特征提取主要成分,去除输入样本特征间的相关性,提高分类精度。同时,从样本阈值搜索角度考虑了特征值等分和特征值空间维数,给出了阈值快速搜索方法。实验结果表明,该算法在UCI数据集上取得较好的效果。  相似文献   

7.
一种新的Adaboost快速训练算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
提出了一种新的Adaboost快速训练方法,解决了基于Adaboost的人脸检测算法中结构复杂、训练非常耗时的问题.新方法从两方面提高训练速度:直接求解训练中Adaboost目标函数;在直接求解算法基础上,使用了双阈值简单分类器构造强分类器的Adaboost检测器结构。  相似文献   

8.
在Adaboost人脸检测算法的基础上,通过将所有的特征值排序并构建一个次序表,并使用改进Adaboost权值更新算法和分类误差计算方法,训练分类器并检测样本图像,达到了减少训练分类器耗时、提高检测率和降低误检率的效果.最后在DSP上实现了人脸检测系统,验证了改进系统在实时性能上得到较大的改善.  相似文献   

9.
基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的.为了在一定程度上放松这一假设,提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法,该算法采用一种新的权重计算方法,这种权重计算方法是在传统词频反文档频率(TF-IDF)权重计算基础上,考虑到特征项在类内和类间的分布情况,另外还结合特征项间的相关度,调整权重计算值,加大最能代表所属类的特征项的权重,将它称之为TF-IDF-FC权重计算.与基于传统TF-IDF权重的加权朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较,如基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法,这种算法的分类效果均有一定的提高.  相似文献   

10.
一种基于Adaboost算法的人脸检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能.  相似文献   

11.
夏克-哈特曼阵列光斑质心探测误差比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
在相同信噪比的情况下,通过数值仿真对夏克-哈特曼波前传感器阵列光斑的4种质心探测算法进行质心探测误差对比.仿真结果表明,强加权质心算法具有较好的适用性,该算法在信噪比小于5时,质心探测误差低于0.5像素.在对阵列光斑进行质心探测时,同时考虑质心探测误差和探测速率,有效提高了质心探测的准确性和快速性.  相似文献   

12.
基于检测点失效检测算法的研究与改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
对利用二次检测模式构建的基于检测点的失效检测算法进行改进: 利用误判概率调整二次检测延迟时间的计算方法, 动态计算二次检测时间, 从而提高分布式网络中失效检测的准确性. 通过实验将传统的失效检测算法以及基于检测点的失效检测算法与本文提出的改进算法进行对比, 验证了在分布式系统失效检测应用中, 改进的算法能够提高失效检测的准确性.  相似文献   

13.
有时间窗的车辆路径问题及改进禁忌搜索算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于改进的禁忌搜索算法求解有时间窗的车辆路径问题,建立了该问题的通用数学模型.改进算法中,在随机构造的多个可行解中挑选较好的解作为初始解,采用2-opt方法生成邻域,并构造了动态禁忌表,使禁忌表的大小和结构随搜索过程发生改变,提高了整体寻优能力.仿真实验证明了算法的可行性、有效性和优越性.  相似文献   

14.
基于传统任务调度算法,通过在调度过程中增设服务器最佳期望序列及负载均衡指数,采用任务连接数约束服务器选择,解决了传统任务调度算法对于集群负载均衡性能的忽略问题.实验结果表明,该改进算法能达到较高负载均衡度,同时缩短任务完成时间,并提高了集群对于批量级任务的处理能力,从而达到了优化的目的.  相似文献   

15.
针对目前大部分离群点检测算法未考虑数据的局部信息, 导致离群点检测的准确率低问题, 提出一种新的基于聚类和局部信息的两阶段离群点检测算法. 通过定义新的局部离群因子作为判断数据对象是否为离群点的衡量标准, 改进了传统离群点检测算法的过程. 实验结果表明, 该算法在保持线性复杂度的同时, 能更准确、 有效地挖掘出数据集中的离群点.  相似文献   

16.
一种改进的RBF神经网络混合学习算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。  相似文献   

17.
采用粒子群优化(PSO)算法, 以互阻增益和共模抑制比乘积对输出电阻的比作为适应度函数, 对差分\|共射两级直接耦合负反馈放大电路中的电阻值进行自适应优化.  优化结果表明, 对互阻增益和输出电阻分别限制时, 它们均趋于设定值的底限, 使适应度函数最大, 以符合算法要求, 从而可根据工程对放大器指标的不同需求, 改变适应度函数, 找到最佳电路参数.  经EWB软件仿真, 反馈放大器互阻增益与优化理论计算的最大相对误差为0.515%.   相似文献   

18.
提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法. 该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中. 通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性. 首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法(PSO, GPSO和NM PSO算法). 其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较. 结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、 效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.  相似文献   

19.
针对传统路由技术已不能适用于动态分布式网络(如车载通信网络)的现状, 提出一种基于DSR分层机制的移动代理路由策略(NCM-DSR), 并将所提出的NCM DSR协议分别与加入移动代理的DSR协议(MA-DSR)和DSR协议进行比较. 仿真实验结果表明, NCM-DSR协议降低了端到端的传输时延, 进一步减少了路由请求次数, 包的提交率也有一定程度的提高, 更适于车载通信网的实时通信.  相似文献   

20.
提出一种基于轮廓跟踪算法的虹膜定位算法. 该算法先通过像素点扫描查找二值虹膜图像中轮廓的起始点, 然后由起始点进行轮廓查找、 轮廓编码、 轮廓筛选确定虹膜内轮廓, 再通过虹膜外轮廓和巩膜间的灰度突变点到内轮廓圆心距离的平均值确定外轮廓半径, 实现虹膜内、 外轮廓的定位. 实验结果表明, 该算法具有较快的定位速度、 较高的准确率, 性能稳定.  相似文献   

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