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针对道路监控、管道传输、线路传输等应用领域,采用理论模型和经验模型相结合的方法,提出了基于RSSI数值进行一维连续定位的算法.该方法与RADAR和1-DEMRSI方法相比,在计算处理工作量稍有增加的情况下,提高了定位精度,同时,利用该方法可以大幅度减少参考测试点数量. 相似文献
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基于分层聚类的k-means算法 总被引:8,自引:0,他引:8
为了更好地实现聚类,在分析分层聚类和k-means算法优缺点的基础上提出了一种改进的聚类算法.改进算法将分层聚类和k-means聚类算法的优点相结合,首先采用分层聚类,得到一个初始的聚类结果,然后应用k-means聚类算法继续聚类.实验结果表明,改进算法较原先传统的聚类算法,不但算法执行速度快、效率高,而且聚类效果也比较好。 相似文献
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一种解病态线性方程组的神经网络算法 总被引:1,自引:0,他引:1
陈内萍 《湖南师范大学自然科学学报》2007,30(3):38-41
详细研究了求解病态线性方程组AX=b的神经网络算法,提出并证明了神经网络算法的收敛性定理,算法的收敛性定理为神经网络学习率的选择提供了理论依据.为了验证算法的有效性,给出了应用实例.研究结果表明了求解病态线性方程组的神经网络算法是有效的. 相似文献
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为自动提取CT肺部肿瘤,辅助医生对患病部位进行诊断和治疗,利用K均值聚类算法自动提取肺部肿瘤和剩余肺部图像,并分别和影像医生手工分割的肺部肿瘤和剩余肺部图像作对比。结果表明,自动提取的肺部肿瘤图像与专业医学影像医生手工提取的肺部肿瘤图像在外形、灰度和方差方面非常接近,说明利用K均值聚类算法自动提取肺部肿瘤的方法是有效的、可行的。 相似文献
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陈亚峰 《济源职业技术学院学报》2014,(4):4-7
针对K-均值算法易受孤立点影响、对初始中心点选择敏感、易陷入局部最优的问题,对K-均值算法进行了改进,提出了一种自适应优化选择初始中心点的K-均值算法。实验结果表明,改进后的算法不仅较大程度上弥补了传统K-均值算法的不足,并且提高了聚类的稳定性和准确率。 相似文献
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为了在动态环境中快速地跟踪变化后的最优解集,提出一种基于聚类预测模型的动态多目标优化算法.通过对种群聚类,提高预测解集的分布性与广泛性,为分段预测做准备,然后利用历史信息对每个子类的中心点和形状进行预测,在环境变化后,预测产生的每个子类共同构成整个新的初始种群,有引导性地增加了种群的多样性,使算法能快速跟踪新的最优解集.在标准动态测试问题上进行算法测试,实验结果表明所提算法能快速地适应环境的动态变化,所获解集具有较好的收敛性和分布性. 相似文献
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提出一种信号频谱分析的神经网络方法,研究了神经网络算法的收敛性,给出了频谱分析的应用实例.研究结果表明,该频谱分析方法不涉及复数的乘法运算和加法运算,计算精度高,便于软件和硬件实现,特别适合于DSP软硬件实现,因而是一种有效的信号频谱分析方法. 相似文献
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联邦学习是多源隐私数据保护领域研究的热点,其框架在满足数据不出本地的情况下,可以训练出多方均满意的共同模型,但存在本地模型参数难以整合且无法在安全的情况下将多源数据充分使用的问题,因此提出基于深度学习的联邦集成算法,将深度学习与集成学习应用到联邦学习的框架下,通过优化本地模型的参数,提高了本地模型准确率;使用不同的集成算法来整合本地模型参数,在提升模型准确率的同时兼顾了多源数据的安全性。实验结果表明:与传统多源数据处理技术相比,该算法在mnist、digits、letter、wine数据集训练模型的准确率依次提升1%、8%、-1%、1%,在保证准确率的同时也提升多源数据与模型的安全性,具有很重要的应用价值。 相似文献
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通过有限元计算证明了桩厚承台的空间桁架传力机理,对其桁架传力中的拉、压杆进行损伤模拟,分别得到不同损伤程度和未损伤工况下的模态参数,并用概率神经网络进行了损伤位置的识别.结果表明,用概率神经网络对基于空间桁架传力机理的厚承台进行损伤识别是可行的. 相似文献
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杨钟瑾 《湖南师范大学自然科学学报》2006,29(3):39-44
介绍了一种加快神经网络学习的改进算法.这种改进算法结合采用快速自底向上构造神经网络算法和动态优化学习参数算法.首先,快速自底向上构造神经网络算法自动地构建神经网络的优化结构;随后,动态优化学习参数算法动态地调整和选取优化的学习参数.实验结果显示,这种改进算法能自动有效地构造网络的优化结构,与其它算法相比,具有更好的分类性能、优化的网络结构和更快的学习速度. 相似文献
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基于RBF神经网络的结构可靠度分析方法 总被引:4,自引:1,他引:4
蒙特卡罗模拟是目前结构可靠度分析中最准确有效的方法,但因其计算量太大、效率低而受到很大的限制,特别是对于大型复杂结构的功能函数不能被明确表达的情况.鉴于此,在蒙特卡罗重要抽样方法的基础上,提出了利用RBF神经网络替代原结构功能函数的RBF-蒙特卡罗方法,以提高工作效率.RBF神经网络训练样本的选取则由均匀试验设计确定,以提高样本的代表性并大幅减少样本数量,从而加快网络的训练过程,加强网络的逼近能力.算例分析表明,该方法不但能最大限度地减少结构有限元分析次数,而且有满意的计算精度,具有实际应用价值. 相似文献