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基于级联神经网络的对话状态追踪，杜晓宇，周延泉，对话状态追踪基于多轮对话过程中的用户话语信息不断更新对话状态，为对话决策提供支持。已有的对话状态通常在口语理解的结果之上
针对以往很多聚类方法不适用于链状分布的样品的情况,运用簇的概念确定新的“重心”点,然后将原始意义上的“距离”改用弧度来表征,再运用神经网络来对样品进行聚类。应用著名的“古斯塔夫森十字”图形进行仿真实验
粒子群优化（PSO）算法与误差反向传播（BP）算法相结合训练神经网络（PSO-BP-NN），可以有效提高网络的泛化能力，但是面临的最大问题就是计算时间过长。为此，提出了基于图形处理单元（GPU）的并行
基于迭代神经网络的文本情感分析，陈晨，庄伯金，随着互联网的飞速发展，信息的传播和增长也越来越快。如何有效的获取民众对相关事件、商品、活动等评价信息并挖掘出一些其中有价
同步定位与地图构建（SLAM）是移动机器人实现真正自主的关键，无迹卡尔曼滤波（UKF）由于直接利用系统非线性模型而在SLAM问题中得到广泛的应用。基于平方根滤波可以确保协方差矩阵的非负定的思想，将平方
基于神经网络的智能频谱共享系统，张典，陈军权，针对认知无线电有效通信的快速而准确的信道切换问题,本文提出了一种基于神经网络的频谱共享系统模型，它结合神经网络具有自适应��
针对传统图像复原方法对先验知识的依赖性问题，提出一种基于混合神经网络的图像复原方法。混合神经网络由卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）与BP神经网络组成。首先，通过训练
行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述，然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成，在图像、语音等领域得到了成功应用
为了提高径向基神经网络(radialbasisfuntionneuralnetwork,RBFNN)进行模拟电路故障诊断的速度与准确性，提出了一种基于粒子群算法(particleswarmoptimi
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