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传统的前馈神经网络盲源分离算法由于步长固定存在许多缺点,而基于Sigmoid函数的自适应步长算法虽然能够克服固定步长算法的缺陷,但其稳态性能较差。针对这个问题,提出一种改进的自适应步长算法,该算法可灵
随机变量序列收敛性的研究,宋星,,在概率论、随机过程与随机分析、时间序列分析中,随机变量序列都起着重要的作用.所以研究其收敛性在理论与实际应用中非常关键.随机
对模糊ART神经网络模型中的类别选择方法进行改进,并在权值向量的修改规则中引入隶属度,得到一种改进的Fuzzy ART学习算法。IRIS数据分类结果证明了新方法的可行性。
论文研究-解非线性两层规划问题的新的遗传算法及全局收敛性.pdf, 针对两层规划问题本质上的非凸性和不可微性给其数值求解带来极大困难,特别是求非线性两层规划问题的全局最优解,而遗传算法不受这些因素的
论文研究-解非线性两层规划问题的新的遗传算法及全局收敛性.pdf, 在基于树型结构的逆向组合拍卖模型、及其中标者确定问题的研究基础上,针对该模型中投标者行为进行讨论.研究了对某投标组合具有确定投标值
针对已有的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在人脸识别训练中出现过拟合、收敛速度慢以及识别准确率不高的问题,提出了新型的LeNet-FC卷积神经网络模型。
目前最常见的边缘检测算子是Sobel算子,但是它存在对非0°和非90°朝向的边缘检测时,其输出幅度不强、抗干扰和抗亮度变化弱的问题。通过仔细比较Sobel算子与猫(以及雪貂和猴)的初级视皮层的简单细胞
基于主成分分析的神经网络逼近函数算法,陈臣,周炎涛,该文提出一种多参数的单调性函数的拟合方法。利用主成分分析法来进行简化处理,从而获得较少的属性集合,并在此基础上,提出一种
Neural network (some algorithm papers) can learn
论文研究-风险价值的多尺度估值模型及其均方误差收敛性分析.pdf, 在金融市场风险管理研究中,利用参数及半参数模型度量风险价值并不足以体现投资行为的异质性及资产价格波动的多尺度特征. 引入概率密度的
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