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51.
CC4神经网络是一种三层前馈网络的新型角分类（corner classification)训练算法，原用于元搜索引擎Anvish的档分类。当各档之间的规模接近时，CC4神经网络有较好的分类效果，然而当之间规模差别较大时，其分类性能较差。针对这一问题，本意图扩展原始CC4神经网络，达到对档有效分类的效果。为此，提出了一种基于MDS－NN的数据索引方法，将每一档映射至k维空间数据点，并尽可能地保持原始档之间的距离信息，其次，通过将索引信息变换为CC4神经 网络接受的0，1序列，实现对CC4神经网络的扩展，使其能够接受索引信息作为输入，实验结果表明对相互之间规模差别较大的档，扩展CC4神经网络的性能优于原始CC4神经网络的性能。同时，扩展CC4神经网络的分类精度与档索引方法有密切关系。 相似文献
52.
英语情态动词的一词多义给自然语言处理带来了很大困难。情态动词语义对语境很敏感,发现影响情态动词语义的主要语境因素对情态动词特征选择、机器翻译等都十分重要。因此,采用神经网络技术对英语情态动词进行语义排歧,并确定不同语境特征对语义排歧结果的影响。基于一个 100 万字的语料库,以英语情态动词 must 为例,从语境中提取影响 must 语义的语义特征和句法特征,计算并确定这些特征向量值,建立可区分根情态与认识情态语义的 BP 神经网络,排歧正确率达到 94%。在此基础上,通过实验研究确定不同语境特征对情态动词 must 语义排歧的影响程度等级。该研究结果为情态动词语义排歧及情态动词语义人工识别提供了重要依据。 相似文献
53.
基于GRNN神经网络的供应链安全库存预测 总被引：2，自引：0，他引：2
安全库存水平设置是供应链管理的重要内容，但因其影响因素多、关系复杂，预测难度大。神经网络在处理非线性问题有独特的优势。GRNN神经网络是建立在数理统计基础之上的一种新型的神经网络，具有良好的函数逼近效果。本文利用GRNN神经网络的方法进行供应链安全库存水平预测，详细介绍预测模型及其实施办法，并通过实例验证本方法的有效性。 相似文献
54.
针对传统图像去运动模糊方法易放大噪声,产生振铃效应等问题,提出一种基于梯度域和深度学习的图像运动模糊盲去除算法。该算法利用引导滤波和L0滤波对图像进行预处理,将预处理后的梯度域图像块送入设计的卷积神经网络进行训练;提取训练好的模型参数,实现模糊核估计与图像复原;在图像复原过程中使用TV正则项进行图像去模糊。与其他算法相比,该算法能有效地抑制振铃效应和减弱噪声,去运动模糊效果较好。 相似文献
55.
电磁场数值分析中的人工神经网络方法——利用Hopfield网络求解二维静电场问题 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在变分原理基础上，从优化角度出发，提出了利用Hopfield神经网络模型求解椭圆边值问题的方法，该方法实质上是将一组线性代数方程转化成一组微分方程求解，从而计算过程中内存占用减少，本文从理论上说明了这种方法的正确性，实例计算也表明这种方法的确有效。 相似文献
56.
57.
针对图片数据的分类问题，从动态构造网络的思想出发，讨论了序列构造神经网络的基本方法，并且把其应用于图片分类中。最后给出标准测试集的分类测试结果，并对其进行了比对、分析和讨论。实验结果表明此方法适合多维数据分析，取得了满意的效果。 相似文献
58.
高技术产业界定的神经网络方法 总被引：3，自引：0，他引：3
在分析国内外高技术产业界定方法以及动态界定要的基础上,探讨了人工神经网络方法在高技术产业界定方面的应用,并进行了相应的实证研究和分析。 相似文献
59.
60.