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针对小数据集情况下贝叶斯网络(BN)参数学习结果精度较低的问题,分析了小数据集情况下BN参数变权重设计的必要性,提出一种基于变权重融......
随着人类基因组序列草图的完成,有关功能基因组的研究在生命科学领域中占据越来越重要的地位。阐明基因选择性表达所依赖的调控信......
针对贝叶斯网络构建过程中先验知识的获取问题,将AHP/D-S证据理论引入到贝叶斯网络参数学习中.设计了应用AHP/D-S证据理论整合专家......
基于位置的社交网络的快速发展,通过借助社交网络来分享用户位置信息,其中包含了丰富的上下文信息,比如用户签到、兴趣点地理位置......
概率图模型是一种结合图论和概率论相关知识的理论框架。该框架可利用图结构表示模型中随机变量的联合概率分布,推断未知随机变量......
小数据集使得贝叶斯网络参数学习中的统计信息不准确,导致只依靠数据难以得到准确的贝叶斯网络参数.定性最大后验估计(QMAP)方法是......
大功率LED光度输出不仅与操作电流大小有关,且受传热过程的时滞时变不确定因素影响难以预测.针对传统机理建模存在参数提取困难、......
本文针对Hopfield神经网络(HNN)所存在的极小值问题及缺乏学习能力的问题,提出了一种学习算法.它是将决定约束条件权值大小的系数......
贝叶斯网络模型是经典概率图模型,目前已经广泛应用到各个领域中。在贝叶斯网络模型的参数获取方面,以往的方法往往仅依靠数据集或......
近年来随着移动通信技术和通信网络的快速发展,大容量的智能移动终端设备在全球范围内的普及率越来越高,其广泛应用推动了分布式移......
模糊神经网络是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物,是智能复合控制发展的必然趋势.它的学习算法是其理论与应用研究中最关键的......
网络的飞速发展使得对高质量的Web文本信息检索的需求变得空前迫切。在大多数信息检索任务中,用户的需求描述模糊而简短,而已知文档......
影响图作为一种决策分析和不确定性推理的有效工具正被广泛应用。当使用影响图作为某一决策问题描述和求解的模型时,首先面临的问题......
股票市场被认为是经济的“晴雨表”和“报警器”,不仅受到政府的重视,而且也受到广大投资民众的普遍关注。对股票价格变化趋势的预测......
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该文论述了以鞍山钢铁公司11号高炉为背景的高炉炉况评价与参数学习两个系统的设计与实现.高炉炉况评价系统功能是判定炉况是否顺......
在现实世界中存在着海量数据,因此如何处理这些数据并从中发现知识是具有现实意义的亟待解决的问题。随着信息技术的发展,数据挖掘技......
近年来,模糊神经网络以其广义的函数逼近能力,已经受到了广泛的关注。在模糊神经网络的研究中,参数学习问题具有很大的重要性。一般来......
作为实用化人工智能的一个最新的研究领域,专家系统在社会各领域的应用已经越来越广泛。专家系统的研究方向主要是知识获取、推理机......
算法的参数自适应是数据挖掘领域一个重要的研究课题,它的目标是使算法参数能够进行自动调整,从而消除用户在算法参数设置经验方面的......
无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)编队空面任务决策作为编队协同作战的核心环节,战术决策方法则是确保无人机编队协同作战效果......
管道风险评估是管道完整性理论中的一个核心内容,针对复杂环境下油田管道会面临腐蚀、制管缺陷、误操作和第三方破坏等风险因素,采......
随着纺织工业的发展,仅依靠人工识别织物已不能满足日益增长的生产需求,因此越来越多的图像识别技术被应用于织物识别。织物图像识......
为克服船舶航行过程中存在的非线性和不确定性等不利因素,并提升自动舵的控制性能,本文基于自抗扰控制技术开展船舶航向控制设计的......
随着人工智能技术受到人们越来越广泛的重视和应用,贝叶斯网络作为经典的机器学习算法,以其概率推理准确和语义表达清晰的优势,在......
为避免制造业企业员工反生产行为(CWB)对组织安全及绩效的负面作用,基于贝叶斯网络(BN)和计算试验方法,研究群体CWB的演化模型。首......
生猪养殖管理是标准化生猪养殖工艺的重要组成部分,对其进行研究可以有效解决生猪养殖管理中可能遇到的问题.笔者依据专家经验和贝......
针对汉语的韵律特征受语境参数影响时,表现出层次性的特点,本文描述了一种带特殊加权因子和输出优化功能的人工神经网络,并用其来构筑......
蚁群算法是一种来自真实蚂蚁行为的模拟进化算法.由于基于梯度下降法的混合学习算法在模糊神经网络的参数学习中有陷入局部极小的......
本文讨论了半马尔可夫决策过程(SMDP)基于参数学习的性能优化问题.首先通过SMDP的一致链转抉及其性能势的神经元网络逼近,建立......
由于直升机本身构造及气动特性的复杂性,所涉及的问题多为非线性问题,这种非线性问题给数学建模带来很大困难,而神经网络可以很好......
提出了一种基于GMM(Gaussian Mixture Models)概率决策的人手空间定位方法.即:利用手的各种样本图像建立混合Gaussian模型,借助于......
模糊神经网络(f-NN)为从控制操作的传感器数值数据中获取“if-then”控制规则提供新的工具,这种方法把模糊控制规则的抽取过程转化......
该文应用模糊神经网络对高炉参数学习专家系统进行研究,该神经网络采用具有线性激励的BP快速学习算法,能够实现模糊推理进行隶属系数参......
目的织物识别是提高纺织业竞争力的重要计算机辅助技术。与通用图像相比,织物图像通常只在纹理和形状特征方面呈现细微差异。目前......
模糊系统设计中,模糊规则的建立是系统设计的瓶颈问题。针对这一问题,该文提出了一种用于监督神经网络自动生成模糊规则并实现模糊推......
分析和概述了当前学习控制系统所采用的技术、学习方法及应用的发展新动向 .从所采用的技术来看 ,学习控制正在从采用单一的技术向......
在输入和输出信号均有噪声污染的情况下 ,提出随机模糊逻辑神经网络系统及其参数学习算法 ,给出了参数学习公式 ;仿真计算表明本文......
结构学习是用神经网络解决问题的关键所在.结构学习比参数学习更困难,其本身就包含有参数学习的过程.本文讨论前馈网络的结构学习......
本文从连接权值、网络的拓扑结构、网络的学习参数以及神经元的激活特性等不同方面分别讨论了人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork——ANN)的学习问题,并就当前......
随着全球经济一体化进程的加快,市场竞争日趋激烈,客户关系管理及相应的理论研究受到了前所未有的重视。而客户忠诚度的高低直接决......