【摘 要】
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本文针对智能单粒子优化算法(Intellgence single particleoptimizatio,ISPO)算法过分依赖于给定参数这一缺陷,提出了改进的简化智能单粒子算法(Simplified intelligencesingle panicle optimization,SISPO),并成功将其应用于训练神经网络。在保持ISPO寻优性能的同时,SISPO算法不冉需要专门设定参数。我们将提
【机 构】
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深圳大学德州仪器DSPs实验室,深圳 518060
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本文针对智能单粒子优化算法(Intellgence single particleoptimizatio,ISPO)算法过分依赖于给定参数这一缺陷,提出了改进的简化智能单粒子算法(Simplified intelligencesingle panicle optimization,SISPO),并成功将其应用于训练神经网络。在保持ISPO寻优性能的同时,SISPO算法不冉需要专门设定参数。我们将提出的SISPO神经网络训练算法(Simplifiedintelligence single particle optimization networkSISPONN)通过手写体数字识别进行了实验。结果表明,SISPONN算法比诸如梯度下降法之类的传统BP算法取得了更小的训练误差和测试误差,训练效果更好,能够更有效用于训练结构复杂的神经网络。
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人耳检测是人耳识别系统的首要环节,这一环节的检测效果直接影响了整个识别系统的性能。本文根据人耳的自身结构特点,针对传统AdaBoost算法在人耳检测中的不足之处进行了有效改进。本文主要进行了三方面的工作：通过改变弱分类器的权重分配,影响检测器性能的侧重点,进而降低误检率;引入排除阈值的概念,在训练过程中抑制噪声样本,提高检测器的鲁棒性,防止过学习现象的出现。最终获得的检测器在CAS-PEAL库等三
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