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1.
在传统的RBM神经网络的基础上提出一种新颖的MD-RBM神经网络模型用于超高碳钢微结构高维图像数据的特征学习。该模型利用新的乘法距离(MD)取代欧式距离以计算高维图像数据之间的距离关系,有效缓解欧式距离在高维数据中的不稳定性问题。MD-RBM神经网络模型利用少量的成对约束监督信息引导其编码过程,使得一部分图像数据的隐藏层特征更加聚集在一起,而且同时使得一部分图像数据的隐藏层特征更加分散,由此得到高维图像数据的隐藏层特征表现出很好的聚类性能。实验选择两种经典聚类算法Affinity Propagation(AP)和Spectral Clustering(SC)作为对比,结果显示,基于MD-RBM模型的聚类识别算法比原始聚类算法、半监督算法以及基于RBM模型的聚类算法都表现出更优的聚类性能。  相似文献   
2.
针对无固定起点、无精确尺寸、无统一比例的平面矢量图形,提出一种相似性比较识别方法.首先提取单个图素的属性特征以及图素之间的位置关系、拓扑关系特征,这些特征因素具有不同层次,而且有模糊性,因此采用三级综合模糊评判方法来评判相似识别结果.该方法易于构造,便于软、硬件实现,并成功应用于工科作业图形的批改识别中.  相似文献   
3.
"软件衰退"现象在软件系统中普遍存在,利用"软件抗衰"技术可以在软件出现衰退时提高系统性能,针对基于MIDAS三层架构系统结构的特殊性,提出一种双抗衰系统工作模型分布在中间层应用服务器和数据库服务器端协同工作,可以应对三层架构系统部分或整体出现衰退,采用应用级或系统级恢复,提高系统整体的性能,同时也保障了数据的完整性、安全性.  相似文献   
4.
当agent的信念集是无限集时,传统的基于有限逻辑语言的刻画信念变化(belief change)的简单语义模型通常不再适用。Grdenfors和Makinson 引入的epistemic entrenchment(认知牢固度)模型虽然可以用来从语义上刻画AGM型信念收缩算子,但他们并未给出如何构造一个具体的epistemic entrenchment 的方法。在无限命题逻辑语言的背景下,通过在模型集上引入一个拓扑结构,构造出一种新的用来刻画AGM信念收缩的语义结构,称为认知链,并给出相应表示定理。讨论了epistemic entrenchment与认知链之间的关系。相对epistemic entrenchment而言,认知链具有结构简单并易于构造的特点。  相似文献   
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