本项目以人工神经网络为基本构件研究图象处理,系统集成方法,着重研究了模型分类系统的集成,把多个分类系统集成一个新的集成型系统。这样的系统比原先的各个系统的识别率更高。这项工作是以国内提出的综合集成法的构思为指导,着眼于人与计算机两者结合解决复杂问题,提出利用多层网络加以反馈,形成的非线性动力学系统作为集成网络,并以有教师的学习(监督学习)算法来训练集成网络,在训练的过程中,输入样本属于的类别是由教师决定的,注入了人的作用。这种网络集成法拓广到闭环网络,比国外同一时间所提出的方法更为深入。通过所完成的手写数字识别与金融用汉字识别两个系统,表明了方法的有效性,且适用于广泛的模式识别问题。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
涡度相关技术及其在陆地生态系统通量研究中的应用
硬件木马:关键问题研究进展及新动向
端壁抽吸控制下攻角对压气机叶栅叶尖 泄漏流动的影响
基于公众情感倾向的主题公园评价研究——以哈尔滨市伏尔加庄园为例
结核性胸膜炎分子及生化免疫学诊断研究进展
多品种小批量按订单生产企业生产效率改善方法研究
面向多品种、小批量制造环境的动态质量控制技术的研究
基于贝叶斯理论的多品种小批量生产计数型控制图研究
多品种小批量生产模式下基于约束规划的生产调度方法研究