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在支持向量机多类识别基础上探讨以球结构替代传统超平面支持向量机对QuickBird影像进行分类的可行性,对重叠区域的数据分类采用新规则,提高球结构支持向量机算法的泛化性能,并将分类结果与最小距离法、最大似然法分类结果进行比较,实验结果表明该算法有效可行,降低了二次规划的复杂度,缩短了样本训练时间. 相似文献
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将非线性神经元及多层感知机分类行为分析建筑在模糊集理论基础上,提出模糊线性判别函数、模糊判别面、模糊模式分类等概念,并引导出将多层感知机的隐层权重值均匀地分布在权重空间超球面上的网络初始化方法。以一系列实验验证此方法能明显提高多层感知机收敛性能,且与所用的学习算法、神经元的激励函数形式无关。 相似文献
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