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1999年中国神经网络与信号处理学术会议
1999年中国神经网络与信号处理学术会议
召开年:
1999
召开地:
汕头
出版时间:
1999-11
主办单位:
中国电子学会
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1.
BP算法中设定随训练样本变化的神经元阀值的研究
王建
;
吴捷
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
提出一种新的方式处理BP算法:在隐层和输出层的神经元中设定随训练样本变化的阀值,即在有关的每个神经元中设定和训练样本数量相同的一组阀值,在学习完所有样本后,用常规的BP算法,根据每一组训练样本调整权重和神经元阀值,计算机仿真表明该处理方法具有稳定、快速的收敛精度。
BP算法;
训练样本;
神经元阀值;
收敛精度;
2.
一种基于NN的ATM网络双重路由选择算法
杨明
;
刘泽民
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
该文研究了神经网络用于ATM网络路由选择的问题。以降低呼损率和提高网络利用率为优化目标,提出双重路由算法。根据不同的网络状态,采用了基于HOPFIELD神经网络的不同的路由方法。文算法不但逻辑控制及硬件实现较为简单,而且仿真结果表明,在各种呼叫分布情况下,能有效降低呼损率和提高网络利用率,很好地优化了系统性能。
Hopfield神经网络;
ATM网络;
路由选择;
3.
线性可分函数的构造及计数<'*>
章照止
;
马晓敏
;
杨义先
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
该文引进了加权距离球的概念。证明加权距离球函数与线性可分函数是等价的,由此得到一个布尔函数可由单个神经元实现的充要条件是它为加权距离球函数。该文还给出了加权距离球的性质,判别条件,构造方法及计数公式,由此可得到性可分函数的相应结果。
加权距离球;
加权距离球函数;
线性可分函数;
神经元;
4.
由Hebbian规则引出的随机近似学习算法
梁朴
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
该文概要地介绍了由神经网络中的Hebbian规则引出的几种类型随机近似学习算法的工作原理,并推广了其中的LPC学习算法的条件。
神经网络;
Hebbian规则;
随机近似;
线性预测;
5.
线性代数方程组的神经网络求解
黄德双
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
该文提出了使用神经网络方法,来快速递推获得线性代数方程组的解(包括唯一解和最小二乘解)。最后,给出了几个实例验证了所提方法的有效性。
线性方程组;
单层线性网络;
求解;
递推最小二乘;
6.
基于改进Hopfield神经网络的信道分配优化
秦好亮
;
曹达仲
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
当今,对无线移动通信需求的迅速增长和有限的频率资源的矛盾日益突出。如何高产最优地分配有限的信道资源,就成为一个重要的研究课题。该文针对信道分配问题的特点,提出了一种改进的Hopfield神经网络。它在神经网络的初始化和更新过程中,采取适当的措施努力保证信道需求和同场地限制(co-site constraint)。计算机模拟结果表明用改进Hopfield神经网络优化信道分配问题具有高收敛频率和快收敛速度。
神经网络;
信道分配问题;
7.
视频压缩中的运动矢量搜索算法的研究
陈力
;
白然
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
近年来,数据压缩作为实际图象传输和存储应用的一种有效途径而受到日益重视。该文在分析研究视频数据压缩应用中不同运动矢量搜索算法原理和特点的基础上,对穷举搜索、三步式搜索、快速搜索、二维对数式搜索、共扼方向搜索等几种运动搜索补偿算法,以及对几种误差函数的优缺点进行了比较。根据实际的视频编码设计和实现可采用不同的算法和技术以适用于不同的条件。
数据压缩;
视频编码;
运动搜索;
8.
语音信号盲分离的多变量密度估计方法
何振亚
;
杨结溪
;
刘琚
;
鲁子奕
;
何晨
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
该文给出了一种语音信号盲分离的训练算法。该算法选用Kullback-Leibler距离作为目标函数来衡量源信号各分量的独立性,利用多变量概率密度估计技术和自然梯度优化算法,最小化该目标函数。计算机仿真结果表明,算法既可以有效分离混迭语音信号。
盲源分离;
多变量密度估计;
互信息;
统计独立;
9.
数值预报产品的神经网络释用预报的应用
金龙
;
朱诗武
;
赵成志
;
陈宁
《1999年中国神经网络与信号处理学术会议》
|
1999年
摘要:
该文利用国家气象局T106中期数值预报产品资料,采用神经网络方法建立了气象上预报难度较大的小概率事件--大雾天气集成预报模式。结果表明,神经网络集成预报的历史样本拟合和独立样本预报精度均优于各个子方程,显示了较好的应用研究前景。
神经网络;
雾;
天气集成预报;
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