样本集压缩论文_张文朝,顾雪平,刘艳芳

导读:本文包含了样本集压缩论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:神经网络,线性,样本,稳定,模式,论文,Fisher。

样本集压缩论文文献综述

张文朝,顾雪平,刘艳芳[1](2002)在《Fisher识别用于暂态稳定评估的训练样本集压缩》一文中研究指出用Fisher线性识别技术考察了暂态稳定输入空间的线性可分性,并将其应用于神经网络训练样本集的压缩。利用Fisher识别,将样本集分成3个区域:稳定区域、失稳区域和不确定区域,对不确定区域的样本采用一种半监督的BP算法来获得一个连续分布的相对稳定指标。由于不确定区域样本数远远小于原始样本集的样本数,因此大大减轻了神经网络的训练负担,提高了训练的速度和效果。在一个10机39节点系统上的应用,表明所选方法的有效性。(本文来源于《华北电力大学学报》期刊2002年03期)

样本集压缩论文开题报告

样本集压缩论文参考文献

[1].张文朝,顾雪平,刘艳芳.Fisher识别用于暂态稳定评估的训练样本集压缩[J].华北电力大学学报.2002

论文知识图

DIAGONAL数据集及各算法所得压缩子集...2数据集1目标函数变化曲线和聚类结果F...特征加权支持向量机粘接缺陷定量识别...5- 3 DBCNN 分类准确率比较不同模拟信号的时间波形前与PCA后数据分布图

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样本集压缩论文_张文朝,顾雪平,刘艳芳
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