山东省自然科学基金(ZR2010FL004)
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
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- 支持向量机在语音识别中的应用
- 针对神经网络在语音识别中遭遇的局部最小问题,本文将支持向量机应用于语音识别。支持向量机能提供好的泛化性能,且有效地克服了局部最小。采用支持向量机对含有四个分量的语音信号进行了识别,并与BP神经网络的识别结果进行了对比,结...
- 张苓
- 关键词：神经网络语音识别
- 文献传递
- 粒子群算法在BP神经网络优化中的应用
- 为了改善BP神经网络学习算法易陷入局部极小的缺陷,本文采用粒子群算法来优化BP神经网络的性能。首先采用粒子群算法得到最优的初始权值和阈值,然后将这些值赋给未优化的BP神经网络得到优化的神经网络,最后用仿真数据来评估优化的...
- 张苓
- 关键词：BP神经网络粒子群算法
- 文献传递
- 基于功率优化和无线数据传输技术的城市道路照明节电系统被引量：2
- 2013年
- 分析了高压钠灯的工作特性,在此基础上,提出采用功率优化技术和单灯控制技术相结合,实现城市路灯系统节能。根据电网电压波动情况,提出功率优化技术实时优化高压钠灯输入功率,始终使其工作在最优状态,实现高压钠灯运行节能,并且提高了高压钠灯的使用寿命。采用无线数据传输技术实现路灯的单灯控制以及功率优化节电装置的远程监控,形成城市路灯综合节电系统,采用技术节能和管理行为节能相结合的手段,在保证路灯正常功能的前提下,实现路灯系统最优节能运行。
- 季涛
- 关键词：城市道路照明高压钠灯功率优化节电
- 基于支持向量机算法的葡萄酒种类识别
- 针对K均值算法在葡萄酒种类识别中存在的缺点,将支持向量机应用到葡萄酒种类识别中,并将此算法的识别率与K均值聚类算法进行比较,结果证明该算法有较好的全局收敛性,可以有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点。
- 张苓
- 关键词：K均值算法支持向量机
- 基于支持向量机算法的葡萄酒种类识别
- 针对K均值算法在葡萄酒种类识别中存在的缺点,将支持向量机应用到葡萄酒种类识别中,并将此算法的识别率与K均值聚类算法进行比较,结果证明该算法有较好的全局收敛性,可以有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点。
- 张苓
- 关键词：K均值算法支持向量机
- 文献传递
- 粒子群算法在BP神经网络优化中的应用
- 为了改善BP神经网络学习算法易陷入局部极小的缺陷,本文采用粒子群算法来优化BP神经网络的性能。首先采用粒子群算法得到最优的初始权值和阈值,然后将这些值赋给未优化的BP神经网络得到优化的神经网络,最后用仿真数据来评估优化的...
- 张苓
- 关键词：BP神经网络粒子群算法
- 文献传递
- 支持向量机在语音识别中的应用
- 针对神经网络在语音识别中遭遇的局部最小问题,本文将支持向量机应用于语音识别。支持向量机能提供好的泛化性能,且有效地克服了局部最小。采用支持向量机对含有四个分量的语音信号进行了识别,并与BP神经网络的识别结果进行了对比,结...
- 张苓
- 关键词：神经网络语音识别
