阮恭勤
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：中山大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于AdaBoost算法的图像复原方法
- 提出一种基于AdaBoost算法的图像复原方法。采用滑动窗口算法提取图像特征,获得BP网络的输入和目标输出。然后以该BP网络为弱学习器,建立AdaBoost算法模型,应用于图像复原。实验结果表明,该方法比传统的BP神经网...
- 蔡念金丰阮恭勤潘晴许少秋
- 关键词：图像复原ADABOOSTBP神经网络
- 文献传递
- 求解时变线性方程及二次优化问题的递归型人工神经网络性能分析
- 实时求解线性方程及二次优化等数学问题在科学研究和工程应用的众多领域中频繁出现，这些方程能否快速、有效地求解是许多问题求解的关键步骤。其中一种对该类问题求解的重要方法是采用递归神经网络，这类方法具有并行处理及容易硬件实现等...
- 阮恭勤
- 关键词：递归神经网络性能分析并行处理
- 文献传递
- SIMO傅里叶三角基神经网络的权值直接确定法和结构自确定算法被引量：3
- 2011年
- 根据傅里叶级数逼近理论,将正交三角函数系作为隐层神经元激励函数,合理选取这些激励函数的周期参数,构造单输入多输出(SIMO)傅里叶三角基神经网络模型.根据该网络的特点,推导出一种基于伪逆的权值直接确定法,从而1步计算出网络最优权值,并在此基础上设计出隐层结构自确定算法.仿真结果表明,与传统BP(反向传播)神经网络及基于最小二乘法的SIMO傅里叶神经网络模型相比,本网络模型具有更高的计算精度和更快的计算速度.
- 张雨浓李钧张智军阮恭勤姜孝华
- 关键词：权值直接确定
