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1991年 | 3篇 |
1990年 | 3篇 |
1989年 | 5篇 |
1988年 | 4篇 |
排序方式: 共有602条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。 相似文献
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战场信息系统作为信息化战争条件下作战力量"倍增器",是构建未来陆军作战体系的核心和纽带。从未来战场信息系统的作战需求出发,分析了美陆军战场信息系统的迭代过程、各阶段主要特征及典型系统;探讨了美陆军战场信息系统的发展思路和途径,以期为我国陆军战场信息系统的顶层设计研究提供参考。 相似文献
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