[ 登录/注册 ] 购物车(0)
期刊大全 杂志订阅 SCI期刊 SCI发表 期刊投稿 出版社 公文范文 精品范文
摘要:传统分类器常依赖于低维度子空间的特征进行分类,但仅在单个子空间下进行分类会因为不同类别的重叠而效果不佳。为此,提出一种基于流形学习的神经网络分类方法,利用非线性嵌入方法获得数据每个类的子空间,再使用非线性嵌入判别准则优化各个径向基函数自联想神经网络的参数。实验结果表明,该方法能有效解决类别重叠问题,分类准确率和鲁棒性高于传统分类方法。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
北大期刊 下单
国际刊号:1000-3428
国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1672-5913
国内刊号:11-5006/TP
国际刊号:1000-3266
国内刊号:11-2124/TP
多年专注期刊服务,熟悉发表政策,投稿全程指导。因为专注所以专业。
推荐期刊保障正刊,评职认可,企业资质合规可查。
诚信服务,签订协议,严格保密用户信息,提供正规票据。
如果发表不成功可退款或转刊。资金受第三方支付宝监管,安全放心。