查询结果:   鲁高宇,李涛.基于选择性神经网络集成的地基云状识别算法[J].计算机应用与软件,2015,32(3):185 - 187,232.
中文标题
基于选择性神经网络集成的地基云状识别算法
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
961
英文标题
GROUND NEPHOGRAM RECOGNITION ALGORITHM BASED ON SELECTIVE NEURAL NETWORK ENSEMBLE
作 者
鲁高宇 李涛 Lu Gaoyu Li Tao
作者单位
南京信息工程大学电子信息工程学院 江苏 南京 210044     
英文单位
School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, Jiangsu, China     
关键词
云状 K均值 BP神经网络 AdaBoost算法
Keywords
Cloud form K-means BP neural network AdaBoost algorithm
基金项目
公益性行业(气象)科研专项项目(GYHY201306070)
作者资料
鲁高宇,硕士生,主研领域:模式识别,机器学习。李涛,副教授。 。
文章摘要
针对传统地基云图云状识别模型精度较低的问题,提出一种基于K均值算法的选择性神经网络集成的方法。该方法以BP神经网络集成模型为基础,采用K均值聚类算法选择部分有差异性的个体神经网络进行集成,建立了云状分类模型。通过对云图样本进行仿真实验,结果表明所提出的算法相对于单个BP神经网络及传统的BP_AdaBoost集成算法用于云图的分类,能有效地提高云图识别分类的精度。
Abstract
In view of the low accuracy of traditional ground nephogram recognition model, the authors put forward a k-means algorithm-based selective neural network ensemble method, which takes BP neural network ensemble model as the basis, uses k-means algorithm to choose the individual neural networks with partial diversities for integration, and builds the cloud form classification model. Through simulation experiments on ground nephogram samples, the results show that the algorithm proposed in the article can effectively improve the classification accuracy of ground nephogram recognition in comparison with applying single BP neural network and traditional BP_AdaBoost ensemble algorithm on classification of ground nephogram.[HQ]
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