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基于LVQ神经网络的水果图像分割研究
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作者 郭勇 黄骏 +2 位作者 陈维 高华杰 李梦超 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2024年第4期76-83,共8页
由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选... 由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明:网络在很宽广的阈值范围内(0.001~0.99)分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。 展开更多
关键词 水果图像分割 lvq神经网络 KIRSCH算子 CANNY算子 面积误差 时间复杂度 阈值
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基于LVQ神经网络的青年女性胸部识别模型构建
2
作者 沙莎 李诗怡 +2 位作者 迟诚 万亚如 江学为 《纺织工程学报》 2024年第1期69-79,共11页
为提高青年女性胸部形态分类的准确率,填补文胸号型分类体系存在的缺陷,结合青年女性胸部体型特征构建了一种基于LVQ神经网络的青年女性胸部识别模型。研究运用非接触式激光三维技术共采集216个青年女大学生胸部数据,将因子分析提取的9... 为提高青年女性胸部形态分类的准确率,填补文胸号型分类体系存在的缺陷,结合青年女性胸部体型特征构建了一种基于LVQ神经网络的青年女性胸部识别模型。研究运用非接触式激光三维技术共采集216个青年女大学生胸部数据,将因子分析提取的9个胸部特征指标采用K-means聚类法,通过手肘图、轮廓系数图确定K值,最终将胸型分为4类。在此基础上构建LVQ神经网络胸型识别模型,以9项胸部特征指标为输入,4种胸型为输出,进行LVQ神经网络的训练。研究结果表明:模型经训练及测试后,识别精度达到95%,Kappa系数为0.932。与BP、PNN神经网络模型相比,在运算效率、模型精度和稳定性方面,LVQ神经网络模型的表现要明显优于其他两种神经网络。 展开更多
关键词 三维人体测量 胸部特征 胸部形态分类 胸型识别 lvq神经网络
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基于LVQ神经网络的电力网络智能风险预警方法
3
作者 袁杰生 刘志民 吴天磊 《长江信息通信》 2024年第1期17-19,共3页
针对现有电力网络风险预警方法在实际应用中,存在无法找出全部异常数据,无法实现对电力网络安全的准确判别问题,引入LVQ神经网络,开展对电力网络智能风险预警方法的设计研究。从多个来源采集电力网络运行数据,并对其处理。利用LVQ神经网... 针对现有电力网络风险预警方法在实际应用中,存在无法找出全部异常数据,无法实现对电力网络安全的准确判别问题,引入LVQ神经网络,开展对电力网络智能风险预警方法的设计研究。从多个来源采集电力网络运行数据,并对其处理。利用LVQ神经网络,实现对异常数据的排查和定级。最后,应用全业务合规管理监控,实现对电力网络风险的智能化预警和对预警结果的可视化展现。通过对比实验证明,新的预警方法可以实现对电力网络中异常数据的全部查出,促进电力网络运行安全性提升。 展开更多
关键词 lvq神经网络 网络 预警 风险 智能 电力
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基于相空间重构与GSA-LVQ的有载调压变压器分接开关机械故障诊断 被引量:3
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作者 赵书涛 李小双 +3 位作者 李大双 徐晓会 李云鹏 李波 《电测与仪表》 北大核心 2023年第10期136-141,共6页
针对有载调压变压器分接开关机械故障诊断准确率不高以及潜在机械故障不能及时被发现的问题,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、相空间重构结合万有引力搜索法(GSA)改进学习矢量量化神经网络(LVQ)的有载分接开关机械故障诊断... 针对有载调压变压器分接开关机械故障诊断准确率不高以及潜在机械故障不能及时被发现的问题,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、相空间重构结合万有引力搜索法(GSA)改进学习矢量量化神经网络(LVQ)的有载分接开关机械故障诊断新方法。采用CEEMD对振动信号进行时频域分解,然后通过C-C算法确定延迟时间和嵌入维数,对反映不同频率特征的固有模态函数(IMF)进行相空间重构,并提取反映混沌特征的两个特征量李雅普诺夫指数和关联维数构成特征向量。利用GSA优化LVQ,解决网络对初始连接权值敏感的问题,增强网络对有载分接开关机械故障分类识别性能。通过对有载分接开关机械状态的实验分析,证明了相空间重构结合GSA-LVQ算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 有载调压变压器分接开关(OLTC) 互补集合经验模态分解(CEEMD) 相空间重构 万有引力搜索法(GSA) lvq神经网络 振动信号 机械故障诊断
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基于LVQ神经网络的雷达杂波抑制方法 被引量:2
5
作者 施端阳 林强 +1 位作者 胡冰 翟芸 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第4期37-44,共8页
针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提... 针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提取特征的方式选取具有差异化的特征。根据特征数量和点迹类别数量构建LVQ神经网络分类模型,并对模型进行训练。利用训练好的LVQ神经网络分类模型对雷达回波点迹进行分类,区分目标点迹和杂波点迹,保留判别为目标的点迹,滤除判别为杂波的点迹,从而实现杂波抑制功能。通过对某型航管雷达的实测数据进行测试表明:该方法能够有效区分目标点迹和杂波点迹,杂波抑制能力比BP神经网络算法更好。 展开更多
关键词 雷达 杂波抑制 lvq神经网络 点迹处理
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结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用 被引量:27
6
作者 唐秋华 刘保华 +2 位作者 陈永奇 周兴华 丁继胜 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期313-319,共7页
学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经... 学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别.将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高. 展开更多
关键词 学习向量量化 遗传算法 多波束测深系统 底质分类
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基于LVQ神经网络的植物种类识别 被引量:20
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作者 王路 张蕾 +2 位作者 周彦军 曾晓云 孔俊 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期421-426,共6页
提出一种基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的计算机植物种类识别新方法.使用2-D不变矩、多尺度2-D Gabor滤波器等多种方法分别提取了叶片的几何特征和纹理特征,应用LVQ神经网络识别植物种类.实验结果表明,该方法对植物种类的识别效率较高.
关键词 计算机自动植物种类识别 2-D GABOR滤波 lvq神经网络
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基于LVQ神经网络的配电网故障定位方法 被引量:48
8
作者 刘文轩 严凤 +1 位作者 田霖 代明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期90-95,共6页
分析了配电网单相接地故障定位的难点及利用行波精确定位的问题。在利用故障点反射行波信号确定配电网单相接地故障距离的基础上,重点研究了应用学习向量量化(Learn Vector Quantization,LVQ)神经网络方法,利用该方法对不同分支的反射... 分析了配电网单相接地故障定位的难点及利用行波精确定位的问题。在利用故障点反射行波信号确定配电网单相接地故障距离的基础上,重点研究了应用学习向量量化(Learn Vector Quantization,LVQ)神经网络方法,利用该方法对不同分支的反射行波进行了特征提取与模式识别,实现了故障分支的判别,从而实现了精确定位。为了明确LVQ神经网络方法在精确定位方面的优越性,同时利用传统的BP(Back-Propagation)神经网络方法进行了比较。ATP-EMTP和Matlab软件对LVQ和BP两种神经网络方法进行了仿真验证;结果证明,在解决配电网单相接地故障精确定位问题方面,LVQ神经网络的效果优于BP神经网络。 展开更多
关键词 配电网 故障定位 C型行波测距法 lvq神经网络 BP神经网络
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基于AGA-LVQ神经网络的软件可靠性预测模型研究 被引量:12
9
作者 乔辉 周雁舟 +2 位作者 邵楠 高杨 粟登银 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期179-182,共4页
针对当前大多数软件可靠性预测模型预测准确率不高等问题,利用LVQ神经网络的非线性运算能力和自适应遗传算法(AGA)的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ的软件可靠性预测模型。首先对待预测的数据用主成分分析(PCA)等方法进行预处理以... 针对当前大多数软件可靠性预测模型预测准确率不高等问题,利用LVQ神经网络的非线性运算能力和自适应遗传算法(AGA)的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ的软件可靠性预测模型。首先对待预测的数据用主成分分析(PCA)等方法进行预处理以降低维度,去除冗余和错误数据,然后根据自适应遗传算法来计算最优的LVQ神经网络初始权值向量,最后运用LVQ神经网络进行软件可靠性预测实验。通过与传统方法的对比,证明该方法具有较高的预测准确率。 展开更多
关键词 软件可靠性预测 模式识别 lvq神经网络 自适应遗传算法 主成分分析
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SOM算法、LVQ算法及其变体综述 被引量:14
10
作者 张敏灵 陈兆乾 周志华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第7期97-100,共4页
1.引言 SOM[1](Self-Organizingfeature Map,简称SOM)网络是一种自组织竞争型人工神经网络,它是由著名神经网络专家T.Kohonen教授于1981年提出的,因此SOM网络又称为Kohonen Map.
关键词 人工神经网络 SOM算法 lvq算法 变体 拓扑结构
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基于LVQ和THz时域光谱的玉米品种分类鉴别研究 被引量:6
11
作者 李慧 吴静珠 +2 位作者 刘翠玲 孙晓荣 余乐 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期125-129,共5页
农作物的产量和品质与其自身的品种密切相关,因此品种鉴别对于农业生产和安全具有极为重要的意义。研究提出将太赫兹时域光谱(THz-TDS)与神经网络学习矢量量化(LVQ)相结合的方法用于四类玉米品种鉴别。实验选取120粒玉米样本的衰减全反... 农作物的产量和品质与其自身的品种密切相关,因此品种鉴别对于农业生产和安全具有极为重要的意义。研究提出将太赫兹时域光谱(THz-TDS)与神经网络学习矢量量化(LVQ)相结合的方法用于四类玉米品种鉴别。实验选取120粒玉米样本的衰减全反射(ATR)吸收系数0~70 cm^(-1)谱区作为LVQ网络输入,4个品种作为网络输出,随机划分测试集与训练集的样本比例为1:1、1:2和1:5时,测试集识别率分别为80%、82. 5%、95%;实验选取ATR吸收系数0~275 cm^(-1)全谱区作为LVQ网络输入时,测试集识别率分别为93. 3%、97. 5%、100%。实验结果表明采用太赫兹光谱结合LVQ方法能有效鉴别玉米品种,该方法对于农作物品种快速鉴别具有一定的借鉴性。 展开更多
关键词 玉米种子 太赫兹时域光谱 衰减全反射 学习矢量量化
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GA优化LVQ网络的配电网接地故障选线方法 被引量:11
12
作者 彭湃 周羽生 +3 位作者 高云龙 刘让姣 安正洲 熊杰 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2015年第12期64-69,共6页
针对配电网故障相电压过零点且高阻接地故障选线困难的问题,文中提出了应用遗传算法优化学习量量化神经网络的配电网单相接地故障选线方法。首先利用小波分析方法提取线路零序电流信号的模极大值,以此作为学习量量化神经网络的输入向量... 针对配电网故障相电压过零点且高阻接地故障选线困难的问题,文中提出了应用遗传算法优化学习量量化神经网络的配电网单相接地故障选线方法。首先利用小波分析方法提取线路零序电流信号的模极大值,以此作为学习量量化神经网络的输入向量,采用局部搜索算子改进的遗传算法去优化神经网络的初始权值向量,解决了网络对初始权值的敏感性问题。加速网络的收敛过程,提高网络的聚类精度,实现对不同故障类型进行故障线路的快速、准确识别。仿真结果表明,该方法有效地减少了传统学习量量化神经网络选线的误判几率,提高了选线速度和精确度。 展开更多
关键词 配电网 遗传算法 学习量量化 小波分析 故障选线
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基于LVQ与SVM算法的近红外光谱煤产地鉴别 被引量:8
13
作者 李明 陈凡 +1 位作者 雷萌 李翠 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2793-2797,共5页
传统煤产地鉴别方法一般以发热量、挥发分、粘结指数、哈氏可磨指数和坩埚膨胀序数作为分类指标,过程复杂耗时较多、耗费巨大的人力、物力并且无法直接快速的得到煤样产地等问题,借助近红外光谱技术快速无损检测的优势,利用基于SVM的留... 传统煤产地鉴别方法一般以发热量、挥发分、粘结指数、哈氏可磨指数和坩埚膨胀序数作为分类指标,过程复杂耗时较多、耗费巨大的人力、物力并且无法直接快速的得到煤样产地等问题,借助近红外光谱技术快速无损检测的优势,利用基于SVM的留一算法对光谱数据集进行异常样本剔除,得到包含正确光谱信息的煤样光谱数据集,构造基于SVM算法与LVQ算法的定性分析模型,完成基于近红外光谱分析技术的煤产地的快速鉴别,无需对煤样的各种指标进行汇总并且人为预测。针对SVM分析模型中存在随机参数优化问题,引入PSO算法对SVM模型中的损失参数C和核函数半径g进行改进,得到最优参数,最后引入计算准确率的方法对比以上模型并进行评价分析。实验一共收集了加拿大、俄罗斯、澳大利亚、印度尼西亚、中国内蒙等5个地区的煤样光谱数据集,数据集共计305组煤样样本,其中异常样本共计10组,分别选择各国煤炭光谱的前31组作为训练样本,后6组数据作为测试样本,结果表明各分类模型的分类准确率均能达到75%以上,其中基于PSO算法改进的SVM分析模型的准确率可达到96.67%,仅一个样本出现问题,可快速高效地实现基于近红外光谱分析技术的煤产地的鉴别。 展开更多
关键词 煤产地鉴别 近红外光谱
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基于LVQ神经网络的NIHSS与中风病证候量表的关系研究 被引量:5
14
作者 王振华 刘超 +4 位作者 徐俊峰 李星毅 张严心 高颖 侯忠生 《辽宁中医杂志》 CAS 北大核心 2009年第12期2020-2022,共3页
采用LVQ神经网络算法拟合了NIHSS与中风病证候诊断标准量表(TCM Standardized Sheet of Apoplexy Syndromes Diagnosis,TCM-SSASD)评分值之间的复杂关系,并用临床数据给予了验证。为进一步研究中风病中、西医两种医学体系之间的关系提... 采用LVQ神经网络算法拟合了NIHSS与中风病证候诊断标准量表(TCM Standardized Sheet of Apoplexy Syndromes Diagnosis,TCM-SSASD)评分值之间的复杂关系,并用临床数据给予了验证。为进一步研究中风病中、西医两种医学体系之间的关系提供了方法和有效的工具。 展开更多
关键词 lvq NIHSS 中风病辨证诊断标准
原文传递
基于小波包LVQ网络的传感器故障诊断 被引量:14
15
作者 徐涛 王祁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期8-10,共3页
提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法.小波包三层分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作... 提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法.小波包三层分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练LVQ神经网络.通过正常状态及各种故障模式下的特征数据训练,LVQ网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过火箭发动机试车台液氢管路流量传感器数据对训练之后的LVQ神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性. 展开更多
关键词 小波包 lvq 神经网络 传感器 故障诊断
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基于EMD和LVQ的信号特征提取及分类方法 被引量:8
16
作者 余炜 周娅 +3 位作者 马晶晶 万代立 刘伦 张灿斌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第5期683-687,共5页
针对非平稳、非线性、微弱信号难以分析和处理的特点,本文提出了一种基于经验模式分解和学习向量量化神经网络的信号处理和分类方法,并在生物信号处理领域(左、右手运动想象的脑电信号)进行了研究和应用。首先通过经验模式分解算法对脑... 针对非平稳、非线性、微弱信号难以分析和处理的特点,本文提出了一种基于经验模式分解和学习向量量化神经网络的信号处理和分类方法,并在生物信号处理领域(左、右手运动想象的脑电信号)进行了研究和应用。首先通过经验模式分解算法对脑电信号分解,然后选取主要固有模态函数分量并计算其绝对均值作为特征值,最后使用学习向量量化网络进行分类,并分别与支持向量机和误差反向传播神经网络分类算法进行了对比研究。实验结果表明,所提出的算法分类正确率达到了87%,相比于其余两种对比算法在特定的信号处理领域优越,具有一定的参考和研究价值。 展开更多
关键词 经验模式分解 学习向量量化神经网络 脑-机接口 脑电信号
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基于LVQ神经网络的冷轧带钢表面缺陷分类方法 被引量:8
17
作者 吴贵芳 徐科 徐金梧 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期732-735,共4页
将LVQ神经网络用于冷轧带钢表面缺陷的自动分类中,解决了以往分类方法在多缺陷模式类型情况下耗时多和准确率低的问题.对现场采集到的14种主要缺陷类型进行了实验.实验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,在多缺... 将LVQ神经网络用于冷轧带钢表面缺陷的自动分类中,解决了以往分类方法在多缺陷模式类型情况下耗时多和准确率低的问题.对现场采集到的14种主要缺陷类型进行了实验.实验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,在多缺陷种类分类的过程中准确率能得到保证. 展开更多
关键词 冷轧带钢 表面缺陷 缺陷分类 lvq神经网络
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一种基于LVQ神经网络与图像处理的火焰识别算法 被引量:14
18
作者 包晗 康泉胜 周明 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期60-64,共5页
针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及... 针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及颜色等信息,结合实现学习向量量化(LVQ)神经网络融合技术,对视频序列图像中火焰的自动检测。仿真试验结果表明,基于LVQ神经网络的信息融合算法的网络收敛速度较快,有较高的火灾火焰识别准确率。 展开更多
关键词 学习向量量化(lvq)神经网络 图像处理 火焰识别 目标检测 火灾火焰
原文传递
基于ANP-LVQ方法的城市洪灾风险评价 被引量:4
19
作者 李奥典 唐德善 +1 位作者 王海华 马琳 《水电能源科学》 北大核心 2015年第2期46-49,共4页
为了更好地为城市防洪工作提供指导,以宿城区为例,从灾害和风险角度建立了城市洪灾风险评价指标体系。结合网络层次分析法(ANP)主观性和学习向量化法(LVQ)客观性的特点,建立了基于ANP-LVQ方法的城市洪灾风险综合评价模型,并通过构建风... 为了更好地为城市防洪工作提供指导,以宿城区为例,从灾害和风险角度建立了城市洪灾风险评价指标体系。结合网络层次分析法(ANP)主观性和学习向量化法(LVQ)客观性的特点,建立了基于ANP-LVQ方法的城市洪灾风险综合评价模型,并通过构建风险指标函数,将评价结果以风险指数的形式量化地表示出来。结果表明,宿城区防洪现状介于危险与一般之间,洪灾损失指数接近危险,洪灾概率指数接近一般,因此今后防洪工作的重点在于建立健全有效的洪灾应急预案。 展开更多
关键词 ANP方法 lvq神经网络 ANP-lvq方法 城市洪灾 风险评价
原文传递
遗传算法优化LVQ网络的监控视频关键帧内容识别 被引量:7
20
作者 马利克 彭进业 冯晓毅 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期573-578,共6页
为解决监控视频检索中公安视频侦查关注目标的识别问题,提出一种基于遗传算法优化LVQ神经网络的关键帧内容识别方法。首先通过运动目标检测及二值图像的聚散熵,对监控视频进行子镜头划分,从而提取视频关键帧。其次归一化关键帧中的待识... 为解决监控视频检索中公安视频侦查关注目标的识别问题,提出一种基于遗传算法优化LVQ神经网络的关键帧内容识别方法。首先通过运动目标检测及二值图像的聚散熵,对监控视频进行子镜头划分,从而提取视频关键帧。其次归一化关键帧中的待识别目标,提取待识别目标的形状统计特征。再次构造LVQ网络并利用遗传算法对网络的初始权值进行优化,训练网络实现关键帧内容识别。最后列举出该方法的实验结果及性能分析。该方法在关键帧内容识别的准确性和鲁棒性上都有良好表现。 展开更多
关键词 监控视频 关键帧 lvq网络 遗传算法
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