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吴微

作品数：31 被引量：249H指数：7
供职机构：大连理工大学数学科学学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金教育部青年骨干教师基金国防基础科研计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理机械工程更多>>

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文献类型

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领域

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机构

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作者

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  • 2篇征进
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年份

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  • 3篇2010
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  • 2篇2008
  • 1篇2007
  • 5篇2006
  • 1篇2005
  • 2篇2004
  • 2篇2003
  • 8篇2001
  • 1篇2000
共 31 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
具线性可分训练样本时在线BP神经网络的有限收敛性(英文)被引量：1
2006年
当训练样本线性可分时,本文证明前馈神经网络的在线BP算法是有限次收敛的．
邵郅邛吴微杨洁
基于LL(1)文法的印刷体数学公式结构分析方法被引量：10
2006年
当前的OCR(optica l character recogn ition)系统对手写、打印文本都有很高的识别率,但是缺少对数学公式的结构进行分析及重组的功能.为此,将程序设计语言编译程序的基本设计方法用于数学公式的结构分析.重点介绍了上下标的定位、基于LL(1)文法的表达式构成规则和公式结构分析器的设计,并简略介绍了基于神经网络的数学符号识别方法.对于印刷体科学文献中的数学表达式,先通过预处理和分类过程识别每一个数学符号,得到按左边界排序的一串字符.然后通过结构分析器,进行上下标的定位以及前后关系的确定.最后把结构分析器生成的语法树转换成可编辑的L aT ex格式.实例证明得到了比较满意的结果.
吴微侯利昌
关键词：模式识别LL(1)文法神经网络
Elman网络梯度学习法的收敛性被引量：9
2008年
考虑有限样本集上Elman网络梯度学习法的确定性收敛性.证明了误差函数的单调递减性.给出了一个弱收敛性结果和一个强收敛结果,表明误差函数的梯度收敛于0,权值序列收敛于固定点.通过数值例子验证了理论结果的正确性.
吴微徐东坡李正学
关键词：ELMAN神经网络收敛性单调性
基于小波变换的双并联神经网络在混合气体浓度预测中的应用被引量：3
2010年
BP神经网络在混合气体浓度预测中得到广泛应用。针对BP神经网络收敛速度慢的特点,提出了一种新的基于小波变换的并列隐层双并联神经网络结构,这种网络首先对输入数据进行二维离散小波变换,然后用双并联神经网络对变换后两组数据进行训练,确定神经网络的权值和阈值。实验结果证明,相对传统的BP及双并联神经网络,基于小波变换的双并联神经网络的收敛速度加快2～3倍;对混合气体浓度的预测精度也有明显提高。
赵汉卿戚金清王兢征进吴微
关键词：气体传感器小波变换
基于SOFM和最短路径法的黏连字符分割
黏连字符分割是字符识别的重要组成部分.本文提出基于'查找最短路径方法'和'修正SOFM神经网络方法'的黏连字符分割方案.该方法对印刷质量较差的黏连字符效果更好,可以作为常用的最短路径法的一个很好的补充算法,以提高分割成功...
陈兵吴微
关键词：字符识别SOFM神经网络最短路径
文献传递
基于SOFM和最短路径法的黏连字符分割被引量：2
2006年
黏连字符分割是字符识别的重要组成部分。本文提出基于“查找最短路径方法”和“修正SOFM神经网络方法”的黏连字符分割方案。该方法对印刷质量较差的黏连字符效果更好,可以作为常用的最短路径法的一个很好的补充算法,以提高分割成功率。
陈兵吴微
关键词：字符识别SOFM最短路径
多输出单元BP神经网络梯度算法的收敛性被引量：2
2006年
梯度算法广泛应用于训练前馈神经网络.对于单输出前馈神经网络的梯度算法的收敛性已经有了详细的讨论.研究了带有多个输出单元的BP神经网络的梯度算法,证明了误差函数在梯度算法所生成的权向量序列上的单调递减性,并且证明了梯度算法的弱收敛性和强收敛性.
周凤麒吴微熊焱
关键词：BP神经网络梯度算法收敛性
用BP神经网络捕捉股市黑马初探被引量：23
2004年
利用BP神经网络良好的分类能力,对一类简单的黑马模式进行了初步的分类识别。实验结果表明,神经网络应用预测此类股市黑马是可行的。
张玉林吴微
关键词：BP神经网络计算数学股市预测模式识别
用BP神经网络预测股票市场涨跌被引量：157
2001年
利用BP网络较好的分类能力,结合国内股票市场的特性,对于沪市综合指数涨跌的预测进行了 初步探讨. 大量数值实验结果表明,人工神经网络应用于中国股票市场的预测是可行和有效 的,有着良好的前景.
吴微陈维强刘波
关键词：神经网络股票
二层前传神经网络中在线梯度法的收敛性(英文)被引量：3
2001年
本文给出了一般情况下二层前传神经网络中的在线梯度法的收敛性定理，并将其应用于一些常用的活化函数和能量函数。
李正学吴微张宏伟
关键词：在线梯度法收敛性
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