孙丹
- 作品数：3 被引量：26H指数：2
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于浮动车移动轨迹与电子地图融合的道路匹配算法被引量：5
- 2015年
- 在对城市道路网进行网格划分的基础上,提出一种利用参考历史数据和前瞻数据的三段式匹配思想与权重模型思想相融合的地图匹配算法.该算法可减少浮动车GPS定位点待匹配路段的搜索范围,从而极大降低算法的复杂度,实现较高的匹配精度.
- 孙丽娜董劲男郑啸天孙丹
- 关键词：浮动车网格划分
- 基于最小二乘支持向量机的网络控制系统建模被引量：1
- 2014年
- 针对网络控制系统实时信号的传输问题,提出一种采用最小二乘支持向量机理论预测和补偿非理想条件下网络传输导致的不良影响,建立一个较通用网络控制系统模型的方法,并对所提出模型的正确性和可应用性进行验证.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机预测模型能在一定程度上提高网络控制系统的动态性和稳定性,弥补了周期性传输采样信号占用大量网络带宽和不必要网络通信的缺陷.
- 孙丹秦贵和董劲男陈虹
- 关键词：网络控制系统最小二乘支持向量机
- 一种改进的RBF神经网络混合学习算法被引量：20
- 2010年
- 提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。
- 孙丹万里明孙延风梁艳春
- 关键词：聚类粒子群优化算法径向基函数(RBF)神经网络
