| 核K均值聚类改进神经网络垃圾标签检测模型 |
| 王洪斌; 孙婧
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| 2014-02-28
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| 发表期刊 | 科技通报
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| ISSN | 1001-7119
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| 卷号 | 30期号:02页码:185-187 |
| 摘要 | 为了提高垃圾标签检测精度,提出一种核K均值聚类和改进神经网络相融合的垃圾标签检测模型。首先核K均值聚类算法提抽取垃圾标签的特征向量,然后将特征向量集输入到BP神经网络进行训练,并采用混沌粒子群算法对BP神经网络的参数进行优化,最后建立垃圾标签检测模型,并通过仿真实验对模型性能测试。结果表明,该垃圾标签检测算法模型不仅提高了垃圾标签识别率,训练时间大幅度减少,垃圾标签检测效率得到提高,可以较好满足垃圾标签实时、在线检测要求。 |
| 关键词 | 垃圾标签
神经网络
核K均值聚类算法
检测模型
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| DOI | 10.13774/j.cnki.kjtb.2014.02.070
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| URL | 查看原文
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| 收录类别 | 北大核心
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| 语种 | 中文
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| 原始文献类型 | 学术期刊
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/71397
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| 专题 | 国家开放大学河南分部
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| 作者单位 | 新乡广播电视大学
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| 第一作者单位 | 国家开放大学河南分部
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| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学河南分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
王洪斌,孙婧. 核K均值聚类改进神经网络垃圾标签检测模型[J].
科技通报,2014,30(02):185-187.
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| APA |
王洪斌,&孙婧.(2014).核K均值聚类改进神经网络垃圾标签检测模型.科技通报,30(02),185-187.
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| MLA |
王洪斌,et al."核K均值聚类改进神经网络垃圾标签检测模型".科技通报 30.02(2014):185-187.
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