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介绍一种用于多目标分类的基于DSP的多神经网络集成算法,并结合算法设计了一个基于多DSP并行结构的多目标分类硬件系统.算法主要是运用不同规模和不同初始条件下形成的同种类型的神经网络分类器,把每一个神经网络输出映射为后验概率,然后进行加权平均判决.实验结果表明,目标统计识别率均达92%以上.
基于DSP并行结构的多神经网络集成分类器
【摘 要】
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介绍一种用于多目标分类的基于DSP的多神经网络集成算法,并结合算法设计了一个基于多DSP并行结构的多目标分类硬件系统.算法主要是运用不同规模和不同初始条件下形成的同种类
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
【出 处】
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物理实验
【发表日期】
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2003年11期
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