潘磊
- 作品数：6 被引量：8H指数：2
- 供职机构：福州大学电气工程与自动化学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于免疫的RBF网络在线学习算法研究被引量：1
- 2008年
- 提出一种新的基于免疫的RBF网络在线算法.首先是融入增加结点策略和减少结点策略,把传统的免疫RBF网络算法改进成在线学习算法.其次是改进了权值学习算法,径向基函数相当于这一类的概率密度,隐层到输出层权值相当于这一类的值.用这种方法权值不需要训练.试验结果表明,该方法效果理想、速度快,识别率高.
- 潘磊王伟智
- 关键词：免疫RBF
- 基于协同理论的交通状态识别
- 潘磊
- 关键词：流形学习
- 基于蚁群算法和人工神经网络的物流配送中心选址决策被引量：5
- 2008年
- 将蚁群聚类算法和人工神经网络进行融合,提出ACC-BP算法,并将其用于物流配送中心的选址问题。
- 潘磊
- 关键词：物流配送中心蚁群算法聚类算法BP算法
- 基于免疫的RBF网络在线学习算法研究
- 提出一种新的基于免疫的RBF网络在线算法.首先是融入增加结点策略和减少结点策略,把传统的免疫RBF网络算法改进成在线学习算法.其次是改进了权值学习算法,径向基函数相当于这一类的概率密度,隐层到输出层权值相当于这一类的值。...
- 潘磊王伟智
- 关键词：人工免疫RBF网络在线学习算法概率密度
- 文献传递
- 基于协同理论的交通图像背景生成方法被引量：1
- 2009年
- 针对交通图像目标检测中背景生成问题,提出一种基于协同的背景生成方法。把交通序列图像定义为3个状态,用协同方法对交通序列图像预分类,为不同状态的交通图像赋以不同的权值,利用加权平均的方法生成初始背景。试验结果说明该方法提取背景的效果较理想。
- 潘磊王伟智
- 关键词：加权平均
- 基于蚁群算法和神经网络的物流配送中心选址决策被引量：2
- 2008年
- 将蚁群聚类算法和径向基神经网络进行融合,提出了ACC-RBF算法,弥补两种算法各自存在的不足之处,并将其用于物流配送中心的选址问题,结合实验数据进行训练得出最终评价模型;实验证明,与传统的物流选址决策方法相比,该模型能有效、快速地解决物流配送中心的选址问题。
- 黄瑞平潘磊
- 关键词：蚁群聚类算法径向基神经网络物流配送中心
