【摘 要】
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针对深度信念网络(DBN)中小样本情况下,训练模型泛化性较差,分类识别率不够理想,系统性能有待提高等问题,研究了DBN的等效模型,分析了小样本情况下识别率差的问题;并提出一种
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针对深度信念网络(DBN)中小样本情况下,训练模型泛化性较差,分类识别率不够理想,系统性能有待提高等问题,研究了DBN的等效模型,分析了小样本情况下识别率差的问题;并提出一种区间化权值扩展方法,扩大了样本和权值的匹配空间,使判决更有利于正确分类,提高了小样本情况下的图像分类准确性;用检测与估值理论给出了算法能提高系统检测性能的依据,并在不同的数据库上进行了实验测试,进一步证明了小样本情况下图像分类准确率的提高。最后,将该方法应用到了小样本绝缘子故障识别中。
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