| 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 | |
| 2014-02-28 | |
| 发表期刊 | 科技通报 |
| ISSN | 1001-7119 |
| 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 |
| DOI | 10.13774/j.cnki.kjtb.2014.02.070 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/71397 |
| 专题 | 国家开放大学河南分部 |
| 作者单位 | 新乡广播电视大学 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学河南分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学河南分部 |
| 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. |
| 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. |
| 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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