陈琳
- 作品数：3 被引量：15H指数：3
- 供职机构：成都信息工程大学计算机学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于模糊聚类的粒子群优化算法被引量：7
- 2007年
- 粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了基于模糊C-均值聚类(FCM)算法的粒子群优化算法.该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和子群中的最优粒子更新自己的速度和位置值.通过典型复杂函数测试表明,基于模糊C-均值(FCM)的粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法.
- 陈琳何嘉
- 关键词：粒子群优化算法模糊C-均值算法
- 基于遗传神经算法优化的汉语分词模型被引量：3
- 2007年
- 针对目前汉语分词系统中BP算法收敛速度慢等难题,本文将基于遗传的BP神经网络算法用于汉语分词模型,此模型结合了遗传算法和BP网络的优点.实验结果表明:该优化模型完全达到了汉语分词要求,并且在分词速度上也明显优于传统的BP神经网络,具有高精确性、收敛速度快等特点.
- 陈琳何嘉
- 关键词：神经网络汉语分词遗传算法BP算法
- 基于神经网络汉语分词模型的优化被引量：5
- 2006年
- 针对目前汉语分词系统中BP算法收敛速度慢等难题,提出利用Levenbery-Marquart算法优化神经网络分词模型。较详细地介绍了所建立的试验系统,并进行了试验分析。优化后的模型可以有效地解决神经网络模型中易陷于局部极小、算法收敛速度慢等缺点。进一步提高该模型在分词领域中的实用性和分词效率,对于中文信息的自动化处理具有重要意义。
- 何嘉陈琳
- 关键词：神经网络汉语分词BP算法
