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时时彩定胆|基于粒子群优化的条件概率神经网络

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Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2016, 5(1), 13-22 Published Online February 2016 in Hans.

文章引用: 徐骏捷, 江敏. 基于粒子群优化的条件概率神经网络[J]. 人工智能与机器人研究, 2016, 5(1): 13-22.

Particle Swarm Optimization Based Algorithm for Conditional Probability Neural Network Learning

Junjie Xu, Min Jiang

Fujian Key Lab of the Brain-Like Intelligent Systems, Xiamen University (XMU), Xiamen Fujian

Received: Mar. 12th , 2016; accepted: Mar. 25th , 2016; published: Mar. 30th

, 2016

Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

Abstract

Conditional probability neural network (CPNN) has special advantage in pattern classification problems. However, how to find the optimal parameters of the CPNN to achieve better perfor-mance is an extraordinary challenge. Considering the structure feature of CPNN, we proposed a new training method based on particle swarm optimization (PSO). This method utilizes PSO to op-timize the structure of CPNN and label distributions by introducing Hellinger distance between different label distributions. We applied the improved CPNN on facial age estimation. The experi-mental results showed that this network could increase recognition accuracy significantly.

Keywords

Age Estimation, Label Distribution Learning, Conditional Probability Neural Network, Particle Swarm Optimization

基于粒子群优化的条件概率神经网络

徐骏捷,江 敏

厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室,福建 厦门

收稿日期:2016年3月12日;录用日期:2016年3月25日;发布日期:2016年3月30日

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