This paper explores the Deep Belief Networks (DBNs) in the application of high-speed train vibration signals processing.......

为了进一步提高大规模多种类点云模型识别与分类的准确率,提出了一种K近邻卷积神经网络模型。首先,利用最远点采样算法对点云模型......

以模式识别和相似预报思想为基础,建立基于自组织神经网络(SOM)的聚类天气分型和交叉验证的K最近邻域非参数估计仿真模型(KNN).该......

因为KNN最近邻算法的复杂度至少为线性,所以KNN算法在大数据环境下的计算量,以及所需要的硬件开销都面临挑战。提出一种新的KNN算......

针对KNN算法分类时间过长的缺点,分析了提高分类效率的方法。在KNN算法基础上,结合向量投影理论以及iDistance索引结构,提出了一种......