【机器学习】基于宽度学习方法的多模态信息融合

机器感知与模式识别：多源监测信息融合仿生复眼型系统模式及感知计算机理

词义消歧的特征来源于上下文.日文兼有中英文的语言特性,特征抽取更为复杂.针对日文特点,在词义消歧逻辑模型基础上,利用最大熵模型优良的信息融合性能,采用深层特征抽取方法,引入语义、句法类特征用于消解歧义.同时,为避免偏斜指派,采用BeamSearch算法进行词义序列标注.实验结果表明,与仅使用表层词法类特征方法相比,本文构造的日文词义消歧系统的消歧精度提高2%～3%,动词消歧精度获得5%的改善

第一章 生物体运动系 第二章 生物运动学 第三章 生物体系统运动模型 第四章 感觉系统模型与感知信息融合 第五章 仿生系统常用感知器与致动器 第六章 神经控制 第七章 认知控制 第八章 自主控制 第九章 进化算法与人工生命 第十章 仿生系统实例

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

6.1 物联网概述 6.1.1 物联网概念及其由来 6.1.2 物联网研究进展 6.2 物联网的基本组成和体系结构 6.2.1 物联网与其它网络的关系 6.2.2 物联网组成架构 6.2.3 物联网软件系统组成 6.2.4 物联网产业链基本组成 6.2.5 物联网体系结构设计的基本原则 6.2.6 M2M 体系结构 6.2.7 物联网的 EPC 体系结构 6.2.8 物联网的体系结构 6.2.9 物联网与物理信息融合体系结构 6.2.10 物联网相关产业体系 6.3 物联网技术体系 6.3.1 感知与识别技术 6.3.2 支撑技术 6.3.3 共性技术 6.3.4 网络与通信技术 6.3.5 物联网应用技术 6.4 物联网标准化体系 6.4.1 国际物联网标准的制定 6.4.2 国内标准化工作 6.5 物联网的应用 6.5.1 物联网的应用前景 6.5.2 我国物联网应用现状

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