A high performance k-NN approach using binary neural networks

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

A high performance k-NN approach using binary neural networks

This paper evaluates a novel k-nearest neighbour (k-NN) classifier built from binary neural networks. The binary neural approach uses robust encoding to map standard ordinal, categorical and numeric data sets onto a binary neural network. The binary neural network uses high speed pattern matching to recall a candidate set of matching records, which are then processed by a conventional k-NN appr...

متن کامل

A High Performance k-NN Classifier Using a Binary Correlation Matrix Memory

This paper presents a novel and fast k-NN classifier that is based on a binary CMM (Correlation Matrix Memory) neural network. A robust encoding method is developed to meet CMM input requirements . A hardware implementation of the CMM is described, which gives over 200 times the speed of a current mid-range workstation, and is scaleable to very large problems. When tested on several benchmarks ...

متن کامل

rodbar dam slope stability analysis using neural networks

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و فاکتور ایمنی بحرانی سدهای خاکی ناهمگن ضمن در نظر گرفتن تاثیر نیروی اینرسی زلزله ارائه شده است. ورودی های مدل شامل ارتفاع سد و زاویه شیب بالا دست، ضریب زلزله، ارتفاع آب، پارامترهای مقاومتی هسته و پوسته و خروجی های آن شامل ضریب اطمینان می شود. مهمترین پارامتر مورد نظر در تحلیل پایداری شیب، بدست آوردن فاکتور ایمنی است. در این تحقیق ...

Performance Analysis of k-NN on High Dimensional Datasets

Research on classifying high dimensional datasets is an open direction in the pattern recognition yet. High dimensional feature spaces cause scalability problems for machine learning algorithms because the complexity of a high dimensional space increases exponentially with the number of features. Recently a number of ensemble techniques using different classifiers have proposed for classifying ...

متن کامل

Forecast of Iran’s Electricity Consumption Using a Combined Approach of Neural Networks and Econometrics

Electricity cannot be stored and needs huge amount of capital so producers and consumers pay special attention to predict electricity consumption. Besides, time-series data of the electricity market are chaotic and complicated. Nonlinear methods such as Neural Networks have shown better performance for predicting such kind of data. We also need to analyze other variables affecting electricity c...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Neural Networks

سال: 2004

ISSN: 0893-6080

DOI: 10.1016/j.neunet.2003.11.008