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基于神经网络集成的舌苔分类方法 被引量：19
1
作者 刘关松 徐建国 高敦岳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第14期100-102,共3页
提出一种基于神经网络集成的舌苔自动分类方法。该方法把经单独训练的具有一定差异度的单个BP神经网络加以集成，构成舌苔分类器。试验结果表明，该分类器比现有的舌苔分类方法识别率更高、分类更细、更符合中医舌诊要求。
关键词 BP神经网络 神经网络集成 舌苔 分类
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基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成的挑战 被引量：26
2
作者 左仁广 彭勇 +1 位作者 李童 熊义辉 《地球科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期350-358,共9页
基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域.深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法,在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段,还有一系列问题亟需解决.以卷积神经网络为例,探讨了基于... 基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域.深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法,在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段,还有一系列问题亟需解决.以卷积神经网络为例,探讨了基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成过程中两大挑战:训练样本不足和深度学习网络模型构建困难,重点分析了基于复制和添加噪声的地质找矿数据增强技术并开展了多组对比实验,构建了适用于地质找矿大数据挖掘与集成的训练样本和卷积神经网络模型.该模型对闽西南铁多金属成矿区的地质、地球物理和地球化学等多源数据进行了特征提取与集成融合,圈定了找矿远景区,为该区进一步找矿提供了科学依据. 展开更多
关键词 深度学习 地质找矿大数据 卷积神经网络 数据挖掘与集成 数学地质
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基于BP人工神经网络的区域温度多模式集成预报试验 被引量：25
3
作者 李倩 胡邦辉 +1 位作者 王学忠 顾锦荣 《干旱气象》 2011年第2期231-235,250,共6页
基于T213L31、T106L19和欧洲中期预报中心数值预报产品,应用BP人工神经网络技术,建立了850 hPa高度区域温度集成预报模型,并进行了检验。结果表明:该模型能比较准确地预报强冷空气活动过程中冷中心及温度槽脊的位置和强度,预报结果的平... 基于T213L31、T106L19和欧洲中期预报中心数值预报产品,应用BP人工神经网络技术,建立了850 hPa高度区域温度集成预报模型,并进行了检验。结果表明:该模型能比较准确地预报强冷空气活动过程中冷中心及温度槽脊的位置和强度,预报结果的平均绝对误差明显小于3个子模式,预报场与实况场的相关程度明显高于3个子模式,预报误差在我国华北北部、东北地区较小,在蒙新高地和帕米尔高原地区误差较大。模型实现了多模式产品的最优综合。 展开更多
关键词 人工神经网络 温度场预报 多模式集成
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基于机器视觉的注射液中不溶异物检测方法研究 被引量：24
4
作者 吴成中 王耀南 +2 位作者 贺振东 张辉 周显恩 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1451-1461,共11页
为检测出注射液生产过程中混入的50μm以上微弱不溶解异物,提出了一种高速高精度的机器视觉检测方法。本文首先研究了注射液中各类异物的静态与动态成像特征,择优选择出"高速旋转-急停-序列图像采集"的运动成像方案,然后设计... 为检测出注射液生产过程中混入的50μm以上微弱不溶解异物,提出了一种高速高精度的机器视觉检测方法。本文首先研究了注射液中各类异物的静态与动态成像特征,择优选择出"高速旋转-急停-序列图像采集"的运动成像方案,然后设计了光机电自动化运动系统,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)相位相关性与BP神经网络的序列图像配准、微弱异物检测与分割算法,粗略提取异物位置,再通过PM扩散模型精确分割目标与背景,实现药液中微弱异物的高精度检测。最后,选择医药安瓿注射液作为对象进行批量化测试。实验表明:本文设计的检测系统能检测出各类不溶异物,检测精度50μm,异物检出率99.7%以上,完全满足药厂质检要求。 展开更多
关键词 不溶解异物 FFT相位配准 BP神经网络 PM扩散 光机电一体化
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基于双线性卷积神经网络的猪脸识别算法 被引量：23
5
作者 秦兴 宋各方 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2019年第2期12-17,共6页
为了实现对猪的精准活体身份识别,基于现有的双线性卷积神经网络(Bilinear-CNN),提出了一种非侵入式的猪面部识别模型。利用在图像特征提取上具有优良效果的VGG-16网络作为特征提取器,并将不同层次的提取特征做外积融合以形成最终的个... 为了实现对猪的精准活体身份识别,基于现有的双线性卷积神经网络(Bilinear-CNN),提出了一种非侵入式的猪面部识别模型。利用在图像特征提取上具有优良效果的VGG-16网络作为特征提取器,并将不同层次的提取特征做外积融合以形成最终的个体身份特征,最后,利用全连接层对其进行分类。实验结果表明:识别模型能对不同光照、角度、表情和姿态的猪脸进行识别,在200头猪的2 110张测试图像集中,识别准确率达到95.73%。 展开更多
关键词 猪脸识别 细粒度分类 卷积神经网络 多层次融合
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三角基函数神经网络算法在数值积分中的应用研究 被引量：20
6
作者 王小华 何怡刚 曾喆昭 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期394-399,共6页
该文提出了一种基于三角基函数神经网络算法求解数值积分的新方法,提出并证明了神经网 络算法的收敛定理和数值积分的求解定理及推论。最后给出了数值积分算例,并与传统计算方法作了比较分 析.分析结果表明,该文提出的数值积分方法计算... 该文提出了一种基于三角基函数神经网络算法求解数值积分的新方法,提出并证明了神经网 络算法的收敛定理和数值积分的求解定理及推论。最后给出了数值积分算例,并与传统计算方法作了比较分 析.分析结果表明,该文提出的数值积分方法计算精度高,适应性强,而且不需要知道被积函数,因此该数 值积分算法在电子学等工程实际中有较大的应用价值。 展开更多
关键词 三角基函数 神经网络 数值积分 收敛定理
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基于灰色预测和BP的集气管压力集成预测方法 被引量：14
7
作者 周国雄 莫晓山 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1648-1654,共7页
针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经网络的集气管压力集成预测模型。该模型首先利用灰色预测和BP神经网络分别对焦炉集气管压力进行预测,然... 针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经网络的集气管压力集成预测模型。该模型首先利用灰色预测和BP神经网络分别对焦炉集气管压力进行预测,然后采用熵值法确定各预测子模型的加权系数,将两个子模型进行加权集成,可以获得较为准确的焦炉集气管压力值。将其预测性能与单一的灰色模型和BP神经网络模型进行比较,运行结果表明:集成预测模型的预测效果和性能优于单一的灰色模型和BP神经网络预测模型,能够获得较高的预测精度。 展开更多
关键词 灰色预测 BP神经网络 集成预测 集气管压力
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基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法 被引量：13
8
作者 孟祥逢 鲁汉榕 郭玲 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第7期1550-1553,共4页
为了有效解决数据清洗领域中相似重复记录的检测问题,提出了一种基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法。该方法计算两条记录对应字段间的相似度,构建基于神经网络的检测模型,利用遗传算法对网络模型的权值进行优化,使用遗传神经网络... 为了有效解决数据清洗领域中相似重复记录的检测问题,提出了一种基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法。该方法计算两条记录对应字段间的相似度,构建基于神经网络的检测模型,利用遗传算法对网络模型的权值进行优化,使用遗传神经网络组合多个字段上的相似度来检测相似重复记录。在不同领域数据集上的测试结果表明,该方法能够提高相似重复记录检测的准确率和检测精度。 展开更多
关键词 相似重复记录检测 神经网络 遗传算法 数据清洗 数据集成
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适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法 被引量：12
9
作者 白乐 赖雪峰 +4 位作者 韩维强 王昊光 周金梅 廖胜 赵汝进 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期169-177,共9页
针对应用常规红外图像非均匀性校正方法在变积分时间时,图像灰度值会发生改变的现象,提出了一种适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法.该方法将不同积分时间、不同温度的黑体定标数据和对应的理论红外辐射量整合为一个整体数据库... 针对应用常规红外图像非均匀性校正方法在变积分时间时,图像灰度值会发生改变的现象,提出了一种适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法.该方法将不同积分时间、不同温度的黑体定标数据和对应的理论红外辐射量整合为一个整体数据库,借助神经网络损失函数和误差反向传递机制,对模型中的校正系数进行学习.训练得到的校正网络能在红外相机积分时间实时调整过程中,保证图像均匀地稳定输出,对后端红外图像处理有着重要意义,并验证训练该网络不需要大量定标数据.而针对红外探测器响应漂移的现象,则提出了在线修正校正系数的方法以有效应对. 展开更多
关键词 红外图像 非均匀性校正 神经网络 积分时间调整 红外辐射量 定标
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Kohonen网络与BP网络的集成应用研究 被引量：8
10
作者 丁香乾 曹均阔 贺英 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2003年第4期615-620,共6页
本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。
关键词 BP神经网络 KOHONEN神经网络 核心样本 动态无缝集成 卷烟配方 聚类方法 烟叶
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基于CNN特征加权和区域整合的图像检索 被引量：9
11
作者 袁晖 廖开阳 +3 位作者 郑元林 曹从军 汤梓伟 邓轩 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期113-121,共9页
相比传统特征,卷积神经网络提取的特征对图像具有更强的描述能力,其卷积层比全连接层更适合用来检索图像。然而卷积特征是高维特征,若直接用来匹配图像会消耗大量的时间和内存。提出了一种新的改善和整合卷积特征,形成单维特征向量,再... 相比传统特征,卷积神经网络提取的特征对图像具有更强的描述能力,其卷积层比全连接层更适合用来检索图像。然而卷积特征是高维特征,若直接用来匹配图像会消耗大量的时间和内存。提出了一种新的改善和整合卷积特征,形成单维特征向量,再将其用于图像匹配的方法。首先,提取最后一个卷积层的三维特征,再对该卷积特征重新加权,突显图像的边缘信息和位置信息;其次,用滑动窗口进行处理,形成多个区域特征向量,再相加整合成全局特征向量;最后,用余弦距离衡量查询图和测试图的相似性得出检索的初始排名,并且用拓展查询方法进行重排得出最终的平均精度均值mAP。分别在Paris6k和Oxford5k数据库以及用100k张图扩展的Paris106k和Oxford105k数据库上进行测试。相对于CroW方法在Paris数据库上获得的mAP性能指标,本文方法提升了约3个百分点;在Oxford数据库上提升了约1个百分点。实验结果表明,新方法提取的全局特征能够更好地描述图像。 展开更多
关键词 图像检索 卷积神经网络 全局特征 特征加权 区域整合
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基于YOLO神经网络的垃圾检测与分类 被引量：7
12
作者 张伟 刘娜 +1 位作者 江洋 李清都 《电子科技》 2022年第10期45-50,共6页
针对人工分拣垃圾效率低、任务重和环境恶劣等问题,文中提出了基于YOLO的目标检测方法来实现垃圾检测与分类。通过制作特定数据集,使用K-means聚类算法以及Mish激活函数对模型进行调整。根据卷积神经网络的特性,通过在YOLO模型的每个检... 针对人工分拣垃圾效率低、任务重和环境恶劣等问题,文中提出了基于YOLO的目标检测方法来实现垃圾检测与分类。通过制作特定数据集,使用K-means聚类算法以及Mish激活函数对模型进行调整。根据卷积神经网络的特性,通过在YOLO模型的每个检测头前嵌入CBAM注意力模块,结合PANet增强特征集成能力来提升小目标检测的精度。实验结果表明,文中提出的垃圾检测与分类方法能够准确快速地识别垃圾。相较于YOLOv4,文中所提模型在垃圾数据集上的map值提升了2.81%,其中Cans的识别精度可达94.56%,PlasticBottle的精度提升了6.36%。 展开更多
关键词 垃圾识别 分类 神经网络 注意力机制 深度学习 数据集 特征集成 目标检测
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基于人工神经网络和模拟集成的短期光伏发电预测 被引量：8
13
作者 王巍 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第5期670-675,共6页
文章提出了一种基于人工神经网络(ANN)和模拟集成(AnEn)的短期光伏发电预测方法。该方法首先利用数值天气预报模型,以计算天文变量为输入,对光伏发电站点进行72 h的确定性和概率预测;然后分别运用基于ANN,AnEn和ANN+AnEn联合模型方法对... 文章提出了一种基于人工神经网络(ANN)和模拟集成(AnEn)的短期光伏发电预测方法。该方法首先利用数值天气预报模型,以计算天文变量为输入,对光伏发电站点进行72 h的确定性和概率预测;然后分别运用基于ANN,AnEn和ANN+AnEn联合模型方法对3个光伏发电站点进行预测,并进一步利用模拟4 450个光伏电站的综合数据验证了该模型方法的可扩展性;最后利用美国国家大气研究中心(NCAR)的黄石超级计算机,在1个节点(32核)～4 450个节点(141 140核)内测试了该方法的并行运算处理能力。实验结果表明,基于ANN+AnEn联合模型方法可以获得最佳结果,同时证明了该方法适用于大规模并行计算。 展开更多
关键词 人工神经网络 模拟集成 光伏发电预测
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基于BP神经网络的黄金价格非线性组合预测模型 被引量：8
14
作者 张延利 张德生 +1 位作者 刘常明 李金凤 《黄金》 CAS 北大核心 2011年第9期5-8,共4页
对黄金价格进行预测时,单一模型往往难以全面反映黄金价格的变化规律。为了更有效地利用各模型的优点,将不同的预测模型进行组合可以产生更好的预测效果。利用BP神经网络对单一模型进行非线性组合,建立了黄金价格的非线性组合预测模型... 对黄金价格进行预测时,单一模型往往难以全面反映黄金价格的变化规律。为了更有效地利用各模型的优点,将不同的预测模型进行组合可以产生更好的预测效果。利用BP神经网络对单一模型进行非线性组合,建立了黄金价格的非线性组合预测模型。实证研究结果表明,非线性组合模型的预测精度高于被组合的单一模型和不具有协整关系的线性组合模型。 展开更多
关键词 黄金价格 BP神经网络 协整 预测模型
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螺杆泵井智能集成故障诊断专家系统研究 被引量：6
15
作者 李敏 何平 孟臣 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1038-1041,共4页
为了及时处理油田开采中应用越来越广泛的螺杆泵井所存在的抽油杆断脱等故障,提高故障诊断的准确性和多故障同时诊断的能力,构造了一种基于模糊神经网络的智能集成故障诊断专家系统,并给出了系统的结构.介绍了模糊神经网络推理机的构成... 为了及时处理油田开采中应用越来越广泛的螺杆泵井所存在的抽油杆断脱等故障,提高故障诊断的准确性和多故障同时诊断的能力,构造了一种基于模糊神经网络的智能集成故障诊断专家系统,并给出了系统的结构.介绍了模糊神经网络推理机的构成和功能,对综合知识库的结构和性能进行了简要分析,并设计了系统的故障诊断流程.系统经实际现场螺杆泵井的运行应用,取得了预期的诊断效果. 展开更多
关键词 螺杆泵 故障诊断 专家系统 模糊神经网络 智能集成
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基于GA、BP神经网络和多元回归的集成算法研究 被引量：6
16
作者 陈诚 廖桂平 +1 位作者 李锦卫 史晓慧 《计算技术与自动化》 2011年第2期89-95,共7页
遗传算法、BP神经网络和多元回归是目前应用比较广泛的数据挖掘算法,它们各俱优点,同时也存在诸多无法避免的缺陷。该文在前三者的基础上,提出一种BP网络与多元回归模型融合的杂合BP网络,并采用遗传算法优化杂合BP网络的初始权值,有效... 遗传算法、BP神经网络和多元回归是目前应用比较广泛的数据挖掘算法,它们各俱优点,同时也存在诸多无法避免的缺陷。该文在前三者的基础上,提出一种BP网络与多元回归模型融合的杂合BP网络,并采用遗传算法优化杂合BP网络的初始权值,有效地避免几种方法在单独使用时存在的缺陷。验证实验结果表明:新方法所建立的模型在收敛速度、精度和泛化能力上都明显优于GA、BP神经网络和多元回归,并且较当今比较热门的ELM、SVRKM和SVM也有较显著的改进。 展开更多
关键词 BP神经网络 多元回归 遗传算法 算法集成
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一种高精度数值积分方法 被引量：7
17
作者 曾喆昭 王耀南 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期43-46,共4页
提出了一种高精度求解数值积分的新方法,其主要思想是通过训练神经网络权值并用傅立叶级数来近似未知函数,然后用傅立叶级数的积分来近似未知函数的积分.提出并证明了该算法的收敛性定理和数值积分的求解定理.仿真结果表明,与其它方法相... 提出了一种高精度求解数值积分的新方法,其主要思想是通过训练神经网络权值并用傅立叶级数来近似未知函数,然后用傅立叶级数的积分来近似未知函数的积分.提出并证明了该算法的收敛性定理和数值积分的求解定理.仿真结果表明,与其它方法相比,本文提出的数值积分方法有计算精度高的特点,因而在工程实际中有较大的应用价值. 展开更多
关键词 神经网络 收敛性 数值积分
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基于误差预测的焦炉火道温度软测量模型 被引量：6
18
作者 曹卫华 陈泰任 +1 位作者 吴敏 雷琪 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2009年第2期206-210,共5页
针对焦炉火道温度在线检测的问题,在分析焦炉火道温度特性的基础上,建立了一种基于误差预测的高精度焦炉火道温度软测量模型.首先分别建立了1元、2元和12元线性回归模型,对蓄顶温度和火道温度进行线性拟合;然后比较分析了三种回归子模... 针对焦炉火道温度在线检测的问题,在分析焦炉火道温度特性的基础上,建立了一种基于误差预测的高精度焦炉火道温度软测量模型.首先分别建立了1元、2元和12元线性回归模型,对蓄顶温度和火道温度进行线性拟合;然后比较分析了三种回归子模型的特点.使用融合时间差分法的Elman神经网络,对线性回归模型中精度最高的12元模型的预测误差进行拟合和多步预测.采用专家经验将线性回归组合模型和融合时间差分法的Elman神经网络模型进行集成,最终获得了具有较高预测精度的焦炉火道温度软测量值.实际运行结果验证了该软测量模型的有效性. 展开更多
关键词 焦炉火道温度 软测量 时间差分法 线性回归 ELMAN 神经网络 智能集成
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神经网络驱动的建筑自适应表皮产出性能预测方法
19
作者 史学鹏 石诚斐 +1 位作者 解旭东 汪丽君 《南方建筑》 CSCD 北大核心 2024年第8期14-21,共8页
作为应对环境与能源问题的解决办法,耦合动态光伏遮阳与建筑表皮种植的建筑自适应表皮(Adaptive Facade)为城市可持续性提供了新机会,但如何快速准确预测电能与作物产出是设计前期关键问题之一。为解决此问题,以城市居住建筑为例,提出... 作为应对环境与能源问题的解决办法,耦合动态光伏遮阳与建筑表皮种植的建筑自适应表皮(Adaptive Facade)为城市可持续性提供了新机会,但如何快速准确预测电能与作物产出是设计前期关键问题之一。为解决此问题,以城市居住建筑为例,提出基于机器学习神经网络模型的产出性能预测方法,以替代传统光伏软件模拟与作物产出估算方法。首先建立由实测数据训练并进行差异性激活函数对比择优的机器学习神经网络预测模型,进而搭建交互界面预测平台。结果显示,与基础案例相比,建筑自适应表皮显著提高室内热舒适时间比,降低室内眩光,且满足家庭年用电需求9.3%~10.9%(新加坡)、8.4%~9.8%(海口)以及家庭全年蔬菜需求32%(新加坡)、27.6%(海口),该预测方法展现了预测过程的便捷性与预测结果的可靠性,推动了建筑自适应表皮在可持续城市人居环境建设领域的应用。 展开更多
关键词 建筑自适应表皮 城市居住建筑 神经网络 建筑光伏一体化 建筑农业一体化 预测方法
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一种基于多分类器和证据理论融合的水质分类方法
20
作者 项新建 颜超龙 +2 位作者 费正顺 郑永平 李可晗 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第1期109-113,共5页
针对单分类器对不同水质类别识别不均衡、水质分类准确率较低、适应性较差的问题,提出一种基于多分类器和证据理论融合的水质分类方法。选取深度神经网络分类器、改进支持向量机分类器和贝叶斯分类器3种分类器,通过全概率公式构建信度函... 针对单分类器对不同水质类别识别不均衡、水质分类准确率较低、适应性较差的问题,提出一种基于多分类器和证据理论融合的水质分类方法。选取深度神经网络分类器、改进支持向量机分类器和贝叶斯分类器3种分类器,通过全概率公式构建信度函数,基于证据理论对信度函数进行融合,获得多分类器融合模型。从国家地表水水质自动站发布的2022年3月1—22日水质数据中选取3 558条数据为样本集,采用DNN水质分类模型、PSO-SVM水质分类模型、贝叶斯水质分类模型和多分类器融合模型对待测样本进行测试。结果表明:多分类器融合模型对水质类别判定的平均准确率、精确率、召回率和F1值分别为94.2%、93.8%、94.2%和94.0%。相较于DNN水质分类模型、PSO-SVM水质分类模型、贝叶斯水质分类模型,多分类器融合模型准确率分别提高5.6%、9.8%和13.6%,精确率分别提高5.2%、10.0%和10.9%,召回率分别提高5.6%、9.8%和13.6%,F1值分别提高5.4%、10.2%和12.3%,多分类器融合模型在水质分类方面的准确性和适应性更高。 展开更多
关键词 水质分类 多分类器 神经网络 证据理论融合
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