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彩色图像分割方法综述 被引量：322
1
作者 林开颜 吴军辉 徐立鸿 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2005年第1期1-10,共10页
由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种... 由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。 展开更多
关键词 彩色图像分割 彩色图像处理 灰度图像 颜色空间 边缘检测 聚类 特征空间 综述 表达 方法
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有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究 被引量：241
2
作者 高大启 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第1期80-86,共7页
优化选择隐节点数是人们在应用基于误差反传（BP）算法的有教师的线性基本函数（LBF）前向三层神经网络过程中首先遇到的一个十分重要而又困难的问题．本文从国内外大量应用实例中总结归纳出了一个初定这种网络隐节点数的经验公式，提... 优化选择隐节点数是人们在应用基于误差反传（BP）算法的有教师的线性基本函数（LBF）前向三层神经网络过程中首先遇到的一个十分重要而又困难的问题．本文从国内外大量应用实例中总结归纳出了一个初定这种网络隐节点数的经验公式，提出了一种判断所选隐节点数是否多余的具体方法，并从理论上做了详细的推导．两个应用实例表明，本文提出的经验公式是可靠的，判断隐节点数是否多余的新方法是简便的． 展开更多
关键词 线性基本函数 神经网络 拓扑结构 LBP网络
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神经网络集成 被引量：245
3
作者 周志华 陈世福 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期1-8,共8页
神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成 ,可以显著地提高学习系统的泛化能力 .它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究 ,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题 .因此 ,它被视为一... 神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成 ,可以显著地提高学习系统的泛化能力 .它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究 ,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题 .因此 ,它被视为一种有广阔应用前景的工程化神经计算技术 ,已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点 .该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状 。 展开更多
关键词 神经网络 集成 机器学习 神经计算 泛化
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人工免疫系统进展与展望 被引量：224
4
作者 焦李成 杜海峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第10期1540-1548,共9页
本文评述人工免疫系统的历史、研究现状和进一步发展的方向 .着重论述人工免疫系统的机理、算法和应用 ,总结了免疫算法的一般步骤 ,比较了其与神经网络、进化计算以及一般确定性优化算法的异同 .在总结人工免疫系统存在问题的基础上 。
关键词 人工免疫系统 进化算法 神经网络
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遗传算法与神经网络的结合 被引量：174
5
作者 李敏强 徐博艺 寇纪淞 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期65-69,112,共6页
阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性，提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题，设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法，实验结果显示了遗传... 阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性，提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题，设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法，实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 人工智能 短期地震预报
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粒子群优化算法在电力系统中的应用 被引量：220
6
作者 袁晓辉 王乘 +1 位作者 张勇传 袁艳斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第19期14-19,共6页
粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全... 粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果。随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力。 展开更多
关键词 电力系统 配电网 最优潮流计算 无功优化 机组组合 谐波分析 电容器 粒子群优化 群体智能 机器人技术
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基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统 被引量：213
7
作者 黎夏 叶嘉安 《地理研究》 CSCD 北大核心 2005年第1期19-27,共9页
本文提出了基于神经网络的元胞自动机 (CellularAutomata), 并将其用来模拟复杂的土地利用系统及其演变。国际上已经有许多利用元胞自动机进行城市模拟的研究, 但这些模型往往局限于模拟从非城市用地到城市用地的转变。模拟多种土地利... 本文提出了基于神经网络的元胞自动机 (CellularAutomata), 并将其用来模拟复杂的土地利用系统及其演变。国际上已经有许多利用元胞自动机进行城市模拟的研究, 但这些模型往往局限于模拟从非城市用地到城市用地的转变。模拟多种土地利用的动态系统比一般模拟城市演化要复杂得多, 需要使用许多空间变量和参数, 而确定模型的参数值和模型结构有很大困难。本文通过神经网络、元胞自动机和GIS相结合来进行土地利用的动态模拟, 并利用多时相的遥感分类图像来训练神经网络, 能十分方便地确定模型参数和模型结构, 消除常规模拟方法所带来的弊端。 展开更多
关键词 土地利用系统 复杂 城市演化 规模 城市用地 元胞自动机 模型结构 神经网络 类图 模拟
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基于神经网络的单元自动机CA及真实和忧化的城市模拟 被引量：179
8
作者 黎夏 叶嘉安 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期159-166,共8页
提出了一种基于神经网络的单元自动机（ＣＡ）。ＣＡ已被越来越多地应用在城市及其它地理现象的模拟中。ＣＡ模拟所碰到的最大问题是如何确定模型的结构和参数。模拟真实的城市涉及到使用许多空间变量和参数。当模型较复杂时，很难确定... 提出了一种基于神经网络的单元自动机（ＣＡ）。ＣＡ已被越来越多地应用在城市及其它地理现象的模拟中。ＣＡ模拟所碰到的最大问题是如何确定模型的结构和参数。模拟真实的城市涉及到使用许多空间变量和参数。当模型较复杂时，很难确定模型的参数值。本模型的结构较简单，模型的参数能通过对神经网络的训练来自动获取。分析表明，所提出的方法能获得更高的模拟精度，并能大大缩短寻找参数所需要的时间。通过筛选训练数据，本模型还可以进行优化的城市模拟，为城市规划提供参考依据。 展开更多
关键词 神经网络 单元自动机 城市模拟 地理信息系统 东莞市
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仿生模式识别(拓扑模式识别)——一种模式识别新模型的理论与应用 被引量：151
9
作者 王守觉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期1417-1420,共4页
本文提出了一种模式识别理论的新模型 ,它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的 .与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比 ,它更接近于人类“认识”事物的特性 ,故称为“仿生模式识别” .它的数学方法在于研究特征空... 本文提出了一种模式识别理论的新模型 ,它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的 .与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比 ,它更接近于人类“认识”事物的特性 ,故称为“仿生模式识别” .它的数学方法在于研究特征空间中样本集合的拓扑性质 ,故亦称作“拓扑模式识别” .“拓扑模式识别”的理论基点在于它确认了特征空间中同类样本的连续性 (不能分裂成两个彼此不邻接的部分 )特性 .文中用“仿生模式识别”理论及其“高维空间复杂几何形体覆盖神经网络”识别方法 ,对地平面刚体目标全方位识别问题作了实验 .对各种形状相像的动物及车辆模型作全方位 880 0次识别 ,结果正确识别率为 99 75 % ,错误识别率与拒识率分别为 0与 0 2 5 % . 展开更多
关键词 模式识别 神经网络 仿生学 高维几何 仿生模式识别 拓扑模式识别
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敏感性分析综述 被引量：205
10
作者 蔡毅 邢岩 胡丹 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期9-16,共8页
介绍了敏感性分析的定义,列出了许多基于数理统计、神经网络和粗糙集知识的敏感性分析方法,并且尝试着对一些常用方法的优缺点进行分析.结合敏感性分析的研究现状,对今后的研究工作提出了一些展望.
关键词 敏感性分析 统计分析 神经网络
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人工智能及其发展应用 被引量：203
11
作者 邹蕾 张先锋 《信息网络安全》 2012年第2期11-13,共3页
人工智能是人类进入信息产业革命时代,达到认识和改造客观世界能力的高峰。文章从理论的角度介绍了人工智能的概念和发展沿革,并对现阶段人工智能研究领域的主要研究方向进行了介绍,最后分析了研究所取得的主要成果。
关键词 人工智能 专家系统 神经网络 模式识别
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基于天气类型聚类识别的光伏系统短期无辐照度发电预测模型研究 被引量：161
12
作者 代倩 段善旭 +3 位作者 蔡涛 陈昌松 陈正洪 邱纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第34期28-35,共8页
现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,... 现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,建立反传播(back propagation,BP)神经网络的无辐照度发电量短期预报模型。此外,为适应天气突变,采用自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)由云量预报信息对天气类型聚类识别,继而对各天气类型采用相应的预测网络,避免了单神经网络的过拟合问题。通过与含辐照度输入及无天气聚类识别的预测模型做交叉对比实验,预测结果表明,天气类型聚类识别能显著提高预测精度,无辐照度光伏发电量短期预测模型有较高的精度和50%湿度抗扰动性。 展开更多
关键词 光伏发电量短期预测 神经网络 气象因素 自组织特征映射聚类 距离分析
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基于BP神经网络的自适应控制 被引量：90
13
作者 谭永红 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第1期84-88,共5页
本文利用ＢＰ神经网络对被控对象进行在线辨识和控制．为实现自适应控制，本文对ｓｐｅｃｉａｌｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ算法进行了改进．在此基础上，本文还提出了一种基于ＢＰ网络的自适应ＰＩＤ控制器．
关键词 神经网络 自适应控制 BP网络
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基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法 被引量：143
14
作者 杨宇 于德介 程军圣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期85-88,共4页
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition ,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳 的固有模态函数(Intrin... 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition ,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳 的固有模态函数(IntrinsicModefunction,简称IMF)之和,再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析, 由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,因而可从各IMF分量中提取能量特征参数作为神 经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障信号的分析结果表明,以 EMD为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有 更高的故障识别率,可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。 展开更多
关键词 滚动轴承故障 EMD 经验模态分解 振动信号 内圈 能量特征 平稳 神经网络 预处理器 输入参数
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用BP神经网络预测股票市场涨跌 被引量：91
15
作者 吴微 陈维强 刘波 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期9-15,共7页
利用BP网络较好的分类能力,结合国内股票市场的特性,对于沪市综合指数涨跌的预测进行了 初步探讨. 大量数值实验结果表明,人工神经网络应用于中国股票市场的预测是可行和有效 的,有着良好的前景.
关键词 神经网络 在线/BP算法 股票
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动态调度的研究方法综述 被引量：81
16
作者 钱晓龙 唐立新 刘文新 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期141-145,共5页
介绍了动态调度的研究方法和最新进展。将动态调度的研究方法分成两类 :一类是传统方法 ,如最优化方法、启发式方法和仿真方法等 ;另一类是智能方法 ,如专家系统、神经网络、智能搜索以及Multi- agent等。对动态调度的各种研究方法逐一... 介绍了动态调度的研究方法和最新进展。将动态调度的研究方法分成两类 :一类是传统方法 ,如最优化方法、启发式方法和仿真方法等 ;另一类是智能方法 ,如专家系统、神经网络、智能搜索以及Multi- agent等。对动态调度的各种研究方法逐一进行分析 ,并指出该领域应进一步研究的问题和未来的可能发展方向。 展开更多
关键词 动态调度 数学规划 人工智能 专家系统 神经网络
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大型桥梁健康监测研究进展 被引量：95
17
作者 黄方林 王学敏 +2 位作者 陈政清 曾储惠 何旭辉 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期1-7,共7页
回顾桥梁健康监测的发展历程。介绍桥梁健康监测系统的组成、监测内容功能及特点。对信号分析与处理的传统谱分析方法与小波变换、希尔波特黄变换(Hilbert Huang)进行比较。介绍最新的信号时频分析方法希尔波特黄变换的具体算法,及其在... 回顾桥梁健康监测的发展历程。介绍桥梁健康监测系统的组成、监测内容功能及特点。对信号分析与处理的传统谱分析方法与小波变换、希尔波特黄变换(Hilbert Huang)进行比较。介绍最新的信号时频分析方法希尔波特黄变换的具体算法,及其在结构参数识别、损伤识别、消除实测南京长江大桥应变信号中的对讲机干扰等方面的具体应用。对动力指纹分析法、模型修正与系统识别法、神经网络法、遗传算法5种损伤检测方法的基本原理、特点及发展动态进行概述和总结,指出神经网络技术结合遗传算法是结构损伤检测的发展方向之一。 展开更多
关键词 桥梁 健康监测 信号分析与处理 损伤检测 综述
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BP网络和遗传算法在岩石边坡位移反分析中的应用 被引量：95
18
作者 邓建辉 李焯芬 葛修润 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期1-5,共5页
探讨了计算速度和可靠性这两个在位移反分析工作中非常重要的问题。一方面用 BP网络代替有限元计算提高了计算效率 ,另一方面用遗传算法代替常规的优化算法 ,使反分析结果与初值无关。三介质边坡算例验证了上述解决方案的可行性。
关键词 BP网络 遗传算法 岩石 边坡 位移反分析
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机器人视觉伺服综述 被引量：66
19
作者 赵清杰 连广宇 孙增圻 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期849-853,共5页
系统论述了机器人视觉伺服发展的历史和现状。从不同角度对机器人视觉控制系统进行分类 ,重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对人工神经网络在机器人视觉伺服方面的应用情况作了介绍。讨论了视觉伺服中图像特... 系统论述了机器人视觉伺服发展的历史和现状。从不同角度对机器人视觉控制系统进行分类 ,重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对人工神经网络在机器人视觉伺服方面的应用情况作了介绍。讨论了视觉伺服中图像特征的选择问题。对机器人视觉所涉及的前沿问题进行阐述 。 展开更多
关键词 人工神经网络 特征选择 机器人视觉 伺服系统
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混沌优化方法的研究进展 被引量：71
20
作者 王凌 郑大钟 李清生 《计算技术与自动化》 2001年第1期1-5,共5页
混沌是一种普遍的非线性现象 ,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点。由于遍历性可作为避免搜索过程陷入局部极小的有效机制 ,因此混沌已成为一种新颖且有潜力的优化工具。为了让混沌优化这一新兴研究方向为更多工作者所了解 ,此文综... 混沌是一种普遍的非线性现象 ,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点。由于遍历性可作为避免搜索过程陷入局部极小的有效机制 ,因此混沌已成为一种新颖且有潜力的优化工具。为了让混沌优化这一新兴研究方向为更多工作者所了解 ,此文综述了混沌优化方法的研究进展 ,包括基于混沌的函数优化与基于混沌神经网络的组合优化 。 展开更多
关键词 混沌 优化 神经网络 非线性
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