期刊文献+
共找到1,913篇文章
< 1 2 96 >
每页显示 20 50 100
基于泛函网络的周期来压预测方法研究 被引量:24
1
作者 崔铁军 马云东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第06A期243-246,共4页
为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的泛函网络(FN)预测方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量。基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用FN模型进行训练。最后,将各个FN模型得到的... 为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的泛函网络(FN)预测方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量。基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用FN模型进行训练。最后,将各个FN模型得到的预测分量进行小波重组,得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,荷载的时序序列有一定的混沌性。通过模拟并与3种其它模型进行比较发现,基于小波和混沌优化FN的预测模型得到的最终周期来压荷载波的精度更高,收敛性也较好,但是,时间成本较大。 展开更多
关键词 周期来压预测 小波处理 混沌优化 泛函网络
下载PDF
基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法 被引量:13
2
作者 周永权 赵斌 焦李成 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期906-909,共4页
提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,... 提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。 展开更多
关键词 函数逼近 泛函网络 学习算法
下载PDF
Prediction of the residual strength of clay using functional networks 被引量:6
3
作者 S.Z.Khan Shakti Suman +1 位作者 M.Pavani S.K.Das 《Geoscience Frontiers》 SCIE CAS CSCD 2016年第1期67-74,共8页
Landslides are common natural hazards occurring in most parts of the world and have considerable adverse economic effects. Residual shear strength of clay is one of the most important factors in the determination of s... Landslides are common natural hazards occurring in most parts of the world and have considerable adverse economic effects. Residual shear strength of clay is one of the most important factors in the determination of stability of slopes or landslides. This effect is more pronounced in sensitive clays which show large changes in shear strength from peak to residual states. This study analyses the prediction of the residual strength of clay based on a new prediction model, functional networks(FN) using data available in the literature. The performance of FN was compared with support vector machine(SVM) and artificial neural network(ANN) based on statistical parameters like correlation coefficient(R), Nash–Sutcliff coefficient of efficiency(E), absolute average error(AAE), maximum average error(MAE) and root mean square error(RMSE). Based on R and E parameters, FN is found to be a better prediction tool than ANN for the given data. However, the R and E values for FN are less than SVM. A prediction equation is presented that can be used by practicing geotechnical engineers. A sensitivity analysis is carried out to ascertain the importance of various inputs in the prediction of the output. 展开更多
关键词 LANDSLIDES Residual strength Index properties Prediction model functional networks
下载PDF
柔性坐标测量机建模的泛函网络研究 被引量:6
4
作者 郑大腾 费业泰 张梅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第4期33-37,共5页
柔性坐标测量机的测量模型若用D-H方法和传统的神经网络建模,则对测量精度有一定的影响。为了进一步提高测量精度,该文对泛函网络的基函数、拓扑结构和学习算法进行了研究,并应用泛函网络建立柔性坐标测量机的测量模型。利用高精度的正... 柔性坐标测量机的测量模型若用D-H方法和传统的神经网络建模,则对测量精度有一定的影响。为了进一步提高测量精度,该文对泛函网络的基函数、拓扑结构和学习算法进行了研究,并应用泛函网络建立柔性坐标测量机的测量模型。利用高精度的正交三坐标测量机进行单点坐标标定,采用标准锥窝法在测量空间上随机取点采样,实验结果表明,泛函网络建模结果与采样数据误差等级为0.1μm,这说明基于泛函网络建立柔性坐标测量机的测量模型是可行的。 展开更多
关键词 柔性坐标测量机 泛函网络 基函数 拓扑结构
下载PDF
基于泛函网络的非线性回归预测模型及学习算法 被引量:5
5
作者 何登旭 李艳芳 +1 位作者 刘向虎 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第24期74-77,共4页
在非线性回归预测中,预测函数的拟合是其难点和关键,直接影响预测精度。当系统非线性较强时,传统方法不易于处理,拟合和预测结果不理想。泛函网络是最近提出的一种对神经网络的有效推广,在处理非线性问题时有一定的优势。为此提出了基... 在非线性回归预测中,预测函数的拟合是其难点和关键,直接影响预测精度。当系统非线性较强时,传统方法不易于处理,拟合和预测结果不理想。泛函网络是最近提出的一种对神经网络的有效推广,在处理非线性问题时有一定的优势。为此提出了基于泛函网络的非线性回归预测模型和相应的学习算法。并分别就一元非线性回归预测和多元非线性回归预测给出了相应的实例。计算机仿真结果表明,泛函网络预测模型拟合度和预测精度都明显高于某些传统的方法,有较好的理论和应用价值。 展开更多
关键词 泛函网络 非线性回归 预测 学习算法
下载PDF
新型Sigma-Pi泛函网络模型 被引量:2
6
作者 周永权 陈东用 李陶深 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第19期196-198,共3页
将泛函神经元结构变形,建立Sigma-Pi泛函网络模型,给出Sigma-Pi泛函网络学习算法。采用数值分析的方法,将Sigma-Pi泛函网络应用于异或问题,结果表明,该网络对于某些问题具有很强的分类能力。该方法的优点在于利用一元函数作为基函数来... 将泛函神经元结构变形,建立Sigma-Pi泛函网络模型,给出Sigma-Pi泛函网络学习算法。采用数值分析的方法,将Sigma-Pi泛函网络应用于异或问题,结果表明,该网络对于某些问题具有很强的分类能力。该方法的优点在于利用一元函数作为基函数来实现高维函数的逼近,在函数逼近技术上,有着重要的应用价值。 展开更多
关键词 泛函神经元 泛函网络 Sigma-Pi泛函网络 基函数簇 异或问题
下载PDF
泛函网络模型及应用研究综述 被引量:4
7
作者 周永权 赵斌 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期803-809,共7页
回顾了近年来泛函网络模型及应用的研究进展,首先根据泛函网络模型结构的特点,将现有的泛函网络模型归结为两类典型的泛函网络模型;其次,给出一般泛函网络模型的学习过程;然后从时间序列分析、差分方程、CAD、非线性回归、数值优化计算... 回顾了近年来泛函网络模型及应用的研究进展,首先根据泛函网络模型结构的特点,将现有的泛函网络模型归结为两类典型的泛函网络模型;其次,给出一般泛函网络模型的学习过程;然后从时间序列分析、差分方程、CAD、非线性回归、数值优化计算、非线性系统辨识、检测和预测、复杂系统建模8个方面,介绍了泛函网络的应用现状;最后评述了泛函网络今后的研究方向和研究内容。 展开更多
关键词 泛函网络 学习过程 优化问题 典型泛函网络
下载PDF
不同距离迫近时鸽子脑室纤维膜周围灰质脑区局部场电位节律差异性
8
作者 尚志刚 杜需需 +1 位作者 杨莉芳 李蒙蒙 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第25期10708-10714,共7页
恐惧情绪的研究对于动物情绪控制和发展有着重要意义。当前恐惧情绪对动物(尤其是鸟类)行为和脑活动的影响多偏重于行为学和生理学现象,缺乏涉及特定相关核团内神经电活动模式的动态分析研究。为了了解鸽子在恐惧情绪下的神经信号变化规... 恐惧情绪的研究对于动物情绪控制和发展有着重要意义。当前恐惧情绪对动物(尤其是鸟类)行为和脑活动的影响多偏重于行为学和生理学现象,缺乏涉及特定相关核团内神经电活动模式的动态分析研究。为了了解鸽子在恐惧情绪下的神经信号变化规律,以鸽子为模式动物,以其脑室纤维膜周围灰质(stratum griseum periventriculare,SGP)核团为目标脑区,采用危险逐渐迫近的实验方法研究不同恐惧迫近距离下神经活动的变化模式,深入分析基于局部场电位(local field potential,LFP)信号的频域、时频能量和功能连接节律性差异。首先采集2只鸽子在静息状态和恐惧迫近实验的LFP信号,并提取Delta、Theta、Beta和Gamma这4个特征节律成分;然后采用自回归模型法计算了安静和恐惧两种状态在各节律下的功率谱密度占比差异;接着分析了恐惧状态下的时频能量随着迫近距离的变化的特异性变化;同时构建了基于相干性的脑功能网络,并对鸽子在安静和恐惧两种状态下的局部网络连接特性采用双因素方差分析方法进行了统计分析;最后对网络拓扑特征与迫近距离之间的关系进行了线性拟合分析。结果表明,鸽子恐惧迫近状态下Theta频段的功率谱占比和脑功能网络连接强度显著增加。随着迫近距离的缩短,Theta和Beta频段内的时频能量变化呈逐渐上升趋势,且局部网络连接强度与迫近距离之间呈现显著的负相关。说明Theta频段可能与恐惧情绪的表征有关,Theta和Beta频段的神经电信号特征差异能够表征恐惧迫近距离的变化。研究结果可以为进一步探索鸟类恐惧情绪的神经编码机制研究及其神经调控提供有价值的参考。 展开更多
关键词 鸽子 恐惧情绪 时频分析 功能网络 节律
下载PDF
体外培养的神经元网络可塑性
9
作者 邵琪 孟维伟 +1 位作者 李晓红 邵文威 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1000-1009,共10页
神经元网络是大脑执行高级认知行为的结构基础,研究证明学习记忆及神经退行性疾病与神经元网络可塑性密切相关。因此,揭示调控和改变神经元网络可塑性的机制对理解神经系统信息交互以及疾病治疗具有重大意义。目前,基于微电极阵列(micro... 神经元网络是大脑执行高级认知行为的结构基础,研究证明学习记忆及神经退行性疾病与神经元网络可塑性密切相关。因此,揭示调控和改变神经元网络可塑性的机制对理解神经系统信息交互以及疾病治疗具有重大意义。目前,基于微电极阵列(microelectrode array,MEA)培养的神经元网络是体外探究学习和记忆机制的理想模型,同时针对该模型的研究为预防和治疗神经退行性疾病提供了独特的视角。本文综述了基于MEA采集体外培养神经元网络的放电信号来构建功能网络的相关研究,分别从二维神经元网络和三维脑类器官发育,以及开环和闭环电刺激对神经元网络可塑性影响的角度,总结了体外培养神经元网络可塑性的相关研究,最后对该方向的应用前景进行了展望。 展开更多
关键词 微电极阵列 可塑性 功能网络 发育 电刺激调控
下载PDF
泛函网络神经元构造理论与方法 被引量:1
10
作者 周永权 赵斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第7期122-125,共4页
泛函网络是近年提出的一种对神经网络的有效推广。与神经网络不同,它处理的是一般的泛函模型,它在各个神经元之间的连接没有权值,并且神经元函数不固定的,往往是一给定的基函数的组合,泛函网络学习的目的就是求出神经元函数的精确表达... 泛函网络是近年提出的一种对神经网络的有效推广。与神经网络不同,它处理的是一般的泛函模型,它在各个神经元之间的连接没有权值,并且神经元函数不固定的,往往是一给定的基函数的组合,泛函网络学习的目的就是求出神经元函数的精确表达式或近似表达式。迄今关于泛函网络神经元基函数的存在性和选取方法缺乏理论依据。文中基于Banach空间中偏序理论,分析了泛函网络神经元基函数的存在性,给出了泛函网络神经元基函数选取方法,对于完善泛函网络的基础理论具有参考价值。 展开更多
关键词 偏序 泛函 BANACH空间 基函数簇 泛函网络
下载PDF
进化泛函网络多维函数逼近理论及学习算法 被引量:1
11
作者 夏慧明 郭德龙 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2013年第11期231-238,共8页
提出了一种用于多维函数逼近的进化策略修正泛函网络基函数系数的新算法,并给出了其算法学习过程.利用进化策略的自适应性来确定基函数前的系数,改进了泛函网络的参数通过解方程组来得到这一传统方法.仿真结果表明,这种新的逼近算法简... 提出了一种用于多维函数逼近的进化策略修正泛函网络基函数系数的新算法,并给出了其算法学习过程.利用进化策略的自适应性来确定基函数前的系数,改进了泛函网络的参数通过解方程组来得到这一传统方法.仿真结果表明,这种新的逼近算法简单可行,能够逼近给定的函数到预先给定的精度,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能. 展开更多
关键词 泛函网络 进化策略 进化泛函网络 多维函数逼近 学习算法
原文传递
基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法 被引量:2
12
作者 王二威 吴祈宗 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第10期175-179,共5页
将泛函网络引入软件可靠性预测,利用其比神经网络更好的解释性及其他性能,提出了基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法。首先阐述了泛函网络的结构和学习过程,然后将多个单一模型的预测值作为泛函网络的输入,将实际值作为输出,... 将泛函网络引入软件可靠性预测,利用其比神经网络更好的解释性及其他性能,提出了基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法。首先阐述了泛函网络的结构和学习过程,然后将多个单一模型的预测值作为泛函网络的输入,将实际值作为输出,建立泛函网络结构,给出了泛函网络的学习算法,制定了3种训练策略,并进行了实验分析。实验结果表明:在第三种训练策略下,基于泛函网络的软件可靠性多模型综合预测方法有较高的预测精度,其预测效果比单个模型和Lyu提出的线性综合模型都好。 展开更多
关键词 软件可靠性 泛函网络 多模型综合
下载PDF
海洛因成瘾者全脑功能网络拓扑结构异常的静息态功能磁共振成像研究 被引量:2
13
作者 江桂华 黎超 +8 位作者 田军章 黎程 文学 邱迎伟 张瑞彬 王俊静 李盟 马晓芬 黄瑞旺 《功能与分子医学影像学(电子版)》 2015年第1期5-10,共6页
目的探讨海洛因成瘾者全脑功能网络的拓扑结构是否异常。方法 17名海洛因成瘾者(HDIs)及15名年龄、性别与之匹配的健康对照者(NCs)参加本研究。采用1.5T磁共振扫描仪进行静息态f MRI数据采集,使用图论法构建HDIs及NCs的脑功能网络,采用... 目的探讨海洛因成瘾者全脑功能网络的拓扑结构是否异常。方法 17名海洛因成瘾者(HDIs)及15名年龄、性别与之匹配的健康对照者(NCs)参加本研究。采用1.5T磁共振扫描仪进行静息态f MRI数据采集,使用图论法构建HDIs及NCs的脑功能网络,采用两独立样本t检验的统计学方法比较两者功能网络拓扑属性的组间差异。结果与NCs相比,HDIs具有更小的归一化聚类系数(P=0.049)及更低的小世界性(P=0.035)。HDIs认知控制网络区域的主要节点向心性显著下降,包括两侧中央扣带回、左额中回及右楔前叶,而左侧海马的主要节点向心性显著增加。左海马的节点向心性与海洛因成瘾的持续时间呈正相关。结论 HDIs的全脑功能网络遭到破坏,这有助于阐释海洛因成瘾的机制。 展开更多
关键词 静息态功能磁共振 全脑功能网络 海洛因 拓扑结构
下载PDF
脑白质功能——来自BOLD-fMRI的证据 被引量:2
14
作者 马丽伟 吴国榕 魏鲁庆 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1177-1183,共7页
白质是组成大脑神经网络不可缺少的部分,对白质的探索多采用解剖形态学方法.血氧水平依赖功能性磁共振成像(blood oxygen level dependent functional magnetic resonance imaging,BOLD-fMRI)作为一种研究大脑功能的非侵入性工具已得到... 白质是组成大脑神经网络不可缺少的部分,对白质的探索多采用解剖形态学方法.血氧水平依赖功能性磁共振成像(blood oxygen level dependent functional magnetic resonance imaging,BOLD-fMRI)作为一种研究大脑功能的非侵入性工具已得到了广泛的应用,但是大多数BOLD-fMRI研究集中在大脑灰质,将白质BOLD信号作为噪声处理.事实上,白质的BOLD信号允许我们探索其动态功能特性,构建白质的功能连接网络,进而从功能角度来评估白质的完整性.因此,在已有研究基础上,我们对白质功能研究相对较少的原因以及BOLD信号可能的神经生理基础进行探讨,并概述了近年来已经发表的相关证据.最后,我们梳理了白质BOLD-fMRI研究存在的问题以及未来研究方向. 展开更多
关键词 白质 BOLD-FMRI DTI 功能网络 胼胝体
下载PDF
基于FN—SPA模型的降雨径流预测 被引量:1
15
作者 黄建国 王东明 《皖西学院学报》 2020年第5期38-41,共4页
为了提高降雨径流的预测精度,提出一种基于泛函网络与集对分析(FN—SPA)的预测模型。该模型采用集对分析对网络训练样本进行优化,然后使用泛函网络进行预测。计算机仿真结果表明,与神经网络模型相比较,该模型的预测精度更高。
关键词 泛函网络 集对分析 降雨径流
下载PDF
一种基于改进遗传规划的泛函网络结构逼近模型
16
作者 杜燕连 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第35期45-47,134,共4页
基于泛函网络的结构特点和遗传规划的全局搜索能力,提出了广义基函数概念,通过改进遗传规划的编码方式对广义基函数进行学习,用最小二乘法设计适应度函数,从而确定泛函网络的最佳逼近结构模型。最后,4个数值仿真实例表明,该方法是有效... 基于泛函网络的结构特点和遗传规划的全局搜索能力,提出了广义基函数概念,通过改进遗传规划的编码方式对广义基函数进行学习,用最小二乘法设计适应度函数,从而确定泛函网络的最佳逼近结构模型。最后,4个数值仿真实例表明,该方法是有效可行的,具有较强的泛化特性。 展开更多
关键词 泛函网络 遗传规划 广义基函数 最小二乘法
下载PDF
一类自适应泛函网络循环结构与算法
17
作者 谢竹诚 周永权 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第10期225-229,共5页
Banach压缩映射原理不仅在泛函分析中占有举足轻重的地位,同时也是数值分析中求解代数方程、常微分方程解存在唯一性,以及数学分析中积分方程求解的重要理论依据。它是数学和工程计算中最常用的方法之一。基于Banach压缩映射原理,提出... Banach压缩映射原理不仅在泛函分析中占有举足轻重的地位,同时也是数值分析中求解代数方程、常微分方程解存在唯一性,以及数学分析中积分方程求解的重要理论依据。它是数学和工程计算中最常用的方法之一。基于Banach压缩映射原理,提出一种自适应泛函网络循环结构和算法,通过训练该结构使其逼近于目标函数的不动点。通过算例分析表明,该算法具有计算精度高、收敛速度快等特点。所获结果对于神经计算方法的研究具有参考价值。 展开更多
关键词 压缩映射原理 泛函网络 循环结构 学习算法
下载PDF
基于熵聚类的泛函网络神经元函数优化
18
作者 张俊 《电脑知识与技术》 2012年第1X期673-676,共4页
泛函网络是神经网络的一般化推广,同神经网络一样,至今还没有系统设计方法能够对给定问题设计出近似最优的结构。鉴于此,利用熵聚类的思想来设计泛函网络,对网络每一神经元的基函数和泛函参数共存且相互影响的最优搜索来实现泛函网络结... 泛函网络是神经网络的一般化推广,同神经网络一样,至今还没有系统设计方法能够对给定问题设计出近似最优的结构。鉴于此,利用熵聚类的思想来设计泛函网络,对网络每一神经元的基函数和泛函参数共存且相互影响的最优搜索来实现泛函网络结构和泛函参数的共同学习。提出一基于熵聚类思想来设计泛函网络的方法,有效地提高了泛函网络的收敛精度,并可获得更为合理的网络结构。 展开更多
关键词 泛函网络 熵聚类 神经元函数
下载PDF
多项式函数的泛函网络构造与逼近算法
19
作者 郭德龙 夏慧明 周永权 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第4期270-274,共5页
关于多项式函数算法优化问题,人工神经网络是解决函数逼近问题的一个重要方法。但由于传统的学习型神经网络存在缺陷,如对初始权重非常敏感,极易收敛于局部极小;收敛缓慢甚至不能收敛;过拟合与过训练;网络隐含节点数不确定等。针对上述... 关于多项式函数算法优化问题,人工神经网络是解决函数逼近问题的一个重要方法。但由于传统的学习型神经网络存在缺陷,如对初始权重非常敏感,极易收敛于局部极小;收敛缓慢甚至不能收敛;过拟合与过训练;网络隐含节点数不确定等。针对上述问题,提出了一种多项式函数的三层泛函网络与逼近算法,并给出了中间隐层计算单元个数是如何确定。提出的算法能以任意精度逼近多项式函数,同时具有较快收敛速度和良好性能,克服了人工神经网络的不足。最后,给出了两个数值算例进一步验证算法的正确性。 展开更多
关键词 函数逼近 泛函网络 多项式 逼近算法 神经网络
下载PDF
正交迭代泛函网络在中短期钟差预报中的应用
20
作者 刘强 陈西宏 +3 位作者 胡邓华 薛伦生 韩贝贝 张群 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第27期38-42,共5页
在卫星钟源无法与地面钟源进行实时比对的时段中,准确预报卫星钟差对于维持卫星的稳定运行具有重要意义。针对卫星钟差的中短期预报问题,选择多项式模型对钟差进行建模分析,设计了一种基于滑动窗模型的正交迭代泛函网络算法。利用泛函... 在卫星钟源无法与地面钟源进行实时比对的时段中,准确预报卫星钟差对于维持卫星的稳定运行具有重要意义。针对卫星钟差的中短期预报问题,选择多项式模型对钟差进行建模分析,设计了一种基于滑动窗模型的正交迭代泛函网络算法。利用泛函网络的非线性学习能力对钟差预报模型进行拟合分析,采用正交函数作为泛函网络的基函数簇,并引入滑动窗思想来更新输入层元素进行迭代训练,获得较小的预报误差。分析表明,预报时间小于12 h时,预报误差为0.2-0.5 ns,预报精度与IGU P精度相当;当预报时间为24 h时,预报误差总体在1 ns,预报精度略次于IGU P精度;当预报时间为1个卫星周时,最大误差达130 ns,难以满足卫星运行对钟源的要求。研究表明:该算法适合于短期卫星钟差预报,不适合中长期钟差预报。 展开更多
关键词 泛函网络 钟差预报 迭代运算 正交序列
原文传递
上一页 1 2 96 下一页 到第
使用帮助 返回顶部