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水库群优化调度函数的人工神经网络方法研究 被引量:45
1
作者 胡铁松 万永华 冯尚友 《水科学进展》 EI CAS CSCD 1995年第1期53-60,共8页
提出了研究水库群优化调度函数的人工神经网络方法,并探讨了神经网络的训练参数、训练方法和训练样本的改变对网络训练和应用效果的影响。实例研究表明,模型及其算法是可行的、有效的。
关键词 水库群 水库调度 神经网络 最佳化
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多层前向网络的逼近与泛化机制 被引量:32
2
作者 董聪 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1998年第A07期413-417,共5页
对多层前向网络的实际逼近过程进行了系统的分析,对前向网络泛化问题的数学和逻辑根源进行了阐述。研究表明,多层前向网络的实际逼近过程所基于的数学空间和Kolmogorov等人关于理想网络映射能力的数学证明所基于的数学空间... 对多层前向网络的实际逼近过程进行了系统的分析,对前向网络泛化问题的数学和逻辑根源进行了阐述。研究表明,多层前向网络的实际逼近过程所基于的数学空间和Kolmogorov等人关于理想网络映射能力的数学证明所基于的数学空间是不同的,它们是两类性质不同的逼近问题,具有完全不同的逼近机制。 展开更多
关键词 多层前向网络 逼近 泛化 归纳 感受
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多层前向神经网络的快速学习算法及其应用 被引量:27
3
作者 叶军 张新华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2002年第B11期817-819,共3页
针对目前多层前向神经网络学习算法存在的不足 ,提出一种多层前向神经网络的快速学习算法 ,它不仅符合生物神经网络的基本特征 ,而且算法简单 ,学习收敛速度快 ,具有线性、非线性逼近精度高等特性。以二杆机械手逆运动学建模作为应用实... 针对目前多层前向神经网络学习算法存在的不足 ,提出一种多层前向神经网络的快速学习算法 ,它不仅符合生物神经网络的基本特征 ,而且算法简单 ,学习收敛速度快 ,具有线性、非线性逼近精度高等特性。以二杆机械手逆运动学建模作为应用实例 ,仿真结果表明该方法是有效的 ,其算法与收敛速度更优于 BP网络。 展开更多
关键词 多层前向神经网络 快速学习算法 运动学建模 机器人 机械手
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X射线荧光光谱结合深度学习算法可视化检验食品包装纸 被引量:9
4
作者 郭琦 姜红 +2 位作者 杨金颉 吴克难 满吉 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第4期458-464,共7页
为了实现对案件现场常见食品包装纸的快速分类及认定,提出一种基于X射线荧光光谱(XRF)结合深度学习算法的食品包装纸可视化检验方法。首先,采用XRF检验44个不同来源的食品包装纸样本中的无机元素,并根据主要构成元素的含量,对其进行人... 为了实现对案件现场常见食品包装纸的快速分类及认定,提出一种基于X射线荧光光谱(XRF)结合深度学习算法的食品包装纸可视化检验方法。首先,采用XRF检验44个不同来源的食品包装纸样本中的无机元素,并根据主要构成元素的含量,对其进行人工分类和系统聚类分析。其次,分别使用主成分分析和t分布随机邻域嵌入两种降维算法处理数据以检验聚类效果,并实现数据分类可视化。最后,随机选取80%的样本作为训练集构建人工神经网络,并进行相关实验。实验结果表明,所提方法在测试集上的分类正确率为88.9%,可以为未来公安业务实际应用提供参考。 展开更多
关键词 X射线光学 X射线荧光光谱 系统聚类 主成分分析 t分布随机邻域嵌入 多层前馈神经网络
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改进的非线性最小二乘算法训练多层前馈神经网络 被引量:4
5
作者 孙圣和 黄远灿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期124-127,共4页
本文通过在普通非线性最小二乘算法的准则函数中加一个正则项,推导出一种改进的非线性最小二乘算法,包括算法的批处理形式和递推形式.使用该算法的递推形式训练多层前馈神经网络能克服病态、减少计算量和内存占用量.文中给出的仿真... 本文通过在普通非线性最小二乘算法的准则函数中加一个正则项,推导出一种改进的非线性最小二乘算法,包括算法的批处理形式和递推形式.使用该算法的递推形式训练多层前馈神经网络能克服病态、减少计算量和内存占用量.文中给出的仿真结果说明该算法具有比常用的BP算法更好的收敛性能. 展开更多
关键词 非线性 最小二乘算法 准则函数 前馈神经网络
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基于改进多层前馈神经网络的电能质量扰动分类 被引量:8
6
作者 黄南天 徐殿国 刘晓胜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第10期62-66,共5页
电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类... 电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类典型特征以表征不同种类的扰动类型的特性,之后使用拟牛顿法和自适应因子改进传统的多层前馈神经网络,将特征作为改进的多层前馈神经网络的输入向量,实现自动的分类识别。实验表明,新方法减少了噪声对分类准确率的影响,学习能力强,能够有效的识别电压暂降、电压瞬升、电压中断、暂态震荡、谐波等5种电能扰动。 展开更多
关键词 电能质量 电能质量扰动 多层前馈神经网络 S变换
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基于多层前馈神经网络的互联网行业财务风险预警研究 被引量:6
7
作者 孟浩 张其明 《科技促进发展》 CSCD 2020年第8期992-998,共7页
为了构建一套科学合理、行之有效的财务风险预警机制,及时识别出企业隐藏的财务风险。本文以60家在A股上市的互联网企业为依据,以各企业2016~2018年的数据作为研究样本,选取了包含财务和非财务指标共计27项,构建了初步预警指标体系。通... 为了构建一套科学合理、行之有效的财务风险预警机制,及时识别出企业隐藏的财务风险。本文以60家在A股上市的互联网企业为依据,以各企业2016~2018年的数据作为研究样本,选取了包含财务和非财务指标共计27项,构建了初步预警指标体系。通过非参数检验、主因子分析对指标进行优化和降维,将因子得分作为输入变量代入多层前馈神经网络进行训练和检验。检验结果表明:基于多层前馈神经网络的互联网行业财务风险预警模型达到了设计标准,具有较高的准确度和实际应用价值。 展开更多
关键词 互联网企业 财务风险预警 非参数检验 主因子分析 多层前馈神经网络
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基于多层神经网络的非线性图像分割 被引量:4
8
作者 郭平 刘大禾 崔建生 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期74-78,共5页
提出了一种用多层神经网络对图像进行非线性分割的方法,讨论了所用多层神经网络的学习速度的改进与训练样本的选择方法。实验表明,该多层神经网络系统可用于实时图像分割。
关键词 多层 前馈 神经网络 图像处理 非线性图像分割
原文传递
用多层前向网络设计雷达目标分类器 被引量:1
9
作者 谢希权 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第5期28-32,共5页
概略地讨论了基于高分辨力技术的雷达目标识别问题。针对雷达目标分类器的技术需要,着重研究了多层前向网络的分类性能,提出一种网络结构自适应策略。并用其设计了分类器,在转台成像的基础上,对飞机目标的类型识别问题进行了仿真研... 概略地讨论了基于高分辨力技术的雷达目标识别问题。针对雷达目标分类器的技术需要,着重研究了多层前向网络的分类性能,提出一种网络结构自适应策略。并用其设计了分类器,在转台成像的基础上,对飞机目标的类型识别问题进行了仿真研究。研究结果表明,小规模多层前向网络对基于距离像的雷达数据样本具有较好的推广识别能力,识别率在90%上下。 展开更多
关键词 雷达识别 飞机识别 分类器 多层前向网络
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一种锂电池SOH估计的KNN-马尔科夫修正策略 被引量:5
10
作者 赵光财 林名强 +2 位作者 戴厚德 武骥 汪玉洁 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期453-463,共11页
锂离子电池的健康状态(State of health,SOH)是决定电池使用寿命的关键因素.由于锂电池生产工艺、工作环境和使用习惯等的差异性导致其衰退特性具有较大差异,因此锂电池SOH难以精确估算.本文采用数据驱动的方式通过对采集的电压数据进... 锂离子电池的健康状态(State of health,SOH)是决定电池使用寿命的关键因素.由于锂电池生产工艺、工作环境和使用习惯等的差异性导致其衰退特性具有较大差异,因此锂电池SOH难以精确估算.本文采用数据驱动的方式通过对采集的电压数据进行特征提取,使用贝叶斯正则化神经网络对锂电池SOH进行预测,同时引入KNN-马尔科夫修正策略对预测结果进行修正.实验结果证明,贝叶斯正则化算法对锂电池SOH的预测准确度较高,KNN-马尔科夫修正策略提高了预测的精确度和鲁棒性,组合预测模型对锂电池SOH的平均预测误差小于1%,与采用数据分组处理方法(Group method of data handling,GMDH)、概率神经网络(Probabilistic neural network,PNN)、循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的预测精度进行对比,该模型的预测精度分别提高了33.3%、48.7%和53.1%. 展开更多
关键词 锂电池SOH 特征提取 多层前馈神经网络 贝叶斯正则化 马尔科夫链
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热释放率计算和预测的神经网络方法 被引量:2
11
作者 邓超 吴龙标 +1 位作者 范维澄 谭营 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第2期175-180,共6页
基于多层前馈神经网络提出了火灾实验中不同材料热释放率的学习算法和预测技术.同时,将具有全局收敛特性的混合共轭梯度(MCG)算法应用于该问题中多层前馈神经网络的训练,克服了传统BP算法收敛速度慢,推广性能差的缺陷.文中... 基于多层前馈神经网络提出了火灾实验中不同材料热释放率的学习算法和预测技术.同时,将具有全局收敛特性的混合共轭梯度(MCG)算法应用于该问题中多层前馈神经网络的训练,克服了传统BP算法收敛速度慢,推广性能差的缺陷.文中对MCG方法进行了大量模拟,并将模拟结果与BP算法及带有动量项的BP算法作了全面比较。 展开更多
关键词 神经网络 混合共轭梯度 热释放率 火灾 火焰
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基于多层前馈神经网络的航天器在线故障检测系统设计 被引量:4
12
作者 戴峻峰 赵建 《计算机测量与控制》 2020年第8期93-97,共5页
航天器在故障定位过程中易受原始电源信号的干扰,导致识别效果较差,为了解决该问题,提出了基于多层前馈神经网络的航天器在线故障检测系统设计;根据航天器在线故障检测原理及物联网技术设计系统总体架构,并分别对硬件部分及软件部分进... 航天器在故障定位过程中易受原始电源信号的干扰,导致识别效果较差,为了解决该问题,提出了基于多层前馈神经网络的航天器在线故障检测系统设计;根据航天器在线故障检测原理及物联网技术设计系统总体架构,并分别对硬件部分及软件部分进行设计;硬件部分结合工业标准PC组件,设计PXI机箱结构,完成对PXI测量模块的控制,利用MXI-4接口工具实现远程遥控,解决干扰信号对系统定位识别干扰;设计FPGA的EP3C10芯片外围结构,确定电路板主、子适配器管脚连接方式,利用两个高速AD转换器差分采样,通过FIFO存储采样结果;通过电子负载板继电器控制模块,控制信号阻断性能;构建基于多层前馈神经网络识别模型,依据确定性逻辑推理规则得出识别门限值,依据阈值设定具体识别流程,判断则判定参数有故障,完成系统设计;实验结果表明,该系统信号阻断效果优异,在距离为2m和6m时达到最大信号幅值0.9,故障模式的检测结果与理想结果一致,能够为航天器稳定运行提供设备支持。 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 航天器 故障检测 物联网
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多种群并行进化神经网络的研究及应用 被引量:2
13
作者 林丽莉 冯天瑾 +1 位作者 周文晖 郑宏伟 《青岛海洋大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2002年第2期312-318,共7页
提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应... 提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络。然后 ,采用 NMPGA对 MFNNs的权重进行进化。最后 ,性能最好的网络被选作目标问题的解。在 NMPGA算法中 ,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题 ,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能。实验结果表明 ,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题。 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 多种群并行遗传算法 多种群并行进化神经网络 浮点数编码 人工神经网络
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多层前馈神经网络在客户流失分析中的应用 被引量:2
14
作者 叶孝明 梁祺 《物流科技》 2006年第6期72-74,共3页
本文研究了多层前馈神经网络原理及其后向传播算法,然后结合一个实例构建了客户流失分析的多层前馈神经网络模型,实验表明将该模型用于客户流失分析是可行的。
关键词 多层前馈神经网络 BP算法 客户流失分析
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多元化故障下的激光冲击强化诊断系统设计 被引量:1
15
作者 刘彦 刘云玉 原晋鹏 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第7期104-108,共5页
传统诊断系统结构简单,无法处理多元化故障下的激光冲击强化诊断系统,导致诊断准确率低。设计多元化故障下的激光冲击强化诊断系统。根据激光冲击基本原理和冲击过程确定诊断状态;通过学习参数确定、加权系数初始化、计算训练误差等过程... 传统诊断系统结构简单,无法处理多元化故障下的激光冲击强化诊断系统,导致诊断准确率低。设计多元化故障下的激光冲击强化诊断系统。根据激光冲击基本原理和冲击过程确定诊断状态;通过学习参数确定、加权系数初始化、计算训练误差等过程,训练多层前馈神经网络,在正常节点和故障节点两两组合形成的三种多元化故障中,分别设计网络的输入层、隐含层与输出层的神经元数量,再经过诊断推理,构建完整的神经网络诊断模型;结合系统结构的传感器、发射器等硬件组成,设计软件部分的数据采集、储存、显示等功能。实验结果表明,所设计的激光冲击强化诊断系统能够对多元化故障能做出精准诊断,且诊断耗时短,应用性能较好。 展开更多
关键词 激光冲击强化 诊断系统 多层前馈神经网络 网络训练
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多层前馈神经网络及其在开关变换器中的应用 被引量:1
16
作者 姜学东 周宇飞 +1 位作者 王诗兵 陈军宁 《电测与仪表》 北大核心 2008年第9期53-58,64,共7页
多层前馈神经网络具有多层结构、可鉴别神经元特性函数和误差反传算法等三个要素。本文从多层前馈神经网络的结构和原理出发,分析了多层前馈神经网络的非线性函数映射能力,以此为基础,从而可以实现其在系统辨识和非线性控制上的作用。另... 多层前馈神经网络具有多层结构、可鉴别神经元特性函数和误差反传算法等三个要素。本文从多层前馈神经网络的结构和原理出发,分析了多层前馈神经网络的非线性函数映射能力,以此为基础,从而可以实现其在系统辨识和非线性控制上的作用。另外,以Boost变换器的神经网络辨识器和控制器的设计为例,探讨了开关变换器的数学建模方法和多层前馈神经网络在其中的应用,使得各种线性和非线性控制方法均可以利用多层前馈神经网络来实现,并具有统一的设计和训练措施。 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 系统辨识 非线性控制 开关变换器
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基于自编码特征提取及弹性学习的手写数字识别 被引量:1
17
作者 姜芳芳 何明一 王欣欣 《现代电子技术》 2014年第10期31-34,共4页
针对自编码算法提取输入特征能更好地发现样本间的相关性的优点,以自编码算法提取待识别样本特征作为多层前向网络的输入,以弹性BP算法训练网络,并用MNIST手写数字数据库样本测试。从正确率、拒识率、错误率和可靠率4项性能指标方面与... 针对自编码算法提取输入特征能更好地发现样本间的相关性的优点,以自编码算法提取待识别样本特征作为多层前向网络的输入,以弹性BP算法训练网络,并用MNIST手写数字数据库样本测试。从正确率、拒识率、错误率和可靠率4项性能指标方面与逐像素方法进行了综合对比测试。研究表明,采用自编码特征提取、多层前向神经网络作为分类器以及弹性BP算法进行训练的手写数字识别,具有更快的收敛速度和更高的识别可靠率。 展开更多
关键词 多层前向神经网络 自编码算法 弹性BP算法 MNIST数据库
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基于多层前馈神经网络的车牌提取方法
18
作者 刘军杰 张南 《广东交通职业技术学院学报》 2007年第1期27-29,32,共4页
文中提出一种采用三层前馈神经网络提取车牌的方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法,适合于彩色及灰度图像。实验表明,该方法能准确地提取图像中的车牌。
关键词 车牌提取 多层前馈神经网络 特征提取 图像滤波 阈值化
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一种新的多层前馈网络学习算法
19
作者 黄远灿 孙圣和 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第5期72-76,共5页
基于仅值解耦思想,本文提出一种新的多层前馈网络学习算法。该学习算法的收敛速度比BP学习算法快,且比并行递推预测误差学习算法有更好的数值稳定性。文中论述了它与别的学习算法之间关系,并选取神经网络对非线性系统建模的例子进... 基于仅值解耦思想,本文提出一种新的多层前馈网络学习算法。该学习算法的收敛速度比BP学习算法快,且比并行递推预测误差学习算法有更好的数值稳定性。文中论述了它与别的学习算法之间关系,并选取神经网络对非线性系统建模的例子进行仿真,说明新算法的有效性。 展开更多
关键词 多层前馈网络 学习算法 非线性系统
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基于多层前向网络的雷达目标一维距离像识别 被引量:3
20
作者 陈大庆 保铮 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期1-7,共7页
利用多层前向网络,对雷达飞机目标的一维距离像的识别问题进行了研究.讨论了网络进行非线性判决分类的基本原理.仿真结果表明了该方法的可行性,经过少量样本训练后的网络。
关键词 雷达 目标识别 距离像 多层前向网络
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