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一种改进BP算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:8
1
作者 王太勇 商同 +1 位作者 任成祖 刘兴荣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第10期1179-1181,共3页
分析了前向型神经网络动力系统模型 ,根据该模型的特点提出了能够克服传统 BP算法学习速度慢、容易陷入局部极小的新算法。改进后的算法用于滚动轴承故障诊断 ,试验结果表明 ,该算法可以有效缩短网络在训练过程中滞留于局部极小区域的时... 分析了前向型神经网络动力系统模型 ,根据该模型的特点提出了能够克服传统 BP算法学习速度慢、容易陷入局部极小的新算法。改进后的算法用于滚动轴承故障诊断 ,试验结果表明 ,该算法可以有效缩短网络在训练过程中滞留于局部极小区域的时间 。 展开更多
关键词 神经网络 动力系统 Jacobian矩阵 局部极小 特征值 滚动轴承 故障诊断
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空袭目标综合识别模型的研究 被引量:6
2
作者 王君 娄寿春 陈绍顺 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期51-54,57,共5页
如何对空袭目标进行准确的属性识别和类型识别是防空导弹武器发射决策中的关键环节之一。为实现防空作战指挥自动化 ,必须对影响目标综合识别的各种因素进行定性和定量的分析 ,然后建立有效的模型并使用可行性的方法进行处理。结合现代... 如何对空袭目标进行准确的属性识别和类型识别是防空导弹武器发射决策中的关键环节之一。为实现防空作战指挥自动化 ,必须对影响目标综合识别的各种因素进行定性和定量的分析 ,然后建立有效的模型并使用可行性的方法进行处理。结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作过程 ,给出了进行目标属性识别的准则集及类型识别的指标集 ,并建立了相应的识别模型。 展开更多
关键词 空袭目标 综合识别模 神经网络 准则集 指标集
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基于GMDH型神经网络的EEG分类研究 被引量:2
3
作者 郝冬梅 阮晓钢 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期66-69,共4页
为了提高对不同认知状态下脑电信号 (EEG)的分类正确率 ,提出一种GMDH型神经网络及改进的训练算法。此网络结构在演化中生成 ,分类规则由简单多项式表示 ,训练算法可防止出现过拟合。此网络用于区分算术运算和休息状态下的脑电信号 ,正... 为了提高对不同认知状态下脑电信号 (EEG)的分类正确率 ,提出一种GMDH型神经网络及改进的训练算法。此网络结构在演化中生成 ,分类规则由简单多项式表示 ,训练算法可防止出现过拟合。此网络用于区分算术运算和休息状态下的脑电信号 ,正确率达到 84 5 % ,与标准前向型神经网络 (FNN)比较 ,显示了较好的分类效果。 展开更多
关键词 GMDH神经网络 神经网络 脑电信号 多项式
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基于前向型神经网络的空袭目标类型识别模型 被引量:2
4
作者 陈绍顺 王君 《现代防御技术》 2002年第2期57-60,共4页
对防空作战中空袭目标类型识别问题进行了研究 ,给出了进行目标类型识别的指标集 ,并建立了基于前向型神经网络识别模型 ,实例证明该方法是可行的。
关键词 神经网络 空袭目标类识别模 指标集 防空战 指挥自动化
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混沌与神经网络相结合的预测算法及其应用 被引量:12
5
作者 罗俊锋 郑君里 孙守宇 《电波科学学报》 EI CSCD 1999年第2期172-177,共6页
探讨了混沌理论与前馈人工神经网络相结合进行非线性时间序列预测的基本原理,并对影响短波通信的两个参数:年太阳黑子数和天10cm辐射强度,在SVD滤波的基础上进行了预测。
关键词 混沌 非线性时间序列 BP神经网络 预测算法
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模糊逻辑系统与前向式神经网络等价 被引量:10
6
作者 李洪兴 《中国科学(E辑)》 CSCD 2000年第2期150-163,共14页
揭示模糊逻辑系统与前向式神经网络的等价性 .指出模糊逻辑系统的几个基本特征 ,并且减弱了模糊逻辑系统插值表示的条件 .定义了非线性神经网络、线性神经网络、以及矩形波神经网络 ;证明了非线性神经网络必可由矩形波神经网络表示 .给... 揭示模糊逻辑系统与前向式神经网络的等价性 .指出模糊逻辑系统的几个基本特征 ,并且减弱了模糊逻辑系统插值表示的条件 .定义了非线性神经网络、线性神经网络、以及矩形波神经网络 ;证明了非线性神经网络必可由矩形波神经网络表示 .给出了模糊逻辑系统与前向式神经网络等价性的证明 . 展开更多
关键词 模糊逻辑系统 神经网络 插值表示 等价
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基于时间序列奇异谱特征的Φ-OTDR扰动检测方法 被引量:15
7
作者 李小玉 吴慧娟 +1 位作者 彭正谱 饶云江 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期163-167,共5页
相敏光时域反射系统异常灵敏,对环境中声波、空气流动及瞬时高频噪音等干扰源同时敏感,环境干扰与入侵非线性混叠时,实际入侵检测与识别困难,容易频繁误报.本文提出一种基于时间序列奇异谱特征的扰动检测方法,对每个滑动时间窗内空间各... 相敏光时域反射系统异常灵敏,对环境中声波、空气流动及瞬时高频噪音等干扰源同时敏感,环境干扰与入侵非线性混叠时,实际入侵检测与识别困难,容易频繁误报.本文提出一种基于时间序列奇异谱特征的扰动检测方法,对每个滑动时间窗内空间各点的纵向时间序列信号进行相空间重构,对重构后的相空间状态矩阵进行奇异值分解得到信号能量的奇异谱分布,然后将奇异谱特征向量输入后向传播神经网络进行扰动事件检测.实验结果表明,该方法能够有效排除声波及瞬时高频噪音等干扰信号的影响,在微风等有干扰的环境下,在14km处正确检测率为90%,误警率低于2%. 展开更多
关键词 相敏光时域反射计 扰动检测 时间序列 奇异谱分布 反馈神经网络 分布式光纤围栏 误报率
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三层前向人工神经网络全局最优逼近 被引量:9
8
作者 王建群 卢志华 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2003年第7期1-8,共8页
提出了求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法 ,提出的算法能充分利用目标函数值的信息、优化搜索过程具有较强的方向性和目标性 ,收敛速度较快 ,且是全局优化算法 ;将群体复合形进化算法应用于三层前向人工神经网络逼近 ,... 提出了求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法 ,提出的算法能充分利用目标函数值的信息、优化搜索过程具有较强的方向性和目标性 ,收敛速度较快 ,且是全局优化算法 ;将群体复合形进化算法应用于三层前向人工神经网络逼近 ,提出了三层前向人工神经网络全局最优逼近算法 ;将三层前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于实例 ,表明了提出的全局最优逼近算法的有效性 . 展开更多
关键词 三层人工神经网络 全局最优逼近 群体复合形进化算法 非线性规划 优化效率 应用
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双并联前向过程神经网络及其应用研究 被引量:11
9
作者 钟诗胜 丁刚 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期764-768,共5页
为克服多层前向过程神经网络收敛速度慢、精度低的问题,提出了一种双并联前向过程神经网络模型.在输入空间中引入一组合适的函数正交基,将输入函数和网络权函数表示为该组正交基的展开形式,并利用基函数的正交性简化网络聚合运算过程.... 为克服多层前向过程神经网络收敛速度慢、精度低的问题,提出了一种双并联前向过程神经网络模型.在输入空间中引入一组合适的函数正交基,将输入函数和网络权函数表示为该组正交基的展开形式,并利用基函数的正交性简化网络聚合运算过程.给出了相应的学习算法,并以飞机发动机状态监控中发动机排气温度的预测为例验证了模型和算法的有效性. 展开更多
关键词 双并联过程神经网络 飞机发动机状态监控 正交基函数 学习算法
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基于一种新型人工神经网络的水流挟沙力模型研究 被引量:7
10
作者 李纯良 李锐 《水利规划与设计》 2009年第1期22-24,共3页
针对文献[1]中应用一般多层前向人工神经网络,建立水流挟沙力模型存在计算精度低的问题,提出应用双并联前向人工神经网络,建立水流挟沙力模型。给出了双并联前向人工神经网络的具体结构和相关计算公式,输入、输出信息的处理方法。针对文... 针对文献[1]中应用一般多层前向人工神经网络,建立水流挟沙力模型存在计算精度低的问题,提出应用双并联前向人工神经网络,建立水流挟沙力模型。给出了双并联前向人工神经网络的具体结构和相关计算公式,输入、输出信息的处理方法。针对文献[1]中的测试数据,得出了相应的双并联前向人工神经网络水流挟沙力模型。模型的计算结果表明,用双并联前向人工神经网络建立水流挟沙力模型,可以使计算精度得以提高。 展开更多
关键词 双并联人工神经网络 挟沙力
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基于小波神经网络的六相永磁同步电机高阻连接状态感知策略
11
作者 陈少霞 高卓 +2 位作者 姚钢 鲁涛 钱轶群 《电机与控制应用》 2024年第6期1-11,共11页
六相永磁同步电机具有缺相运行能力,因此必须对其高阻连接状态作出精准预判,以确保对故障线路实施有效切断,防止系统扰动引起保护误动作,并为容错控制提供可靠判据。基于矢量空间解耦方法建立了六相永磁同步电机完全解耦的数学模型,并... 六相永磁同步电机具有缺相运行能力,因此必须对其高阻连接状态作出精准预判,以确保对故障线路实施有效切断,防止系统扰动引起保护误动作,并为容错控制提供可靠判据。基于矢量空间解耦方法建立了六相永磁同步电机完全解耦的数学模型,并建立其控制系统模型。采集正常状态与高阻连接状态下的电机信号,通过小波包分解提取其能量距特征,输入前向反馈神经网络进行离线训练,最后将其应用于剧烈变化工况下,在线感知高阻连接状态的发展态势。基于Matlab进行仿真,结果表明所提策略能够有效识别高阻连接状态,灵敏感知其发展态势,并在高阻故障发生前发出预警信号,同时对剧烈变化工况具有一定鲁棒性。 展开更多
关键词 六相永磁同步电机 高阻连接 小波包分解 能量距 反馈神经网络
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Boole函数的线性可分性(Ⅰ)——n-维超立方体的基本理论 被引量:4
12
作者 许进 保铮 《电子与信息学报》 EI CSCD 1996年第S1期6-13,共8页
Boole函数的线性可分性是前向人工神经网络理论中的一个比较困难的问题之一。目前仅对变量数n≤7的某些问题给予讨论。当n≥8时,尚无判别Boole函数线性可分的一般准则,更无线性可分Boole函数的计数公式。基于此,本文详细地研究了与Bool... Boole函数的线性可分性是前向人工神经网络理论中的一个比较困难的问题之一。目前仅对变量数n≤7的某些问题给予讨论。当n≥8时,尚无判别Boole函数线性可分的一般准则,更无线性可分Boole函数的计数公式。基于此,本文详细地研究了与Boole函数线性可分性有关的n-维超立方体的基本理论,包括n-维超立方体的基本性质、超立方体中的平行线、子超立方体的计数等,并给出了构造n-维超立方体图的一种新方法。 展开更多
关键词 人工神经网络 线性可分性 Boole函数 n-维超立方体
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自适应加噪反向传播算法研究 被引量:3
13
作者 胡瑜 陈光 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期107-109,共3页
提出了一种对三层前向感知器的权重修正值注入自适应噪声的方法。在误差反向传播训练过程中 ,感知器权重的噪声幅度随权梯度值下降而趋近于零。不论是仅采用权重加噪的方法还是同时进行训练集输入端及权重加噪的方法 ,都能显著提高神经... 提出了一种对三层前向感知器的权重修正值注入自适应噪声的方法。在误差反向传播训练过程中 ,感知器权重的噪声幅度随权梯度值下降而趋近于零。不论是仅采用权重加噪的方法还是同时进行训练集输入端及权重加噪的方法 ,都能显著提高神经网络的泛化能力 。 展开更多
关键词 多层人工神经网络 泛化能力 传播算法 自适应加噪
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二进前向多层神经网络实现的研究 被引量:2
14
作者 华强 郑启伦 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2003年第4期17-19,共3页
文章提出一种硬件实现二进前向多层神经网络及其硬限幅函数的方法。所设计的神经元电路的权值和阈值均为片内存储的整数熏可取负值,也可学习,当输入模式要求更大的维数时可以扩展。仿真结果符合要求。
关键词 二进神经网络 多层神经网络 模式识别 电路设计 超大规模集成电路
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一种印章图像的自适应特征提取算法 被引量:2
15
作者 张晓东 陈锋 杜凯 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1065-1067,共3页
分析了针对相似图像的几种特征提取方法的特点及局限性,提出了一种新的基于非线性回归原理的印章自适应特征提取算法.针对一组相似印章样本,通过相关分析和显著性检验,确定特征的优化选取,并给出了相应的算法描述,取得了令人满意的实验... 分析了针对相似图像的几种特征提取方法的特点及局限性,提出了一种新的基于非线性回归原理的印章自适应特征提取算法.针对一组相似印章样本,通过相关分析和显著性检验,确定特征的优化选取,并给出了相应的算法描述,取得了令人满意的实验结果. 展开更多
关键词 印章图像 自适应特征提取 相关分析 显著性检验 非线性回归 自动识别 二层神经网络
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前向傅立叶神经网络系统逼近理论及学习算法
16
作者 周永权 何登旭 谢宁新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第5期72-75,共4页
定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络,将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数,设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络,以及奇、偶傅立叶神经网络,基于三角函数逼近论,... 定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络,将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数,设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络,以及奇、偶傅立叶神经网络,基于三角函数逼近论,讨论了前向傅立叶神经网络的三角插值机理及系统逼近理论,且有严格的数学理论基础,给出了前向傅立叶神经网络学习算法,通过学习,它们分别能逼近于给定的傅立叶函数到预定的精度。仿真实验表明,该学习算法效率高,具有极为重要的理论价值和应用背景。 展开更多
关键词 傅立叶神经网络系统 逼近理论 学习算法 三角函数逼近 函数逼近 人工神经网络
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基于多层前向型神经网络的步态分类方法 被引量:1
17
作者 杨煜 赵河明 +3 位作者 彭志凌 张鸿涛 纪春佳 苏士昕 《自动化与仪器仪表》 2021年第3期18-21,共4页
步态分类在人体健康诊断等应用中具有重大意义,提高分类精度一直以来是步态分类的研究热点。传统的特征向量法在步态分类中存在难以提取步态特征、计算量大和算法复杂等局限,步态分类不能得到较好的效果,因此,提出了一种基于多层前向型... 步态分类在人体健康诊断等应用中具有重大意义,提高分类精度一直以来是步态分类的研究热点。传统的特征向量法在步态分类中存在难以提取步态特征、计算量大和算法复杂等局限,步态分类不能得到较好的效果,因此,提出了一种基于多层前向型神经网络的步态分类方法。首先志愿者以不同的行走方式通过“Intelli地毯”地板传感器系统采集行走过程中的时序运动学信息,采用Savitzky-Golay平滑滤波器进行滤波处理并将其数据输入到多层前向型神经网络,实现对不同步态模式下时序压力信号的自动分类;然后采用尺度化共轭梯度反向传播算法(trainscg)对网络进行训练学习;最后使用混淆矩阵对结果进行解释,对五种步态模式的分类精度对比其他分类方法显著提高。实验证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 步态分类 多层神经网络 尺度化共轭梯度反传播算法 混淆矩阵
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待机状态下机翼结冰的快速计算方法
18
作者 马金博 付冬梅 +2 位作者 王高远 郝莲 王丹 《民用飞机设计与研究》 2022年第2期67-75,共9页
飞机在飞行过程中遭遇结冰气象,尤其是过冷大水滴结冰条件所导致的机翼结冰,将严重影响飞机的气动性能与操纵品质,从而导致飞行故障或飞行事故,是飞机飞行安全的重要影响因素,是飞机研制中必须重点解决的难题。虽然针对结冰已建立有多... 飞机在飞行过程中遭遇结冰气象,尤其是过冷大水滴结冰条件所导致的机翼结冰,将严重影响飞机的气动性能与操纵品质,从而导致飞行故障或飞行事故,是飞机飞行安全的重要影响因素,是飞机研制中必须重点解决的难题。虽然针对结冰已建立有多种计算仿真程序,但快速获得结冰模拟冰形,包括过冷大水滴条件下的结冰模型是工程师们一直追求的解决方案。利用前向多层神经网络,尝试建立了一种针对待机状态下的机翼结冰模型。此方法基于坐标转换原理,将获取的采用直角坐标表达的标准翼型的机翼结冰数据转换为对应的极坐标表达的数据,以飞行参数、气象参数和极坐标角度作为输入,极坐标模值作为输出训练构建出此种机翼结冰模型。使用所建立的模型,仿真预测结果表明该计算方法具备快速性和精确性,其计算精度可满足实际要求。 展开更多
关键词 过冷大水滴 机翼结冰 多层神经网络 飞行参数 坐标转换
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一种简化的BP神经网络图像插值算法 被引量:1
19
作者 钱育蓉 王谨 +3 位作者 郑济昌 于炯 贾振红 冷洪勇 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第9期263-266,共4页
为进一步提高图像插值质量,丰富非线性图像插值算法研究,提出一种简化的神经网络插值算法。利用前向反馈神经网络(BP-NN)构造最佳的图像插值模型,通过2组实验确定该模型的BP网络最佳拓扑结构、最佳采样模型和采样点数量,并定量描述每组... 为进一步提高图像插值质量,丰富非线性图像插值算法研究,提出一种简化的神经网络插值算法。利用前向反馈神经网络(BP-NN)构造最佳的图像插值模型,通过2组实验确定该模型的BP网络最佳拓扑结构、最佳采样模型和采样点数量,并定量描述每组模型的耗时。实验结果表明,对512×512像素图像采用BP-NN训练点数量为50 000、拓扑结构为8-16-1的参数插值时,该算法平均插值时间约为0.7 s,且其峰值信噪比比线性均值方法平均高1 dB^2 dB,能够得到更佳的视觉感受。 展开更多
关键词 反馈神经网络 图像插值 峰值信噪比 采点模式 隐藏层 线性插值
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人工神经网络及其在控制领域中的应用
20
作者 皮佑国 肖锦辉 黄石生 《惠州学院学报》 1996年第4期100-103,共4页
人工神经网络及其在控制领域中的应用皮佑国,肖锦辉,黄石生(电子系)(惠州大学)1前言人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork简称ANN)是一门发展迅速的交叉学科,涉及到生物、计算机、数学、电子、物... 人工神经网络及其在控制领域中的应用皮佑国,肖锦辉,黄石生(电子系)(惠州大学)1前言人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork简称ANN)是一门发展迅速的交叉学科,涉及到生物、计算机、数学、电子、物理、心理学、科学学等多学科。它的发... 展开更多
关键词 人工神经网络 元模 控制领域 内模控制 能量函数 大规模并行处理 计算机科学 多层神经网络 随机神经网络 数学模
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