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基于神经元网络的轴类零件实例分类模型
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作者 陈桦 陈静 钟建辉 《精密制造与自动化》 2004年第1期43-44,47,共3页
提出一种基于神经元网络的轴类零件分类模型,采用基于反向传播算法的多层前馈式神经网络(BP)和自适应共振理论网络(ART1)实现基于特征的轴类零件家族的动态聚类与从聚类模板到每一事例的索引,完成轴类零件的实例分类三层模型。这种并行... 提出一种基于神经元网络的轴类零件分类模型,采用基于反向传播算法的多层前馈式神经网络(BP)和自适应共振理论网络(ART1)实现基于特征的轴类零件家族的动态聚类与从聚类模板到每一事例的索引,完成轴类零件的实例分类三层模型。这种并行、分布式的神经网络分类处理过程大大提高了推理效率,为实例推理提供了崭新的思路。 展开更多
关键词 轴类零件 分类模型 网络 多层前馈神经网络 自适应共振理论网络 实例推理
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基于神经网络和卡尔曼滤波算法的说话人识别 被引量:1
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作者 张余生 夏秀渝 杨莎 《成都信息工程学院学报》 2008年第4期384-388,共5页
首先从语音信号中提取出特征参数:线性预测倒谱系数(LPCC)和用小波包提取的小波特征参数(WPC);语音特征分类模型则选择多层前馈式神经网络(MBP网络),并将奇异值分解运用到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中作为神经网络的学习算法。仿真结果表... 首先从语音信号中提取出特征参数:线性预测倒谱系数(LPCC)和用小波包提取的小波特征参数(WPC);语音特征分类模型则选择多层前馈式神经网络(MBP网络),并将奇异值分解运用到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中作为神经网络的学习算法。仿真结果表明,小波特征参数具有良好的识别效果;同时采用改进后的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法使人工神经网络具有更稳定、更准确的分类性能。 展开更多
关键词 线性预测倒谱系数(LPCC) 小波特征参数 多层前馈神经网络 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法
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基于模糊神经网络的信息融合技术研究 被引量:3
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作者 杨芳勋 黄席樾 李建科 《自动化与仪器仪表》 2009年第2期5-7,14,共4页
针对信息融合技术中目标融合识别的问题,根据人工神经网络和模糊系统的各自特点,形成一种模糊神经网络模型。首先将模糊系统用神经网络的结构表示,并采用相应的学习算法训练模糊神经网络实现模糊推理功能。最后对模糊神经网络模型进行... 针对信息融合技术中目标融合识别的问题,根据人工神经网络和模糊系统的各自特点,形成一种模糊神经网络模型。首先将模糊系统用神经网络的结构表示,并采用相应的学习算法训练模糊神经网络实现模糊推理功能。最后对模糊神经网络模型进行仿真实验和结果分析。 展开更多
关键词 信息融合 多层前馈模糊神经网络 模糊推理系统
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人工神经网络预滤波的自适应运动心电信号增强器 被引量:4
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作者 刘海龙 唐奇伶 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期1118-1122,共5页
运动心电图是一种将人体对象置于非平静状态下检测到的心电信号,其特点是运动导致基线严重漂移,肌电干扰显著增加,信噪比低。介绍了一种用人工神经网络预滤波的自适应运动心电信号增强器。运用人工神经网络的非线性和自适应处理的跟踪... 运动心电图是一种将人体对象置于非平静状态下检测到的心电信号,其特点是运动导致基线严重漂移,肌电干扰显著增加,信噪比低。介绍了一种用人工神经网络预滤波的自适应运动心电信号增强器。运用人工神经网络的非线性和自适应处理的跟踪特性有机地结合设计而成。能降低噪声,提高信噪比,有效地提取运动心电信号。 展开更多
关键词 运动心电图 非线性自适应信号增强器 信噪比 多层前馈人工神经网络
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基于BP模型的中国水产品出口规模预测研究 被引量:1
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作者 杨卫 平瑛 《中国渔业经济》 2005年第4期25-26,29,共3页
由于我国的信息咨询体系发展落后,水产品国际贸易缺乏及时、可靠的预测,导致我国水产品生产存在一定的盲目性,因此信息技术领域已经作为渔业科技十大重点发展领域之一,被列入农业部的工作重点。但是,水产品贸易受许多因素的影响,是一个... 由于我国的信息咨询体系发展落后,水产品国际贸易缺乏及时、可靠的预测,导致我国水产品生产存在一定的盲目性,因此信息技术领域已经作为渔业科技十大重点发展领域之一,被列入农业部的工作重点。但是,水产品贸易受许多因素的影响,是一个高度复杂的非线性系统,使用传统的预测方法建立的模型很难对水产品贸易进行较为准确的预测,而利用BP神经网络建立的水产品贸易模型,己利用历史数据对模型进行了训练,最终可得到较为满意的结果。 展开更多
关键词 水产品贸易 BP神经网络 多层前馈神经网络
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多层前馈模糊神经网络进行图像识别 被引量:2
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作者 张向东 孙薇 金锦良 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2001年第5期1-4,10,共5页
神经网络和模糊技术在模式识别领域中已有了广泛应用,两者有着各自的优势。针对神经网络模式识别中所遇到的问题,为了进一步提高分类器在样本分布不清晰情况下的识别能力,本文提出了两种将模糊机制引入神经网络的方法——输入模糊化方... 神经网络和模糊技术在模式识别领域中已有了广泛应用,两者有着各自的优势。针对神经网络模式识别中所遇到的问题,为了进一步提高分类器在样本分布不清晰情况下的识别能力,本文提出了两种将模糊机制引入神经网络的方法——输入模糊化方法和隐层模糊化方法,并在此基础上分别构造了模糊神经网络。实验结果表明,模糊神经网络较好地结合了神经网络和模糊技术的优点,取得了比传统神经网络更好的识别结果。 展开更多
关键词 图像识别 识别 多层前馈模糊神经网络 学习算法
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用正则化神经网络预测储层渗透率
7
作者 姬战怀 张群会 《煤矿现代化》 2006年第4期43-45,共3页
本文详细的讨论了在油气勘探领域应用最多的前馈型神经网络方法。针对前馈型神经网络所用的传统误差反传算法不足,提出正则化方法。该方法通过贝叶斯方法近似训练样本的真实分布,自动调节正则化参数。文章用神经网络拟合函数和用神经网... 本文详细的讨论了在油气勘探领域应用最多的前馈型神经网络方法。针对前馈型神经网络所用的传统误差反传算法不足,提出正则化方法。该方法通过贝叶斯方法近似训练样本的真实分布,自动调节正则化参数。文章用神经网络拟合函数和用神经网络根据测井曲线预测储层渗透率,并对传统方法和正则化化方法作了比较,验证了正则化方法能有效地减小网络权值,提高网络的推广性能。 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 正则化算法 渗透率 测井曲线 储层参数
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多层前馈模糊神经网络在儿童综合素质测评中的应用
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作者 刘洪 王莉 +1 位作者 方浩 夏立显 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2006年第6期170-175,共6页
运用对偶标度统计方法计算儿童发展调查问题中原始数据的变量权和样本得分,从而确定评价因素集.采用多层前馈模糊神经网络——FM LP实现对儿童个体综合素质的定量评价.
关键词 多层前馈模糊神经网络 对偶标度 定量评价
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每层3个节点的神经网络对连续函数的逼近
9
作者 张国平 谢庭藩 《中国计量学院学报》 2010年第4期342-348,共7页
主要研究了多层前馈人工神经网络对Rd上连续函数的逼近,证得每层3个节点的n(n+d-1/d-1)层前馈人工神经网络可以按任意给定的精度逼近任一总次数为n的d元代数多项式,并给出d=1时的实例验证.此外,由Weierstrass定理,所构造的前馈人工神经... 主要研究了多层前馈人工神经网络对Rd上连续函数的逼近,证得每层3个节点的n(n+d-1/d-1)层前馈人工神经网络可以按任意给定的精度逼近任一总次数为n的d元代数多项式,并给出d=1时的实例验证.此外,由Weierstrass定理,所构造的前馈人工神经网络可以按任意给定的精度逼近连续函数.最后,将该结论推广到多维输出的情形. 展开更多
关键词 多层前馈人工神经网络 BERNSTEIN多项 逼近
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基于蚁群算法的多层前馈神经网络 被引量:68
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作者 洪炳熔 金飞虎 高庆吉 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期823-825,共3页
反向传播算法是神经网络中应用广泛的一种多层前馈神经网络模型。但算法有求解精度低、搜索速度慢、易于陷入极小的缺点。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特性。这些特性使得解题过程加快,易于实... 反向传播算法是神经网络中应用广泛的一种多层前馈神经网络模型。但算法有求解精度低、搜索速度慢、易于陷入极小的缺点。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特性。这些特性使得解题过程加快,易于实现分布式计算。将蚁群算法和神经网络相结合起来,实现了非线性模型的辨识问题及倒立摆的控制。仿真实验表明:用蚁群算法训练神经网络,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。 展开更多
关键词 蚁群算法 多层前馈神经网络 反向传播算法 非线性系统 倒立摆 收敛性 映射能力 网络训练
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前馈神经网络泛化性能力的系统分析 被引量:44
11
作者 江学军 唐焕文 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2000年第8期36-40,共5页
通过对多层前馈网络的运行机制的系统分析 ,指出影响前馈网络泛化能力的根本原因是训练网络用的样本 ,包括样本质量、样本数量和样本代表性三个方面 .针对复杂系统给出了一种提高前馈网络泛化能力的途径 ,并通过对仿真算例的计算验证了... 通过对多层前馈网络的运行机制的系统分析 ,指出影响前馈网络泛化能力的根本原因是训练网络用的样本 ,包括样本质量、样本数量和样本代表性三个方面 .针对复杂系统给出了一种提高前馈网络泛化能力的途径 ,并通过对仿真算例的计算验证了得出的结论 . 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 泛化能力 系统分析
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BP网络的MATLAB实现 被引量:41
12
作者 兰雪梅 朱健 +1 位作者 黄承明 董德存 《微型电脑应用》 2003年第1期6-8,共3页
本文在简要介绍了 MATLAB和 BP网络的基础上 ,详细论述了在 MATLAB6.1中 ,如何利用其提供的神经网络工具箱实现 BP网络的设计 ,最后给出了一个 BP网络的设计实例。
关键词 BP网络 MATLAB 人工神经网络 多层前馈神经网络
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基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测 被引量:15
13
作者 赵宇红 唐耀庚 张韵辉 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期107-110,共4页
电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性... 电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 多层前馈神经网络 改进BP算法 自适应模糊神经网络 一步搜索寻优法
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一种具有动态最优学习率的BP算法 被引量:10
14
作者 王子才 施云惠 崔明根 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2001年第6期775-776,815,共3页
提出具有动态最优学习率的BP算法, 动态最优学习率是通过迭代的方式得到的, 这种算法具有运算简单,收敛速度快,精度高特点。仿真结果说明此算法是有效的。
关键词 BP算法 多层前馈神经网络 动态最优学习率
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分散液液微萃取-上浮溶剂固化/高效液相色谱法测定沉积物中的十溴联苯醚 被引量:12
15
作者 翦英红 胡艳 +3 位作者 王婷 刘建林 张琛 李鱼 《分析化学》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第1期62-66,共5页
建立了沉积物中痕量十溴联苯醚的分散液液微萃取-上浮溶剂固化-高效液相色谱-紫外法(DLLME-SFO-HPLC-UV)。以正交试验数据为训练样本,采用BP(Back propagation)神经网络模型优化了分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件:分散剂为1.00mL甲醇... 建立了沉积物中痕量十溴联苯醚的分散液液微萃取-上浮溶剂固化-高效液相色谱-紫外法(DLLME-SFO-HPLC-UV)。以正交试验数据为训练样本,采用BP(Back propagation)神经网络模型优化了分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件:分散剂为1.00mL甲醇、萃取剂为35.0μL十二醇、NaCl质量浓度为10.00%、萃取时间10min和pH=5,其萃取率(ER)可达62.22%。方法的线性范围为3.5~1400ng/g(r=0.9960),检出限(LOD)和定量限(LOQ)分别为2.3pg/g(S/N=2)和5.6pg/g(S/N=5),实际样品的加标回收率为97.7%~104.2%。本方法集萃取、富集、分离步骤于一体,简化了沉积物中十溴联苯醚的前处理过程。 展开更多
关键词 分散液液微萃取 上浮溶剂固化 高效液相色谱-紫外法 沉积物 十溴联苯醚 多层前馈神经网络
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基于人工神经网络的城市航空遥感图像植被分类研究 被引量:10
16
作者 周廷刚 苏迎春 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期1037-1040,共4页
研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标 进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并 以宁波市彩红外航空遥感图像... 研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标 进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并 以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究 成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好. 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 遥感图像 MLP 监督分类 数据源 人工神经网络 航空遥感 植被分类 分类精度 分类指标
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基于异质多传感器融合的网络安全态势感知模型 被引量:12
17
作者 刘效武 王慧强 +1 位作者 梁颖 赖积保 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第8期69-73,共5页
网络安全态势感知NSSA(Network Security Situation Awareness)是目前网络安全领域的热点研究内容,开展NSSA的研究,对提高我国的网络安全水平有着重要的意义。本文提出了一个NSSA模型,利用多层前馈神经网络,对采集的多个异质的传感器数... 网络安全态势感知NSSA(Network Security Situation Awareness)是目前网络安全领域的热点研究内容,开展NSSA的研究,对提高我国的网络安全水平有着重要的意义。本文提出了一个NSSA模型,利用多层前馈神经网络,对采集的多个异质的传感器数据进行了融合。为提高融合的实时性,本文还设计了简单易行的特征约简方法,大大降低了融合引擎的输入维数。最后,本文利用安全态势生成算法,对网络安全事件进行了加权量化。实验表明,本文所提出的模型和方法是可行的和有效的。 展开更多
关键词 网络安全态势感知 多层前馈神经网络 多传感器融合 特征约简 安全态势生成
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利用MATLAB实现BP神经网络的设计 被引量:7
18
作者 杨雁宁 王峰 《河南科技》 2005年第8期46-47,共2页
关键词 MATLAB BP神经网络 多层前馈神经网络 误差反向传播算法 识别
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人工神经网络在经济预测中的应用 被引量:3
19
作者 王悦 《北京广播电视大学学报》 2002年第1期33-37,共5页
研究人工神经网络在经济预测中的应用问题 ,探讨人工神经网络的时间序列预测方法。该方法采用多层前馈神经网络及 BP算法 ,其仿真实现是以 MATL AB下神经网络工具箱作为开发工具 ,提出一种基于 BP网络时序预测通用方法 ,并通过实例验证... 研究人工神经网络在经济预测中的应用问题 ,探讨人工神经网络的时间序列预测方法。该方法采用多层前馈神经网络及 BP算法 ,其仿真实现是以 MATL AB下神经网络工具箱作为开发工具 ,提出一种基于 BP网络时序预测通用方法 ,并通过实例验证了该方法的预测精度明显高于灰色系统预测方法。为了消除单一神经网络预测模型的系统偏差 ,探讨组合神经网络时序预测方法 。 展开更多
关键词 人工神经网络 济预测 时间序列预测 多层前馈神经网络 仿真实现 网络拓扑结构
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基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别 被引量:10
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作者 陈智 黄琳琳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期290-294,共5页
提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感... 提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率. 展开更多
关键词 独立成分分析 主成分分析 多层前馈(BP)神经网络 感兴趣区域 掌纹识别
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