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基于遗传规划实现泛函网络神经元函数类型优化 被引量:5
1
作者 周永权 焦李成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第2期7-9,16,共4页
泛函网络是最近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,其神经元函数不固定,而是可学习的,且在各个处理单元之间没有权值。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... 泛函网络是最近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,其神经元函数不固定,而是可学习的,且在各个处理单元之间没有权值。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,将整个泛函网络的设计分解为单个神经元的逐个设计;然后,在此框架下提出了基于遗传规划的单个神经元的设计方法,该方法可实现对神经元函数类型的优化。仿真实验表明,本方法是有效可行的,能用较小的网络规模获得更满意的泛化特性。 展开更多
关键词 泛函网络 构造性设计 遗传规划 神经元函数 函数
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一种基于进化泛函网络的建模与函数逼近方法 被引量:3
2
作者 罗淇方 周永权 谢竹诚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第7期200-204,共5页
提出了一种进化泛函网络的建模与函数逼近方法,该方法把泛函网络建模过程转变为结构和泛函参数的优化搜索过程,利用遗传规划设计泛函网络神经元函数,对网络结构和参数共存且相互影响的复杂解空间进行全局最优搜索,实现泛函网络结构和参... 提出了一种进化泛函网络的建模与函数逼近方法,该方法把泛函网络建模过程转变为结构和泛函参数的优化搜索过程,利用遗传规划设计泛函网络神经元函数,对网络结构和参数共存且相互影响的复杂解空间进行全局最优搜索,实现泛函网络结构和参数的共同学习,并用混合基函数实现目标函数的逼近,改变了人们通常用同类型基函数来实现目标函数逼近的方式。数值仿真结果表明,提出的网络建模与逼近方法具有较高的逼近精度。 展开更多
关键词 混合基函数 神经元函数 遗传规划 进化泛函网络 函数逼近
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基于熵聚类的泛函网络神经元函数优化
3
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
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基于熵聚类的泛函网络神经元函数优化
4
作者 覃迺智 王华丽 周尚波 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第2期200-203,共4页
泛函网络是神经网络的一般化推广,至今还没有统一的系统设计方法能够对给定问题设计出近似最优的结构。为了获得良好的网络结构,本文利用熵聚类的思想,提出一基于熵聚类思想的设计泛函网络的方法,对网络每一神经元的共存且相互影响的基... 泛函网络是神经网络的一般化推广,至今还没有统一的系统设计方法能够对给定问题设计出近似最优的结构。为了获得良好的网络结构,本文利用熵聚类的思想,提出一基于熵聚类思想的设计泛函网络的方法,对网络每一神经元的共存且相互影响的基函数和泛函参数进行最优搜索,实现泛函网络结构和泛函参数的共同学习。对一非线性函数进行逼近比较仿真实验,结果表明,逼近效果较好,且收敛速度较快,并表明所设计的泛函网络有效地提高了泛函网络的收敛精度,还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
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考虑拒载的出租车市场平衡机制与优化模型 被引量:13
5
作者 袁长伟 吴群琪 +1 位作者 韦达利 武大勇 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期91-97,共7页
为分析拒载给出租车市场供需平衡带来的影响,构建了神经元S特性函数形式的出租车拒载函数,函数引入出租车市场规模、等候时间、价格等市场参数,讨论存在拒载行为的出租车市场供需平衡机制,并构建考虑拒载的以社会福利最大化为目标的出... 为分析拒载给出租车市场供需平衡带来的影响,构建了神经元S特性函数形式的出租车拒载函数,函数引入出租车市场规模、等候时间、价格等市场参数,讨论存在拒载行为的出租车市场供需平衡机制,并构建考虑拒载的以社会福利最大化为目标的出租车市场优化模型。研究结果表明:在有拒载时,最优价格基本保持不变,出租车规模则需要增加,社会总福利下降;模型应用于西安市出租车市场,当存在出租车拒载时,出租车平均等候时间由0.1h上升到0.65h,需求约下降1.3×104运次,同时在社会福利最大化目标下,出租车最优规模需由不存在拒载行为的8 426veh上升到10 839veh,最优价格基本不变,提出的模型能描述拒载行为对出租车市场带来的复杂影响。 展开更多
关键词 交通工程 出租车市场平衡机制 神经元S特性函数 拒载 优化模型 社会福利最大化
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改进声发射信号的桥梁焊缝裂纹识别仿真研究
6
作者 李敏峰 周小龙 徐永峰 《计算机仿真》 2024年第2期163-166,217,共5页
针对因环境中存在过多噪声,导致桥梁焊缝裂纹识别精准度低的问题,提出基于声发射信号的桥梁焊缝裂纹识别方法。利用传感器提取桥梁周围的实时信号,通过信号在周期序列上的幅值变化,判定噪声信号,采用小波变换算法对噪声信号实施重构变换... 针对因环境中存在过多噪声,导致桥梁焊缝裂纹识别精准度低的问题,提出基于声发射信号的桥梁焊缝裂纹识别方法。利用传感器提取桥梁周围的实时信号,通过信号在周期序列上的幅值变化,判定噪声信号,采用小波变换算法对噪声信号实施重构变换,建立硬阈值和软阈值函数,约束噪声信号。采用神经元传递函数计算原始信号序列中隐含层神经元的具体特征表现参数,得到信号的特征类间平均值,通过类间参数求得特征量。以带有声发射信号提取技术的传感器作为识别载体,将特征参数输入到识别传感器中,针对不同的桥梁测试点,建立焊缝裂纹识别通道,完成有效识别。实验结果证明,所提方法的识别精准度较高,无论是以持续频率还是持续时间信号作为测试指标,均能实现高效识别。 展开更多
关键词 声发射信号 桥梁焊缝裂纹 硬阈值 神经元传递函数 隐含层神经元
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时滞双向联想记忆神经网络的全局稳定性 被引量:5
7
作者 张强 高琳 +1 位作者 王超 许进 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期1600-1605,共6页
通过构造一个合适的Lyapunov泛函及应用不等式的分析技巧研究了具有时滞的双向联想记忆神经网络的平衡点的全局稳定性问题 .在对神经元激励函数较宽松的假设条件下 (可以不满足Lipschitz条件 ) ,获得了一个新的保证全局渐近稳定性的判... 通过构造一个合适的Lyapunov泛函及应用不等式的分析技巧研究了具有时滞的双向联想记忆神经网络的平衡点的全局稳定性问题 .在对神经元激励函数较宽松的假设条件下 (可以不满足Lipschitz条件 ) ,获得了一个新的保证全局渐近稳定性的判定准则 .结果可应用于包含非Lipschitz的一类更加广泛的神经元激励函数的神经网络的设计中 . 展开更多
关键词 时滞 双向联想记忆神经网络 全局稳定性 LYAPUNOV泛函 不等式 神经元激励函数 平衡点
原文传递
基于过程神经网络对原油产量预测技术的探讨 被引量:1
8
作者 孟雅蕾 王予 《电脑知识与技术》 2017年第5期220-221,共2页
预测油田原油产量对分析油藏,制定油田合理的发展规划至关重要。该文基于神经网络,对原油产量预测技术进行了探讨,提出了一种基于过程神经网络的原油产量预测模型。该模型引入时间积累算子和神经元核函数,通过对输入集进行反复训练... 预测油田原油产量对分析油藏,制定油田合理的发展规划至关重要。该文基于神经网络,对原油产量预测技术进行了探讨,提出了一种基于过程神经网络的原油产量预测模型。该模型引入时间积累算子和神经元核函数,通过对输入集进行反复训练,得到合理的调整权重后得到输出变量。实验结果表明,该原油产量预测模型一致性较好,具有较高的精确度,对油田的原油产量预测有一定的应用前景。 展开更多
关键词 过程神经网络 时间积累算子 神经元函数 产量预测
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前馈网络构造性设计中基于GP实现神经元激活函数类型优化
9
作者 李建 刘红星 王仲宇 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期746-750,共5页
讨论了在前馈网络构造性设计中如何基于遗传编程 (GP)实现神经元激活函数类型自动优化的问题 .首先 ,提出了典型前馈网络的一种构造性设计方法框架 ,将整个网络的设计分解为单个神经元的逐个设计 ;然后 ,在此框架下提出了基于GP的单个... 讨论了在前馈网络构造性设计中如何基于遗传编程 (GP)实现神经元激活函数类型自动优化的问题 .首先 ,提出了典型前馈网络的一种构造性设计方法框架 ,将整个网络的设计分解为单个神经元的逐个设计 ;然后 ,在此框架下提出了基于GP的单个神经元的设计方法 ,该方法可实现对激活函数类型的优化 .仿真实验显示 ,本文的前馈网络构造性设计方案是可行的 ,与其他几种不优化激活函数类型的网络设计方法相比 ,本方法更有效 ,能用较小的网络规模获得更满意的泛化特性 . 展开更多
关键词 神经网络 构造性设计 遗传编程 神经元激活函数
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一种再增强模糊神经网络控制器的建立
10
作者 郑小军 赵保军 《东北重型机械学院学报》 1997年第2期148-151,共4页
利用模糊控制的推理功能使神经网络得以简化,减少了学习单元的数量,提高了收敛速度.利用神经网络的并行特点使模糊控制表更容易实现,利用BP算法为自适应模糊控制提供了一种通用的规则再增强自适应算法.仿真验证了这种再增强模糊... 利用模糊控制的推理功能使神经网络得以简化,减少了学习单元的数量,提高了收敛速度.利用神经网络的并行特点使模糊控制表更容易实现,利用BP算法为自适应模糊控制提供了一种通用的规则再增强自适应算法.仿真验证了这种再增强模糊神经网络控制器的合理性. 展开更多
关键词 模糊控制 神经元特征函数 控制器 BP算法
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一类广义神经元传递函数的几个性质
11
作者 刘怡光 游志胜 曹丽萍 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期914-916,共3页
采用不等式技巧,得到一类广义神经元传递函数的几个性质:拐点数目多少,稳定拐点数以及传递函数趋近稳定的所有点数,所得结果都用传递函数的参数进行了定量描述.这些性质有助于讨论有关神经网络的动力学行为.
关键词 神经元传递函数 拐点 稳定点
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ANN构造性设计中基于GA优选神经元激活函数类型
12
作者 王仲宇 刘红星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第23期46-49,共4页
构造性设计是ANN设计的发展方向之一。全面的高质量的ANN学习应包括神经元激活函数类型的自动优化。该文在构造性设计的框架内讨论了如何实现典型前馈网络的包括神经元激活函数类型在内的全面学习。首先,提出了典型前馈网络的一种构造... 构造性设计是ANN设计的发展方向之一。全面的高质量的ANN学习应包括神经元激活函数类型的自动优化。该文在构造性设计的框架内讨论了如何实现典型前馈网络的包括神经元激活函数类型在内的全面学习。首先,提出了典型前馈网络的一种构造性设计方法的原理和算法框架,把整个网络的设计分解成了一个个单个神经元的设计问题;然后提出了基于GA的能实现激活函数类型优选的单个神经元的设计方法。大量函数拟合的仿真实验显示:与其它几种激活函数类型不优选的常见ANN设计方法相比,该文提出的方法更有效,能用较小的网络结构获得较好的泛化性能。 展开更多
关键词 神经网络 构造性方法 遗传算法 神经元激活函数 ANN设计 构造性设计
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图像制导中的一种改进增量学习RBF神经网络
13
作者 梁涛 李庆震 +1 位作者 赵久奋 刘宁 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期63-65,72,共4页
为改进现有人工神经网络在图像制导系统的自动目标识别算法中的不足,加快收敛速度,通过对基于RBF神经网络自动目标识别技术的研究,提出以隐层神经元价值函数作为指标的生长修剪策略,构造出一种基于增量学习的网络资源分配网络(IL-RAN),... 为改进现有人工神经网络在图像制导系统的自动目标识别算法中的不足,加快收敛速度,通过对基于RBF神经网络自动目标识别技术的研究,提出以隐层神经元价值函数作为指标的生长修剪策略,构造出一种基于增量学习的网络资源分配网络(IL-RAN),对目标进行了在线实时识别。仿真结果表明,利用该改进算法可产生规模较小的网络,并使得网络参数的选择与识别误差建立了联系,减少了总体的计算量,计算时间也大大缩短。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 自动目标识别 隐层神经元价值函数 IL-RAN
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广义同余神经网络中三种激励函数的比较研究
14
作者 唐瑞雪 蔡淮 张涤 《信息通信》 2008年第3期24-26,51,共4页
讨论了一种新的神经网络——广义同余神经网络(GCNN),阐述了它的定义和学习算法,并对GCNN中的三种激励函数进行了比较。算例表明,改进后的算法在学习速度和网络泛化能力上都有显著的提高。由于该神经网络易于操作和实行,有必要就相关理... 讨论了一种新的神经网络——广义同余神经网络(GCNN),阐述了它的定义和学习算法,并对GCNN中的三种激励函数进行了比较。算例表明,改进后的算法在学习速度和网络泛化能力上都有显著的提高。由于该神经网络易于操作和实行,有必要就相关理论及其应用作进一步的研究。 展开更多
关键词 广义同余 同余神经元.激励函数
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