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递归网络模型在传感器动态补偿中的应用 被引量:15
1
作者 田社平 《计量学报》 CSCD 北大核心 2003年第1期49-51,共3页
本文讨论了递归网络模型在传感器动态补偿中的应用 ,给出了递归网络模型的结构及相应的训练算法 ,经过补偿后的传感器具有理想的输入输出特性。试验结果表明 ,应用递归网络对传感器进行动态补偿是一种行之有效的方法。
关键词 计量学 传感器 递归网络 动态补偿
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基于Kalman滤波的储备池多元时间序列在线预报器 被引量:12
2
作者 韩敏 王亚楠 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期169-173,共5页
针对多元非线性时间序列,结合回声状态网络和Kalman滤波提出一种新的在线自适应预报方法.该方法将Kalman滤波应用于回声状态网络储备池高维状态空间中,直接对网络的输出权值进行在线更新,省去了传统递归网络扩展Kalman滤波中Jacobian矩... 针对多元非线性时间序列,结合回声状态网络和Kalman滤波提出一种新的在线自适应预报方法.该方法将Kalman滤波应用于回声状态网络储备池高维状态空间中,直接对网络的输出权值进行在线更新,省去了传统递归网络扩展Kalman滤波中Jacobian矩阵的计算,在提高预测精度的同时令算法的适用范围得到扩展.在回声状态网络稳定时给出所提算法的收敛性证明.仿真实例验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 递归网络 回声状态网络 多变量序列 预测
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基于改进遗传算法的神经网络模型辨识 被引量:5
3
作者 薛力红 申东日 +1 位作者 陈义俊 李喆 《计算机仿真》 CSCD 2004年第12期90-91,168,共3页
利用前向神经网络对非线性动态系统建模时存在着很大的缺陷,因此提出采用递归网络(RNN)对非线性动态系统建模。并在权值的修正上,摆脱常用BP算法的束缚,采用改进的遗传算法搜索最优权值。最后对一高阶非线性系统进行建模仿真实验,结果... 利用前向神经网络对非线性动态系统建模时存在着很大的缺陷,因此提出采用递归网络(RNN)对非线性动态系统建模。并在权值的修正上,摆脱常用BP算法的束缚,采用改进的遗传算法搜索最优权值。最后对一高阶非线性系统进行建模仿真实验,结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 递归网络 遗传算法 模型辨识
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递归深度混合关注网络的细粒度图像分类方法 被引量:6
4
作者 桂江生 麻陈飞 +1 位作者 包晓安 钱俊彦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期205-209,共5页
在细粒度图像的大量局部特征中,只有少量特征具有判别性,其提取较为困难。为此,提出递归深度混合关注网络方法。通过在卷积结构单元中添加通道关注模块和空间关注模块,实现网络的混合关注。以第1路网络输出特征的空间响应值为依据切割原... 在细粒度图像的大量局部特征中,只有少量特征具有判别性,其提取较为困难。为此,提出递归深度混合关注网络方法。通过在卷积结构单元中添加通道关注模块和空间关注模块,实现网络的混合关注。以第1路网络输出特征的空间响应值为依据切割原图,并将切割后的图像放大输入第2路网络,进行由粗到细的网络递归。将2路网络提取的特征进行级联融合。在公开数据集Stanford Dogs、Stanford Cars中进行对比实验,结果表明,该方法的分类精度分别为87.1%、92.4%,优于FCAN、HIHCA等方法。 展开更多
关键词 细粒度图像分类 卷积神经网络 通道关注 空间关注 递归网络
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基于深度强化学习的对话机器人人机交互系统优化设计
5
作者 任芳 《自动化与仪器仪表》 2024年第3期184-188,共5页
为了提高对话机器人人机交互的准确率,提出一种基于协作递归网络的语音增强方法对语音分析模块进行优化。方法首先基于广义最小绝对偏差方法构建语音信号的AR参数估计模型,并采用深度递归Q网络对模型进行求解;再根据所求参数,通过卡尔... 为了提高对话机器人人机交互的准确率,提出一种基于协作递归网络的语音增强方法对语音分析模块进行优化。方法首先基于广义最小绝对偏差方法构建语音信号的AR参数估计模型,并采用深度递归Q网络对模型进行求解;再根据所求参数,通过卡尔曼滤波器递归网络依次还原语音信号数据。实验证明,在语音增强测试中,采用所提方法进行语音消噪,相较于改进谱减法、YW估计自适应卡尔曼滤波法和MG自适应卡尔曼滤波法等常用语音增强方法,可以更好地还原语音信号,尤其是在短视语音的消噪上,减小了语音失真,大幅提高了语音的信噪比。在人机交互测试中,基于所提语音增强方法优化的人机交互系统,对话识别准确率达到了93.33%,相较于未优化的系统,提高了16.66%,性能优越性明显,更满足对话机器人人机交互需求。 展开更多
关键词 递归网络 Q学习 卡尔曼滤波 语音增强 语音交互
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一种有效的储备池在线稀疏学习算法 被引量:4
6
作者 韩敏 王新迎 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期1536-1540,共5页
为克服传统储备池方法缺乏良好在线学习算法的问题,同时考虑到储备池本身存在的不适定问题,本文提出一种储备池在线稀疏学习算法,对储备池目标函数施加L1正则化约束,并采用截断梯度算法在线近似求解.所提算法在对储备池输出权值进行在... 为克服传统储备池方法缺乏良好在线学习算法的问题,同时考虑到储备池本身存在的不适定问题,本文提出一种储备池在线稀疏学习算法,对储备池目标函数施加L1正则化约束,并采用截断梯度算法在线近似求解.所提算法在对储备池输出权值进行在线调整的同时,可对储备池输出权值的稀疏性进行有效控制,有效保证了网络的泛化性能.理论分析和仿真实例证明所提算法的有效性. 展开更多
关键词 递归网络 回声状态网络 稀疏 在线 优化
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基于拉普拉斯金字塔网络的融合降噪模块图像超分辨率算法
7
作者 郭昕刚 何颖晨 程超 《长春工业大学学报》 2023年第4期335-344,共10页
针对大多数图像超分辨率网络对带有未知噪声的低分辨率图像进行超分辨率重构的效果较差,提出一种拉普拉斯金字塔网络融合降噪模块的图像超分辨率算法。以LapSRN为基础融合降噪模块,并采用递归模块,同时引入TVLoss与降噪损失的LFDSR网络... 针对大多数图像超分辨率网络对带有未知噪声的低分辨率图像进行超分辨率重构的效果较差,提出一种拉普拉斯金字塔网络融合降噪模块的图像超分辨率算法。以LapSRN为基础融合降噪模块,并采用递归模块,同时引入TVLoss与降噪损失的LFDSR网络,在保持网络轻量级的基础上,提高重构后图像的清晰度。实验结果表明,文中算法输出图像更逼真和清晰,在抑制输入图像中的噪声对网络输出图像的过度影响中取得较好效果。 展开更多
关键词 图像超分辨率重构 图像降噪 LapSRN 残差块 递归网络
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基于递归网络的传感器动态建模方法 被引量:3
8
作者 田社平 颜德田 丁国清 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2002年第9期36-38,共3页
研究了递归网络模型在传感器动态建模中的应用,给出了递归网络模型的结构及相应的训练算法。该方法避免了传感器模型阶次的选择的困难。试验结果表明,应用递归网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法。
关键词 递归网络 传感器 动态建模 递推预报误差算法
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结合先验知识的神经网络在生化系统建模中的应用 被引量:2
9
作者 阮泉 吴铁军 《无锡轻工大学学报(食品与生物技术)》 CSCD 北大核心 2001年第1期55-57,61,共4页
生化系统由于其高度的非线性 ,往往难以得到一个精确的数学模型 .虽然许多学者为此做了很多工作 ,提出了各种模型 ,但这些模型的精确度和适应性还有待提高 .而单纯用神经网络建立的模型由于其各种局限性 ,精确度也很难得到保证 .将神经... 生化系统由于其高度的非线性 ,往往难以得到一个精确的数学模型 .虽然许多学者为此做了很多工作 ,提出了各种模型 ,但这些模型的精确度和适应性还有待提高 .而单纯用神经网络建立的模型由于其各种局限性 ,精确度也很难得到保证 .将神经网络和先验模型结合而构成混合模型可以提高整个模型的精确度和泛化能力 .本研究将动态递归神经网络和废水生化处理系统的先验模型结合 ,说明了结合先验模型的神经网络模型的优越性 . 展开更多
关键词 生化处理 递归网络 神经网络 废水处理 建模 先验模型
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握力及捏力控制的前臂及手部多肌肉协调性递归网络分析 被引量:3
10
作者 张娜 李可 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期438-445,共8页
探究握力和捏力控制的前臂及手部多肌肉协调性作用,有24名健康的右利手者参与这项实验。在实验中要求受试者在30%、50%和70%最大自主收缩力(MVC)下进行握力和捏力的准确力量控制,同时采集肱桡肌(BR)、尺侧腕屈肌(FCU)、桡侧腕屈肌(FCR)... 探究握力和捏力控制的前臂及手部多肌肉协调性作用,有24名健康的右利手者参与这项实验。在实验中要求受试者在30%、50%和70%最大自主收缩力(MVC)下进行握力和捏力的准确力量控制,同时采集肱桡肌(BR)、尺侧腕屈肌(FCU)、桡侧腕屈肌(FCR)、指总伸肌(EDC)、指浅屈肌(FDS)、拇短展肌(APB)、第一骨间背侧肌(FDI)和小指展肌(ADM)共8块肌肉的表面肌电信号,构建递归网络(RN)和多层递归网络(MRN),并分别使用平均最短路径长度(L)、聚类系数(C)以及层间互信息(I)、平均边缘覆盖率(ω),对不同抓握类型和不同力量水平下的RNs和MRNs进行量化评估。结果显示:3个水平下握力的BR、FCU、FCR网络的C值等指标显著大于相应的捏力指标。以FCR为例,握力vs捏力的指标分别为:0.393±0.040 vs 0.366±0.035,0.404±0.039 vs 0.372±0.035,0.412±0.051 vs 0.383±0.040,P<0.05;FDI网络则表现出相反的趋势,握力vs捏力的指标分别为:0.443±0.035 vs 0.462±0.046,0.446±0.032 vs 0.461±0.035,0.445±0.040 vs 0.465±0.038,P<0.05。而BR、FCU和FCR网络在捏力期间的L显著大于握力,以FCU为例,握力vs捏力的指标分别为:2.870±0.063 vs2.941±0.124,2.841±0.065 vs 2.941±0.079,2.830±0.083 vs 2.901±0.051,P<0.05。50%MVC和70%MVC握力下外侧肌MRNs的I值为4.056±0.248和4.099±0.232,ω值为0.253±0.015和0.257±0.017,显著大于捏力期间的I值3.930±0.229和3.939±0.195,以及ω值0.245±0.011和0.246±0.012,P<0.05。此外,随着力量水平的增加,BR、FCU、FCR的C增加,L减小,外侧肌MRNs的I和ω增加。结果表明,多肌肉在握力和捏力下有不同的肌肉协调模式,且随着力量水平的增加,外侧肌间相似性和同步性会进一步增加。这一发现揭示肌肉与力输出之间的动态协调性,可为评估神经肌肉功能和肌电假体的制作提供新的策略。 展开更多
关键词 肌肉协调性 肌电信号 递归网络 握力 捏力
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基于超列注意力机制的京剧人物识别 被引量:3
11
作者 覃俊 罗一凡 +2 位作者 帖军 郑禄 吕伟龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1027-1034,共8页
为了克服京剧人物视觉特征提取的难点及满足京剧人物实时识别的需求,提出基于超列注意力机制的卷积神经网络(HCA-CNN)来实现面向京剧人物的细粒度特征提取和识别。该网络中用于关键区域定位的注意力机制借鉴了用于图像分割和细粒度定位... 为了克服京剧人物视觉特征提取的难点及满足京剧人物实时识别的需求,提出基于超列注意力机制的卷积神经网络(HCA-CNN)来实现面向京剧人物的细粒度特征提取和识别。该网络中用于关键区域定位的注意力机制借鉴了用于图像分割和细粒度定位的超列(HyperColumn)特征思想,通过超列集基于像素点的形式串联主干分类网络来形成多层叠加特征,从而更好地兼顾早期浅层空间特征与后期深度类别语义特征,并提高定位任务与主干网络分类任务的准确度。同时,该网络的主干网络采用轻量级的MobileNetV2,从而更好地满足视频应用场景下的实时性要求。此外,还创建了京剧人物(BJOR)数据集,并在此数据集上进行了相关消融实验。实验结果显示,HCA-CNN与传统细粒度循环注意力网络(RA-CNN)相比,除了在准确率(Accuracy)指标上提高了0.63个百分点以外,其内存使用量(Memory Usage)、参数量(Params)分别减少了162.84 MB、131.5 MB,乘加次数(Mult-Adds)、每秒浮点运算次数(FLOPs)分别减少了39885×106、51886×106。可见,针对京剧人物视觉特征提出的HCA-CNN能有效提高京剧人物识别的准确率和效率,满足实际应用的需求。 展开更多
关键词 超列 注意力机制 递归网络 细粒度 京剧人物识别
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同轴离心式喷嘴热声不稳定性递归网络分析 被引量:2
12
作者 杨尚荣 周晨初 王牧昕 《火箭推进》 CAS 2021年第1期36-42,共7页
为获得同轴离心式喷嘴燃烧动力学特性,开展了喷注单元稳定性试验研究。试验中随着混合比的增加,系统依次经历了燃烧噪声状态、阵发状态和准周期振荡状态。采用递归网络方法对实验结果进行分析,获得了典型工况下的网络拓扑图。燃烧噪声... 为获得同轴离心式喷嘴燃烧动力学特性,开展了喷注单元稳定性试验研究。试验中随着混合比的增加,系统依次经历了燃烧噪声状态、阵发状态和准周期振荡状态。采用递归网络方法对实验结果进行分析,获得了典型工况下的网络拓扑图。燃烧噪声状态体现出随机特征,阵发状态体现出中央聚集和极限环边界特征,准周期振荡状态体现出宽边界圆环特征。利用网络全局测度对系统动力学状态转变过程进行量化估计,发现聚类系数、特征路径长度、介数中心性、网络直径、全局有效性、同配性等均可作为同轴离心式喷嘴燃烧动力学转变过程的表征指标。 展开更多
关键词 同轴离心式喷嘴 热声不稳定 递归网络 网络测度 阵发性
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基于递归对齐网络的黑白老卡通高清重制
13
作者 李华恩 赵洋 +1 位作者 陈缘 张效娟 《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期434-442,共9页
黑白老卡通视频在数字化的过程中会出现诸如划痕、脏点、模糊和分辨率过低等复合问题,老卡通视频增强是视频增强的一类特殊子问题,当前尚缺乏针对性算法,因此提出一种多帧联合的递归对齐增强网络解决老卡通中的复合问题。首先通过递归... 黑白老卡通视频在数字化的过程中会出现诸如划痕、脏点、模糊和分辨率过低等复合问题,老卡通视频增强是视频增强的一类特殊子问题,当前尚缺乏针对性算法,因此提出一种多帧联合的递归对齐增强网络解决老卡通中的复合问题。首先通过递归结构传递重建历史中的长时域信息对划痕与脏点进行修复,解决了连续性划痕与脏点的处理难题。然后在递归单元中通过基于可变形卷积的对齐模块进行相邻帧特征对齐,改善了网络在卡通大幅度运动场景中提取和补充帧间细节的能力。在递归单元末端设计了级联金字塔结构的多尺度重建模块促进特征聚合,以充分挖掘重建所需的时间和空间细节信息。实验使用峰值信噪比等客观评估标准,在降质数据集和真实老卡通数据集上进行实验测试,并与其他主流方法进行对比。实验结果表明,该方法相比于其他主流视频增强方法有较为明显提升,同时在真实黑白老卡通上可获取高视觉质量的重建结果。 展开更多
关键词 视频增强 深度学习 可变形卷积网络 递归网络 多任务重建
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用于低剂量CT图像去噪的递归残差编解码网络 被引量:1
14
作者 刘文斌 崔学英 +1 位作者 上官宏 刘斌 《太原科技大学学报》 2020年第4期323-327,共5页
低剂量CT是减少对患者辐射风险的有效方法,但它会降低CT图像的质量,使得图像中含有噪声和条形伪影,影响医师的诊断。为了提高CT图像的质量,提出了一种浅层残差编解码递归网络,通过训练网络学习端对端的映射以获取优质图像。该网络通过... 低剂量CT是减少对患者辐射风险的有效方法,但它会降低CT图像的质量,使得图像中含有噪声和条形伪影,影响医师的诊断。为了提高CT图像的质量,提出了一种浅层残差编解码递归网络,通过训练网络学习端对端的映射以获取优质图像。该网络通过减少残差编解码网络的层数以及卷积核的个数降低网络的复杂度,利用递归过程提升网络的性能。在每次递归时,都将原始的低剂量CT图像级联到下一次的输入,可有效地避免图像在多次递归后失真的问题,能够更好地提取图像特征,保留图像的细节信息。实验结果表明所提出的网络算法不仅可以在保留图像细节同时有效地减少低剂量CT图像中的噪声和伪影。 展开更多
关键词 低剂量CT 编解码网络 残差学习 递归网络
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基于混沌神经网的海上无线通信资源算法设计 被引量:1
15
作者 赵杨 高江华 《舰船科学技术》 北大核心 2015年第5期229-232,共4页
在现代海上通信领域,基于无线技术的应用领域越来越多,如海上探测﹑目标侦查以及调度都需要利用无线资源进行数据传输,而海上无线资源十分紧张,所以如何对有限无线资源进行合理的分配是保障海上无线通信各种业务质量的关键。现有的无线... 在现代海上通信领域,基于无线技术的应用领域越来越多,如海上探测﹑目标侦查以及调度都需要利用无线资源进行数据传输,而海上无线资源十分紧张,所以如何对有限无线资源进行合理的分配是保障海上无线通信各种业务质量的关键。现有的无线资源算法普遍存在复杂度较高,并且最终计算结果与最优解之间还有一定的空间。本文研究了现有的海上无线资源优化算法,提出了基于混沌神经网络海上无线资源优化算法,并给出仿真结果。 展开更多
关键词 无线资源优化 混沌神经网络 递归网络
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浅析11种主要的神经网络结构
16
《电脑知识与技术(经验技巧)》 2020年第8期99-101,共3页
随着深度学习的飞速发展,目前已经创建了整个神经网络架构,以解决各种各样的任务和问题.尽管有无数的神经网络架构,但对于任何深度学习工程师而言,这里有11种必不可少的知识需要深入了解.它们是标准网络、递归网络、卷积网络和自动编码器.
关键词 自动编码器 神经网络结构 卷积网络 递归网络 深度学习 网络架构 工程师
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水压频率的递归网络灵敏度预测控制研究
17
作者 曾杰 梁年生 +1 位作者 刘育骐 郭创新 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1996年第9期91-93,共3页
提出一种对水轮发电机组水压频率进行综合调节的记忆递归网络灵敏度预测控制器.控制器由预测网络和控制网络组成,预测网络向控制网络提供控制灵敏度信号.两个网络均根据学习和控制的收敛与稳定性定理自适应学习.仿真结果表明控制器... 提出一种对水轮发电机组水压频率进行综合调节的记忆递归网络灵敏度预测控制器.控制器由预测网络和控制网络组成,预测网络向控制网络提供控制灵敏度信号.两个网络均根据学习和控制的收敛与稳定性定理自适应学习.仿真结果表明控制器能在线实时控制具有非线性、时变、多变量特性的水轮发电机组,有效控制水压. 展开更多
关键词 水轮发电机组 水压频率 递归网络 预测控制算法
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基于递归网络的高速公路图像超分辨率算法研究
18
作者 秦通 徐明礼 +3 位作者 陈慧雅 王风春 高铭阳 王菲 《道路交通科学技术》 2022年第6期21-25,共5页
京台智慧高速利用5G、北斗、大数据、云计算等信息技术,通过无人机巡查、毫米波雷达采集、图像监控等手段,提升交通系统管理效能,实现对智慧高速的精细化管控。智能监控系统作为京台智慧高速的关键一环,对监督车辆规范行驶具有重要意义... 京台智慧高速利用5G、北斗、大数据、云计算等信息技术,通过无人机巡查、毫米波雷达采集、图像监控等手段,提升交通系统管理效能,实现对智慧高速的精细化管控。智能监控系统作为京台智慧高速的关键一环,对监督车辆规范行驶具有重要意义。由于天气变化及车辆运动,导致智能监控系统抓拍的图像存在模糊或低分辨率现象。交通模糊图像复原已成为交通违规取证中亟需解决的难点,传统方法无法满足复杂交通图像的复原问题,本文以深度学习为基础,进行交通模糊图像复原算法的研究。 展开更多
关键词 京台智慧高速 递归网络 图像超分辨率
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一种递归构造的互连网络──正四面体递归网络
19
作者 洪功冰 郑世荣 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1994年第7期10-18,共9页
本文提出了一种递归构造的、适用于基于消息传递(分布存储)的多计算机系统的互连网络──正四面体速归网络。在对该网络作出概述之后,讨论了该网络的通信问题。对网络的性能分析表明,该网络在一定条件下,性能较优。最后,本文还讨... 本文提出了一种递归构造的、适用于基于消息传递(分布存储)的多计算机系统的互连网络──正四面体速归网络。在对该网络作出概述之后,讨论了该网络的通信问题。对网络的性能分析表明,该网络在一定条件下,性能较优。最后,本文还讨论了网络的软件模拟等问题。 展开更多
关键词 网络互连 递归网络 正四面体
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递归神经网络的学习算法
20
作者 刘丁 《陕西机械学院学报》 1993年第3期198-202,246,共5页
本文提出采用组合神经网络方法,对一类非线性控制对象进行学习以实现最优控制,仿真实验表明,这种方法对于复杂非线性系统的研究是有效的。
关键词 神经网络 递归网络 非线性系统
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