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基于神经网络自学习的图像检索方法 被引量：12
1
作者 张磊 林福宗 张钹 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第10期1479-1485,共7页
相关反馈技术是近年来图像检索中较为活跃的研究方法之一 .提出了一种基于神经网络自学习的图像检索方法 ,即在检索阶段利用人 -机交互技术选出与检索图像相似的正例样本 ,然后构造出前向神经网络 ,进行自学习 ,以逐步达到提高查询效果... 相关反馈技术是近年来图像检索中较为活跃的研究方法之一 .提出了一种基于神经网络自学习的图像检索方法 ,即在检索阶段利用人 -机交互技术选出与检索图像相似的正例样本 ,然后构造出前向神经网络 ,进行自学习 ,以逐步达到提高查询效果的目的 .神经网络的构造过程即是学习的过程 ,而且可以不断地学习 .使用由 9918幅图像组成的图像库进行实验 ,结果表明 ,该方法有助于用户表达查询意图和语义概念 ,可以通过交互式检索逐步求精地查找出更多、更准确的图像 ,并且具有较强的鲁棒性 ,可以结合各种特征表示和相似性匹配方法 。 展开更多
关键词 图像检索 神经网络 自学习 图像特征 计算机
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非参数估计方法 被引量：13
2
作者 张煜东 颜俊 +1 位作者 王水花 吴乐南 《武汉工程大学学报》 CAS 2010年第7期99-106,共8页
为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数... 为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数回归方法:核方法、局部多项式回归、正则化方法、正态均值模型、小波方法、超完备字典、前向神经网络、径向基函数网络.比较了不同的算法,给出算法之间的相关性与继承性.最后,将算法推广到高维情况,指出面临计算的维数诅咒与样本的维数诅咒两个问题.通过研究指出前者可以通过智能优化算法求解,而后者是问题固有的. 展开更多
关键词 参数统计 非参数统计 核方法 局部多项式回归 正则化方法 正态均值模型 小波 超完备字典 前向神经网络 径向基函数网络
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基于前向神经网络最佳派梯智能控制 被引量：5
3
作者 万健如 刘春江 刘洪池 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期466-468,共3页
通过对安装在大楼内的多台电梯进行智能调度,可有效节约能源、提高电梯的使用效率、缩短乘客等候时间。按照以人为本的原则,基于前向神经网络控制方法,根据群控电梯的主要性能指标构造评价函数;通过比较每部电梯评价函数值的大小,实现... 通过对安装在大楼内的多台电梯进行智能调度,可有效节约能源、提高电梯的使用效率、缩短乘客等候时间。按照以人为本的原则,基于前向神经网络控制方法,根据群控电梯的主要性能指标构造评价函数;通过比较每部电梯评价函数值的大小,实现最佳派梯控制。仿真运行结果表明了本方法的可行性。与常用的模糊控制方法相比,该方法可使候梯时间缩短,电梯起停次数减少,能源损耗降低,实际应用效果良好。 展开更多
关键词 电梯群控 评价函数 前向神经网络
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基于BiLSTM的公共安全事件触发词识别 被引量：7
4
作者 易士翔 尹宏鹏 郑恒毅 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1201-1207,共7页
提出基于双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi LSTM)和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过Bi LSTM提取整段文本的高层语义特征,避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题,... 提出基于双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi LSTM)和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过Bi LSTM提取整段文本的高层语义特征,避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题,其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型,本文方法在中文突发事件语料库(Chinese emergency corpus,CEC)上取得了更为突出的性能,Micro-F1值为78. 47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性,对文本分析中3类特征(词性、句法、实体)的重要程度进行了比较和分析,得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论. 展开更多
关键词 触发词 双向长短期记忆网络 前向神经网络 公共安全事件 拼接特征
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规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型 被引量：6
5
作者 李祚泳 汪嘉杨 徐源蔚 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期2053-2070,共18页
为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其... 为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆“等效”于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个“等效”训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提� 展开更多
关键词 环境系统 规范变换 预测模型 前向神经网络 投影寻踪回归
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基于禁忌搜索的前向神经网络在函数逼近中的应用 被引量：2
6
作者 贺一 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期361-365,共5页
为改善前向神经网络的性能,将禁忌搜索作为前向神经网络的训练算法,采用了一种集中性与多样性的自适应搜索策略,以提高禁忌搜索的有效性.并以正弦函数和sinc函数的逼近为例,验证了算法的可行性和有效性.
关键词 禁忌搜索 前向神经网络 函数逼近 反向传播算法
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基于前向神经网络的分布式光伏承载力预测方法 被引量：1
7
作者 徐其春 田新成 徐小华 《自动化与仪器仪表》 2024年第6期41-45,共5页
光伏能源较为分散,可供容量也存在着一定的限制,并网过程中会影响电力系统的稳定性,提出基于前向神经网络的分布式光伏承载力预测方法研究。构建分布式光伏发电系统模型,深入分析分布式光伏承载力影响因素,以电力系统稳定运行为目标,构... 光伏能源较为分散,可供容量也存在着一定的限制,并网过程中会影响电力系统的稳定性,提出基于前向神经网络的分布式光伏承载力预测方法研究。构建分布式光伏发电系统模型,深入分析分布式光伏承载力影响因素,以电力系统稳定运行为目标,构造分布式光伏承载力预测模型,并确定相应的约束条件,引入并训练前向神经网络,将分布式光伏并网相关数据输入至训练好的前向神经网络中,输出结果即为分布式光伏承载力预测结果。实验结果显示:应用提出方法获得的光伏承载力预测时间小于给定最大限值,光伏承载力预测结果与实际结果几乎保持一致,充分证实了提出方法应用性能较佳。 展开更多
关键词 分布式 承载力 光伏 前向神经网络 预测 最大接入容量
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面向控制面故障的重构飞行控制设计与仿真 被引量：3
8
作者 张明涛 安锦文 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第3期102-105,共4页
常规的飞行控制设计在实际中已得到了广泛的应用和验证,但其应对故障的能力欠佳。面向故障设计的重构飞行控制系统,如果完全取代常规的飞行控制系统,将面临着新系统验证的种种困难及随着而来的高昂成本。针对这种情况,提出了一种新的重... 常规的飞行控制设计在实际中已得到了广泛的应用和验证,但其应对故障的能力欠佳。面向故障设计的重构飞行控制系统,如果完全取代常规的飞行控制系统,将面临着新系统验证的种种困难及随着而来的高昂成本。针对这种情况,提出了一种新的重构飞行控制设计结构,在保留常规控制系统的基础上,通过附加重构功能模块实现控制重构,从而最大限度保留常规控制器的优点,降低新系统的验证难度。将采用误差反向传播的前向神经网络应用于重构控制中,给出了前向神经网络Lyapunov稳定的条件。采用物理意义明确的PID(比例积分微分)神经网络设计了重构飞行控制器,在设定的故障情况和控制目标下进行了设计和仿真,仿真结果表明在故障情况下,实现了预定的控制目标,证明所提出的重构控制方案可行。 展开更多
关键词 重构飞行控制 常规控制器 控制面故障 前向神经网络 比例积分微分神经网络
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基于在线学习的机载光电系统扩张状态观测器参数整定研究 被引量：3
9
作者 周德召 刘晓东 +1 位作者 李佳庆 王合龙 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第8期43-47,共5页
针对非线性动态系统的扩张状态观测器(ESO)参数整定问题,建立了基于BP神经网络的参数整定模型。采用在线梯度下降法进行网络训练以保证对动态系统的学习能力,并引入了IDBD算法,利用输入数据的信息和学习过程中的经验实现学习速率的自适... 针对非线性动态系统的扩张状态观测器(ESO)参数整定问题,建立了基于BP神经网络的参数整定模型。采用在线梯度下降法进行网络训练以保证对动态系统的学习能力,并引入了IDBD算法,利用输入数据的信息和学习过程中的经验实现学习速率的自适应调整,以改进在线梯度下降法的适应性。数字仿真表明,该参数整定模型较传统的参数整定模型具有动态性能好、精度高等优点,能够提高非线性系统扩张状态观测器参数的动态整定精度,进而在一定程度上改善自抗扰控制器的系统控制性能。 展开更多
关键词 机载光电系统 前向神经网络 在线学习 自抗扰控制 扩张状态观测器
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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
10
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 前向型神经网络 空袭目标类型识别模型 指标集 防空战 指挥自动化
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基于前向神经网络的音乐情感识别分类算法 被引量：3
11
作者 郑旦 《信息技术》 2019年第12期57-61,共5页
为解决单模态数据在音乐情感分类上的局限性,并同时提高对音乐情感分类的准确性,文中提出了一种基于前向神经网络的多特征融合音乐分类算法。在传统的前向神经网络模型中融入切比雪夫正交多项式簇作为隐藏层各神经元的激励函数,使每一... 为解决单模态数据在音乐情感分类上的局限性,并同时提高对音乐情感分类的准确性,文中提出了一种基于前向神经网络的多特征融合音乐分类算法。在传统的前向神经网络模型中融入切比雪夫正交多项式簇作为隐藏层各神经元的激励函数,使每一层神经元的激励函数各不相同。利用梯度下降学习算法来进行网络参数的有监督训练;同时利用音频、歌词中不同模态的数据,使其形成多模态数据,来进行音乐情感分类模型的训练。实验测试结果表明,该算法对音乐情感的分类具有较好的效果,平均准确率为78.37%,具有良好的有效性与可行性。 展开更多
关键词 音乐情感分类 前向神经网络 切比雪夫多项式簇 梯度下降学习算法 多特征融合
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基于贝叶斯优化的线性自分段神经网络在阀门流量辨识中的应用 被引量：2
12
作者 路宽 王文宽 +3 位作者 孟祥荣 李军 杨子江 张森烨 《山东电力技术》 2021年第9期1-5,16,共6页
针对汽轮机阀门流量特性的辨识,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)的线性自分段神经网络模型,确保辨识的结果存在反函数,从而可以更加精准地实现阀门调节参数优化。首先,在前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)中... 针对汽轮机阀门流量特性的辨识,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)的线性自分段神经网络模型,确保辨识的结果存在反函数,从而可以更加精准地实现阀门调节参数优化。首先,在前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)中引入ReLU(Rectified Linear Unit,ReLU)激活函数,从而完成对阀门流量数据的分段线性辨识;其次,在FNN训练的过程中使用BO对FNN的超参数进行寻优,给出最优的线性分段数;最后,对山东省某火电机组阀门流量数据进行分段函数线性辨识,对文中提出的模型和优化方法进行了验证。 展开更多
关键词 FNN 高斯回归 贝叶斯优化 线性分段 汽轮机阀门流量
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基于前向神经网络多特征融合算法的音乐情感鉴赏分类 被引量：2
13
作者 宁慧 南江萍 《微型电脑应用》 2021年第2期91-94,共4页
传统音乐更多的是基于歌词、韵律等单模态数据进行音乐情感鉴赏分类,难以完整的反应对象的全部特征。基于音乐特征点的非线性特征,融合音乐特征的多特征来建立一种多层神经网络结构下的前向神经网络模型,实现对音乐情感认识的分类模型... 传统音乐更多的是基于歌词、韵律等单模态数据进行音乐情感鉴赏分类,难以完整的反应对象的全部特征。基于音乐特征点的非线性特征,融合音乐特征的多特征来建立一种多层神经网络结构下的前向神经网络模型,实现对音乐情感认识的分类模型。通过选择音色、力度、旋律、节奏、音高、音域、时域作为音乐特征提取变量,建立包括输入层、隐含层、输出层的前向神经网络结构模型。由输入变量完成前向传播计算,通过实际输出与期望输出间的误差梯度,引入Softmax函数进行反向激活计算,实现预定分类精度下的算法收敛。实例验证结果表明:音乐情感分类模型平均识别准确率提升到86%,在保证算法的计算效率基础上,有效地提高了算法的分类准确率。算法对节奏感、旋律和力度更强的音乐类型分类准确度更高,对于趋于平缓、轻盈的温柔情感音乐的分类准确度相对较低。 展开更多
关键词 音乐鉴赏 前向神经网络 反向算法 旋律
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基于前向神经网络的交互式图像检索系统 被引量：1
14
作者 常小红 董武 《计算机与现代化》 2007年第12期89-92,95,共5页
相关反馈技术是近年来基于内容图像检索中的研究重点,它有效地缩短了用户的高层语义概念同图像的底层视觉特征之间的差距,从而大大提高了系统的检索精度。本文对比了前向神经网络中的BP、FP和RBF三种网络学习算法;并在此基础上从机器学... 相关反馈技术是近年来基于内容图像检索中的研究重点,它有效地缩短了用户的高层语义概念同图像的底层视觉特征之间的差距,从而大大提高了系统的检索精度。本文对比了前向神经网络中的BP、FP和RBF三种网络学习算法;并在此基础上从机器学习的角度出发,分析了在图像检索中基于这三种网络的不同相关反馈技术。最后对今后的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 基于内容的图像检索 相关反馈 机器学习 前向神经网络 小样本
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一种未知光源参数的明暗恢复形状方法
15
作者 俞鸿波 赵荣椿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期75-78,共4页
针对传统SFS( shape from shading)必须已知光源参数的缺陷 ,提出了一种新的使用神经网络恢复单幅未知光源参数环境中物体三维形状的方法。该算法利用前向神经网络的非线性映射能力 ,建立了物体表面形状和其对应的图像灰度值之间的非线... 针对传统SFS( shape from shading)必须已知光源参数的缺陷 ,提出了一种新的使用神经网络恢复单幅未知光源参数环境中物体三维形状的方法。该算法利用前向神经网络的非线性映射能力 ,建立了物体表面形状和其对应的图像灰度值之间的非线性关系 ,所得权值可视为环境光源参数 ,由此得出反射图函数。基于该反射模型 ,物体表面高度值通过迭代的方法求得 ,并使用多分辨率分级实现 SFS算法以减小算法复杂度。实验结果表明该算法对于无光源环境 ,能给出有效的恢复结果。相比传统算法 ,精度提高了约 2 9%。 展开更多
关键词 反射模型 变分法 阴影恢复形状 前向神经网络
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前馈神经网络病态学习样本剔除方法 被引量：1
16
作者 李春好 刘成明 才淦 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2009年第5期514-519,共6页
为有效剔除学习样本中的病态样本,以提高神经网络的泛化能力,提出一种新的病态样本搜索思想并应用海明距离,给出了基于搜索思想和海明距离的前馈神经网络病态样本剔除方法。该方法不用纳入专家的先验知识、样本形式等其他因素即可完成... 为有效剔除学习样本中的病态样本,以提高神经网络的泛化能力,提出一种新的病态样本搜索思想并应用海明距离,给出了基于搜索思想和海明距离的前馈神经网络病态样本剔除方法。该方法不用纳入专家的先验知识、样本形式等其他因素即可完成对病态样本的搜索和剔除,具有较强的适用性。数值模拟实验分析结果表明,该方法是一种科学、有效的方法,借助其能有效地搜索出学习样本中所存在的病态样本,对解决实际问题具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 前馈神经网络 病态样本 剔除 搜索 海明距离
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基于Bernstein多项式构造前向神经网络的遗传算法 被引量：1
17
作者 陶玉杰 李艳红 孙刚 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期233-240,共8页
首先,介绍一元Bernstein多项式的逼近定理和基本性质,并引入二元甚至n元Bernstein多项式,从而根据一元Bernstein多项式在相邻等距剖分点的差值为后置连接权构造一个三层前向神经网络;其次,通过编码机制、模拟选择、遗传复制、交叉和变... 首先,介绍一元Bernstein多项式的逼近定理和基本性质,并引入二元甚至n元Bernstein多项式,从而根据一元Bernstein多项式在相邻等距剖分点的差值为后置连接权构造一个三层前向神经网络;其次,通过编码机制、模拟选择、遗传复制、交叉和变异等操作给出算法运行过程;最后,利用误差函数和适用度函数对前置连接权及阈值进行迭代更新设计遗传算法.实验结果表明该算法有效. 展开更多
关键词 BERNSTEIN多项式 Sigmodial转移函数 前向神经网络 适用度函数 遗传算法
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角分类前向神经网络研究
18
作者 张振亚 陈恩红 +2 位作者 陈双平 王进 王煦法 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第7期1215-1220,共6页
角分类算法是一类快速分类算法,以其为学习算法的前向神经网络,在信息检索,特别是在线信息检索等领域有着重要的应用.通过对CC4学习算法的分析,揭示了泛化距离在角分类神经网络中的意义.针对文本数据的快速分类要求,提出了新的角分类网... 角分类算法是一类快速分类算法,以其为学习算法的前向神经网络,在信息检索,特别是在线信息检索等领域有着重要的应用.通过对CC4学习算法的分析,揭示了泛化距离在角分类神经网络中的意义.针对文本数据的快速分类要求,提出了新的角分类网络TextCC.为解决数据的多类别判定问题,给出了新的角分类神经网络隐层与输出层之间连接矩阵的学习算法.实验表明,新的角分类神经网络隐层与输出层之间连接矩阵的学习算法有效,TextCC的分类精度教CC4的分类精度显著的提高. 展开更多
关键词 前向神经网络 角分类 快速分类 泛化半径
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Lagrange优化的LMK神经网络盲多用户检测
19
作者 李艳琴 张立毅 +1 位作者 郭纯生 储琳琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第18期146-148,共3页
提出一种基于LMK准则的前馈神经网络盲多用户检测算法,给出算法的代价函数和约束条件,利用Lagrange方法对带约束的代价函数进行优化,获得前馈神经网络网络权值的迭代公式,从而实现神经网络盲多用户检测。仿真结果表明,新算法具有良好的... 提出一种基于LMK准则的前馈神经网络盲多用户检测算法,给出算法的代价函数和约束条件,利用Lagrange方法对带约束的代价函数进行优化,获得前馈神经网络网络权值的迭代公式,从而实现神经网络盲多用户检测。仿真结果表明,新算法具有良好的误码率性能和收敛速度。 展开更多
关键词 盲多用户检测 前馈神经网络 最小平均峰度(LMK)准则 LAGRANGE乘子
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粒子群优化算法在训练前向神经网络中的应用
20
作者 宋少忠 张立彪 《吉林建筑工程学院学报》 CAS 2010年第5期73-75,共3页
笔者对用PSO训练前向神经网络做了研究,提出了用PSO算法训练前向神经网络的新方法,并通过算例和BP算法做了比较,实验结果说明了本文算法的有效性.
关键词 粒子群优化算法 前向神经网络 BP算法
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