基于多层感知器-Fisher判别分析的车用保险杠红外光谱鉴别 被引量：26

1

作者 何欣龙 王继芬 +4 位作者 李青山 何亚 姜晓佳 李超 彭山珊 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第5期74-78,92,共6页

利用光谱检测和数据分析实现不同种类汽车保险杠碎片的快速无损检测和精确识别与分类具有重要的意义,采集 8 个品牌共计 38 个汽车保险杠碎片的红外谱图,预处理采用自动基线校正、峰面积归一化、多元散射校正和 Savitzky-Golay 平滑,通... 利用光谱检测和数据分析实现不同种类汽车保险杠碎片的快速无损检测和精确识别与分类具有重要的意义,采集 8 个品牌共计 38 个汽车保险杠碎片的红外谱图,预处理采用自动基线校正、峰面积归一化、多元散射校正和 Savitzky-Golay 平滑,通过小波阈值进行去噪处理,借助主成分分析(PCA)提取特征变量,建立基于多层感知器(MLP)的 Fisher 判别分析(FDA)分类模型。实验结果表明:数据在 20 维矩阵上特征提取最好,包含的信息量足够大,MLP 模型对样本种类的识别准确率为 74.70%,在 20 维特征数据上构建 FDA 模型,求得 Z1 和 Z2 判别函数式以及各样本分布散点图,其中 35 个样本实现了正确的区分和归类,分类准确率为 92.1%,相比较单一 MLP 模型,MLP-FDA 区分能力更强、精度更高。综上,将红外光谱技术与 MLP-FDA 模型结合可以实现对车用保险杠碎片的快速无损鉴别,且模型检测精度高,方法具有普适性和借鉴意义。 展开更多

关键词 车用保险杠碎片 红外光谱 多层感知器 FISHER 判别分析 鉴别

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多层感知器的一种快速网络训练法及其应用 被引量：14

2

作者 宋宜斌 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期125-127,共3页

从多层感知器原理分析出发，提出一种自适应学习速率因子方法，用于对多层感知器中ＢＰ算法的改进，并将改进算法用于ＸＯＲ问题的学习及某分类器实例样本的学习。仿真结果表明，改进的ＢＰ算法可显著加速网络训练速度，学习过程具有较... 从多层感知器原理分析出发，提出一种自适应学习速率因子方法，用于对多层感知器中ＢＰ算法的改进，并将改进算法用于ＸＯＲ问题的学习及某分类器实例样本的学习。仿真结果表明，改进的ＢＰ算法可显著加速网络训练速度，学习过程具有较好的收敛性和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 多层感知器 BP算法 网络训练法 神经网络

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基于多层感知器神经网络的WebShell检测方法 被引量：13

3

作者 胥小波 聂小明 《通信技术》 2018年第4期895-900,共6页

Web Shell是网络入侵常用的工具,具有隐蔽性高、威害性大等特点。现有Web Shell检测方法在检测已知Web Shell时检测准确率较高,但面对复杂灵活的未知、变种Web Shell时,检测准确率很低。针对这一问题,提出了一种基于多层感知器(Multi-La... Web Shell是网络入侵常用的工具,具有隐蔽性高、威害性大等特点。现有Web Shell检测方法在检测已知Web Shell时检测准确率较高,但面对复杂灵活的未知、变种Web Shell时,检测准确率很低。针对这一问题,提出了一种基于多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)神经网络的Web Shell检测方法。首先通过编译工具将样本源码转化为样本字节码,然后使用Bi-Gram将样本字节码切分为字节码序列,再使用TF-IDF计算词频矩阵,并在此基础上筛选特征得到训练样本集的特征矩阵,最后通过多层神经网络训练得到检测模型。实验结果证明:与现有方法相比,构建的检测模型能大幅提升检测准确率、精度及召回率,且对于未知、变种样本的检测准确率能达到90%以上。 展开更多

关键词 多层神经网络 WEBSHELL 机器学习 网络安全 入侵检测

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基于多层感知机的木材颜色分类 被引量：10

4

作者 庄子龙 刘英 +2 位作者 沈鹭翔 丁奉龙 王争光 《林业机械与木工设备》 2020年第6期8-14,共7页

目前的木材分类大多需要依靠人工挑选方式完成,但人工分类受操作人员主观因素、工作经验、劳动强度等因素的制约,已经很难适应产业的发展。为了有效提高木材颜色分类的自动化程度及分类的准确性,采用机器视觉技术对木材表面颜色分类方... 目前的木材分类大多需要依靠人工挑选方式完成,但人工分类受操作人员主观因素、工作经验、劳动强度等因素的制约,已经很难适应产业的发展。为了有效提高木材颜色分类的自动化程度及分类的准确性,采用机器视觉技术对木材表面颜色分类方法展开研究。通过使用python opencv软件对木材表面进行高斯滤波、滚动引导滤波以及特征提取预处理操作,实现对木材图像的去背景化,并将图像的RGB、Lab低阶矩作为颜色分类的特征,最后采用多层感知机(MLP)构建木材表面颜色的分类器。选取了320张无损实木板材的完整表面图像作为训练样本,其中25%为测试集,75%为训练集。结果表明:该分类器对木材表面颜色分类的准确率为96.25%,验证了将多层感知机模型应用在木材颜色分类方面的有效性。 展开更多

关键词 机器视觉 木材 颜色分类 多层感知机

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基于多层神经网络的Webshell改进检测方法研究 被引量：10

5

作者 张涵 薛质 施勇 《通信技术》 2019年第1期179-183,共5页

Webshell是常见的网络攻击方式,而传统的检测手段已无法应对复杂灵活的变种Webshell攻击。因此,提出了一种基于多层神经网络的Webshell改进检测方法。首先,将采集的文件样本进行预编译处理,得到中间代码opcode;其次,使用较新颖的词向量... Webshell是常见的网络攻击方式,而传统的检测手段已无法应对复杂灵活的变种Webshell攻击。因此,提出了一种基于多层神经网络的Webshell改进检测方法。首先,将采集的文件样本进行预编译处理,得到中间代码opcode;其次,使用较新颖的词向量转换算法word2vec将代码序列转换为特征向量;最后,通过设计好的多层神经网络进行检测。经过实验,相较于其他方法,所提方法有效提高了准确率、召回率等性能参数。 展开更多

关键词 WEBSHELL opcode word2vec 多层神经网络

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基于不完全信息的深度学习网络入侵检测 被引量：10

6

作者 饶绪黎 徐彭娜 +1 位作者 陈志德 许力 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2019年第6期53-60,共8页

在网络数据的采集与传输过程中,经常面临无法完全采集、信息丢失等情况。在不完全信息条件下的网络入侵检测成为网络异常检测的难题。为解决不完全信息入侵检测准确率的问题,结合网络数据的特点,文章提出一种基于不完全信息的深度学习... 在网络数据的采集与传输过程中,经常面临无法完全采集、信息丢失等情况。在不完全信息条件下的网络入侵检测成为网络异常检测的难题。为解决不完全信息入侵检测准确率的问题,结合网络数据的特点,文章提出一种基于不完全信息的深度学习网络入侵检测模型(NIDII-DL),借助多层感知神经网络构建深度学习模型,实现信息不完全条件下的入侵检测。实验结果表明,NIDII-DL方法在不完全信息条件下的分类精度高于其他算法,且对信息不完全的敏感度更低。 展开更多

关键词 不完全信息 网络入侵检测 多层感知 特征量

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基于多层感知器的LCC-MMC并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法探讨 被引量：8

7

作者 邢超 高敬业 +3 位作者 毕贵红 陈仕龙 蔡旺 王龙 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期138-145,共8页

针对现有故障检测方法存在阈值整定困难、特征量提取过程复杂的问题,提出一种基于多层感知器(MLP)的电网换相换流器和模块化多电平换流器(LCC-MMC)并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法。首先,分析直流线路昆北侧边界、T区边... 针对现有故障检测方法存在阈值整定困难、特征量提取过程复杂的问题,提出一种基于多层感知器(MLP)的电网换相换流器和模块化多电平换流器(LCC-MMC)并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法。首先,分析直流线路昆北侧边界、T区边界、龙门侧边界的频率特性,指出三端直流线路不同区域发生故障时的故障特征差异;其次,通过小波变换对线模电流、线模电压进行多尺度小波分解,提取小波能量,并结合正、负极电压变化量组成故障特征量。然后,将故障特征量作为MLP的输入量、故障区域作为输出量,构建基于MLP的故障区域识别模型;将测量点提取到的故障特征量输入训练完成的模型即可达到故障区域识别的目的。通过大量仿真验证了所提故障检测方法准确率高,且可耐受300Ω的过渡电阻。 展开更多

关键词 特高压三端混合直流 频率特性 多层感知器 故障特征量 故障检测

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基于TF-IDF的Webshell文件检测 被引量：8

8

作者 赵瑞杰 施勇 +2 位作者 张涵 龙军 薛质 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期363-367,共5页

随着互联网的飞速发展,网络攻击行为日益频繁。Webshell是常见的网络攻击方式,而传统的检测手段已无法应对复杂灵活的变种Webshell攻击。为解决这一问题,提出了一种基于TF-IDF的Webshell文件检测方法。系统首先对不同类型的Webshell文... 随着互联网的飞速发展,网络攻击行为日益频繁。Webshell是常见的网络攻击方式,而传统的检测手段已无法应对复杂灵活的变种Webshell攻击。为解决这一问题,提出了一种基于TF-IDF的Webshell文件检测方法。系统首先对不同类型的Webshell文件进行分类,并对不同文件进行相应的预处理转码,以降低混淆干扰技术对检测的影响;随后建立词袋模型,并采用TF-IDF算法加权提取相关特征;最后使用XGBoost算法训练得到检测模型。与传统机器学习算法进行的10折交叉验证对比测试表明,使用TF-IDF算法预处理后结合XGBoost算法的Webshell文件检测模型性能出色,检测效果相较于传统检测方法在准确率、精确率、召回率等方面均有所提高,同时具备更强的鲁棒性与泛化能力,其中对PHP类型文件检测的准确率达到了98.09%,对JSP类型文件检测准确率达到了97.09%。 展开更多

关键词 Webshell检测 特征提取 交叉验证 TF-IDF 多层神经网络 支持向量机 随机森林 XGBoost算法

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一种基于图像区域系综分类的室外场景理解方法 被引量：4

9

作者 张敏 刘利雄 贾云得 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2004年第12期1443-1448,共6页

多层感知机分类器是一种有效的数据分类方法 ,但其分类性能受训练样本空间的限制。通过多层感知机分类器系综提高室外场景理解中图像区域的分类性能 ,提出了一种自动识别室外场景图像中多种景物所属概念类别的方法。该方法首先提取图像... 多层感知机分类器是一种有效的数据分类方法 ,但其分类性能受训练样本空间的限制。通过多层感知机分类器系综提高室外场景理解中图像区域的分类性能 ,提出了一种自动识别室外场景图像中多种景物所属概念类别的方法。该方法首先提取图像分割区域的低层视觉特征 ,然后基于系综分类方法建立区域视觉特征和语义类别的对应关系 ,通过合并相同标注区域 ,确定图像中景物的高层语义。对包含 5种景物的 1 5 0幅图像进行测试 ,识别率达到了 87%。与基于多层感知机方法的实验结果相比 ,本文提出的方法取得了更好的性能 ,这表明该方法适合于图像区域分类。此外 。 展开更多

关键词 场景理解 多层感知机 基于图像 分类器 场景图 视觉特征 图像分割 系综 外场 对应关系

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基于自编码多层感知器的电力负荷管理终端运行故障诊断方法 被引量：1

10

作者 朱亮亮 滕姗姗 +3 位作者 徐辰冠 庄重 段梅梅 苏慧玲 《电力需求侧管理》 2024年第2期113-118,共6页

针对现有电力负荷管理终端运行故障辨识率低问题,提出一种基于自编码多层感知器的电力负荷管理终端运行故障诊断方法。首先,分析负荷管理终端运行状态指标与故障;其次,阐述自编码多层感知器电力负荷管理终端运行的故障诊断模型及其实现... 针对现有电力负荷管理终端运行故障辨识率低问题,提出一种基于自编码多层感知器的电力负荷管理终端运行故障诊断方法。首先,分析负荷管理终端运行状态指标与故障;其次,阐述自编码多层感知器电力负荷管理终端运行的故障诊断模型及其实现方法,通过终端运行技术指标时序数据的等间隔式滑动窗口,操作获取表征终端运行状态特征候选集合,采用自编码器AE特征选择子模型,提取最优特征子集,借助多层感知器MLP故障诊断辨识子模型,实现终端运行故障分类诊断;最后,通过实验验证所提方法有效性。结果表明所提方法能提升电力负荷管理终端运行故障辨识精确率、召回率和辨识效率,实现电力负荷管理终端运行故障的精细化诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 特征选择 自动编码器 多层感知机 电力负荷管理终端

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基于重力场深层感知模型的重力匹配导航适配区选取算法

11

作者 毛国丞 武凛 +4 位作者 席梦寒 刘石 熊常亮 鲍李峰 王勇 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2122-2135,2144,I0006,共16页

重力匹配导航的定位精度高度依赖于所航行区域的重力场分布,因此,选择合适的导航适配区对于确保重力匹配导航性能较为关键。为了确保重力匹配导航具有较高的定位精度,提出了一种基于重力场深层感知模型的重力匹配导航适配区选取算法,旨... 重力匹配导航的定位精度高度依赖于所航行区域的重力场分布,因此,选择合适的导航适配区对于确保重力匹配导航性能较为关键。为了确保重力匹配导航具有较高的定位精度,提出了一种基于重力场深层感知模型的重力匹配导航适配区选取算法,旨在提高重力匹配导航适配区选取的准确性。首先,使用灰度共生矩阵、局部二值模式和提出的归一化重力尺度,构建重力场特征集;然后,设计重力场深层感知模型,提出了层间传播机制用于训练该模型;最后,将重力场特征集的信息作为输入,提取出航线区域的特征值,并使用提取后的特征值选出重力匹配导航的适配区。选取高精度卫星测高全球海洋重力场模型,分别针对大西洋和太平洋海域的577个5°×5°子区域,每一个子区域选取100条航线进行不同条件下的重力匹配导航试验。试验结果显示:重力场深层感知模型与平均定位误差的斯皮尔曼相关系数的范围是0.61~0.91,肯德尔相关系数的范围是0.41~0.74。传统的多属性决策法与平均定位误差的斯皮尔曼相关系数的范围是0.22~0.70,肯德尔相关系数的范围是0.20~0.63。试验结果表明,提出的重力场深层感知模型提取的特征值与不同条件下重力匹配定位误差具有高度的相关性,因此,按照重力场深层感知模型特征提取值等级选取的区域,对应了相应等级的重力匹配导航定位精度,通过这样的方式提高了重力匹配导航适配区选取的准确性。 展开更多

关键词 重力匹配导航适配区选取 多层感知机 重力场深层感知模型 灰度共生矩阵 局部二值模式

原文传递

基于深度学习的土地综合整治及国土生态修复关键技术研究

12

作者 黄振妥 谢武强 《测绘与空间地理信息》 2024年第11期85-88,共4页

随着城市建设用地不断扩张,土地供需矛盾日益突出。当前多数土地综合整治项目缺乏关于耕地土/水环境整治技术相关的探索和研究。本文通过研究天空地一体的全域土地综合整治潜力调查评价与耕地土水环境保持生态修复关键技术,构建全域土... 随着城市建设用地不断扩张,土地供需矛盾日益突出。当前多数土地综合整治项目缺乏关于耕地土/水环境整治技术相关的探索和研究。本文通过研究天空地一体的全域土地综合整治潜力调查评价与耕地土水环境保持生态修复关键技术,构建全域土地综合整治及国土生态修复深度学习平台,实现对全域土地综合整治及国土生态修复项目生态服务协同权衡智能评价,提高生态系统管理水平,对维护生态系统安全和可持续发展至关重要,对全域土地综合整治和生态修复项目监管、设计和实施做到科学辅助决策。 展开更多

关键词 土地综合整治 生态修复 多源遥感分析 深度学习 多层感知

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基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法 被引量：4

13

作者 刘奇飞 杜彦辉 芦天亮 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期381-384,406,共5页

为识别出不同社交网络平台中属于同一自然人的账号,提出了一种基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法。首先,设计了基于网络表示学习的用户关系提取模块,将大规模用户关系转换至低维向量空间进行表示;然后,针对异构信息网络改进了... 为识别出不同社交网络平台中属于同一自然人的账号,提出了一种基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法。首先,设计了基于网络表示学习的用户关系提取模块,将大规模用户关系转换至低维向量空间进行表示;然后,针对异构信息网络改进了传统网络表示学习算法,提出了CSNLINE算法,实现融合跨社交网络先验关联关系的网络表示;最后,构建了基于多层感知机的用户身份关联模型。实验结果表示,提出的方法与目前先进的方法相比,综合指标F1值和正确率的提高均超过12%,证明了该方法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 用户关系 跨社交网络 用户身份关联 网络表示学习 多层感知机

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基于文本分类的政府网站信箱自动转递方法研究 被引量：4

14

作者 王思迪 胡广伟 +1 位作者 杨巳煜 施云 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期51-59,共9页

【目的】为改善政府网站领导信箱传统人工转递方式存在的人力、时间成本较高以及工作人员负担较重等问题,研究网站来信的自动转递方法。【方法】选择较有代表性的分类算法,包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林以及多层神经网络,对北京、... 【目的】为改善政府网站领导信箱传统人工转递方式存在的人力、时间成本较高以及工作人员负担较重等问题,研究网站来信的自动转递方法。【方法】选择较有代表性的分类算法,包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林以及多层神经网络,对北京、合肥和深圳的市长信箱文本数据进行对比实验,进而设计一套基于文本分类的政府网站信箱自动转递方法,并给出相应的应用建议。【结果】神经网络算法在市长信箱文本的分类表现最优,宏平均精确度和召回率均达0.85以上,且所有微平均指标均达0.93以上;朴素贝叶斯算法次之;随机森林算法的宏平均精确度很高,但召回率较差;决策树算法的精确度和召回率都较一般。【局限】未能兼顾来信数量不均衡对结果的影响,且实验时剔除了数据量过小的部门的来信数据,这在实际应用中可能会存在一定偏差。【结论】本文设计的政府网站信箱自动转递方法能够优化领导信箱运作机制,对提升线上政民互动效率,降低人力及行政成本具有积极意义。 展开更多

关键词 领导信箱 自动转递 文本分类 多层神经网络 流程优化

原文传递

基于多层感知机模型的车牌识别技术 被引量：4

15

作者 李伟 《自动化技术与应用》 2021年第1期167-169,180,共4页

车牌识别是对实时图像中的车牌区域进行感知和截取,进行光学字符识别的过程。针对人工检测效率低的弊端,设计了一种应用于Android移动平台的车牌识别检测系统,利用OpenCV视觉开发库进行二次开发,使用支持向量机对图像进行判断,截取有效... 车牌识别是对实时图像中的车牌区域进行感知和截取,进行光学字符识别的过程。针对人工检测效率低的弊端,设计了一种应用于Android移动平台的车牌识别检测系统,利用OpenCV视觉开发库进行二次开发,使用支持向量机对图像进行判断,截取有效车牌区,并使用人工神经网络中的多层感知机模型实现字符的识别。测试结果表明,该系统检测速度快,准确性能高,对硬件设备要求低,实现了在移动环境下对车牌信息的有效检测和采集。 展开更多

关键词 OPENCV 车牌检测 字符识别 多层感知机

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基于脑电运动速度想象的单次识别研究 被引量：4

16

作者 伏云发 徐保磊 +1 位作者 裴立力 李洪谊 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期555-561,共7页

基于运动想象脑电节律活动的脑-机接口是脑-机接口系统研究中的重要范式之一。本研究给出一种基于运动速度想象的新的研究范式,探索在该研究范式下对运动速度想象具有反应性的脑电节律活动,并进行单次识别。采集了4个健康志愿者想象左... 基于运动想象脑电节律活动的脑-机接口是脑-机接口系统研究中的重要范式之一。本研究给出一种基于运动速度想象的新的研究范式,探索在该研究范式下对运动速度想象具有反应性的脑电节律活动,并进行单次识别。采集了4个健康志愿者想象左手食指快速运动(4 Hz)和慢速运动(1 Hz)时的脑电信号,速度由节拍器定节奏和训练。通过能量谱分析,在C3、Cz和C4通道发现了对运动速度想象具有反应性的频带:9 Hz至13 Hz。提取通道C3、Cz和C4上9 Hz至13 Hz频带能量构建特征空间,分别利用Fisher判别分析和多层感知器神经网络进行运动速度想象的单次识别,对于左手食指快速运动和慢速运动想象,Fisher判别分析和多层感知器神经网络取得的平均误分类率分别是27.7±1.2%,28.4±4.6%,正确识别率均在70%以上。结果表明,尽管运动速度想象的单次识别是一个困难的挑战,但通过精心设计研究范式,适当训练被试,能够诱发出对速度起反应的特征频带,基于脑电单次识别运动速度想象是可行的,该研究可望能够为脑-机接口提供额外的新的速度控制参数。 展开更多

关键词 脑电 运动速度想象 FISHER判别分析 多层感知器 脑-机接口

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面向复杂场景图像的文本定位新方法 被引量：3

17

作者 傅光辉 黄剑华 +2 位作者 唐降龙 刘家锋 吴锐 《微计算机信息》 北大核心 2008年第18期183-185,共3页

针对复杂场景文本,提出了通过投影产生候选文本块的新算法和针对该算法的候选文本块分析方法。首先根据MLP网络的输出确定图像每个像素点是文本像素点还是非文本像素点,得到候选二值图像。然后根据候选二值图像使用投影法生成候选文本块... 针对复杂场景文本,提出了通过投影产生候选文本块的新算法和针对该算法的候选文本块分析方法。首先根据MLP网络的输出确定图像每个像素点是文本像素点还是非文本像素点,得到候选二值图像。然后根据候选二值图像使用投影法生成候选文本块,针对该投影法,本文提出了频率分析法剔除非文本块,有效的提高了定位准确率。实验表明,本文的方法实现简单,而且可以得到较好的文本定位效果。 展开更多

关键词 MLP网络 多层感知器 投影 区域分析

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基于数据挖掘技术的组件核子密度预测研究 被引量：3

18

作者 雷济充 谢金森 +5 位作者 于涛 周剑东 陈珍平 赵鹏程 谢超 倪梓宁 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期126-132,共7页

采用DRAGON程序对9600个样本进行计算,并以^(235)U、^(238)U、^(239)Pu、^(241)Pu、^(137)Cs、^(244)Cm以及154Nd核素的核子密度为预测参数,选用线性回归模型、基于决策树构建的回归树模型、多层感知机(MLP)模型和随机森林模型开展模型... 采用DRAGON程序对9600个样本进行计算,并以^(235)U、^(238)U、^(239)Pu、^(241)Pu、^(137)Cs、^(244)Cm以及154Nd核素的核子密度为预测参数,选用线性回归模型、基于决策树构建的回归树模型、多层感知机(MLP)模型和随机森林模型开展模型训练,选用皮尔逊相关系数(PCC)、平均绝对误差(MAE)、相对绝对误差(RAE)、相对均方根误差(RRSE)评价模型的拟合效果;利用训练好的模型在测试集中对目标核素进行预测,通过相对误差评价其预测精度。结果表明,训练数据模型的时间均在3 s以内;通过选取的参数的评价可得,对于所有预测核素,在4种模型中训练效果最佳的为MLP模型,其相关性均在0.999以上;MLP模型对所有的预测核素的预测平均偏差小于1%。本文初步验证了数据挖掘技术在组件核子密度预测方面的可行性。 展开更多

关键词 数据挖掘 燃耗 核子密度 DRAGON 多层感知机

原文传递

纺纱生产BP神经网络模型 被引量：1

19

作者 马维国 《计算机辅助工程》 2004年第3期57-59,共3页

针对纺纱生产的工业过程和关键控制参数,建立了基于误差反向传输(BP)学习算法的多层感知器神经网络软件模型,以一组工业生产数据对模型进行了成功训练和验证,取得了优良的精度,证实了模型的有效性和实际应用价值.

关键词 学习算法 多层感知器 工业过程 软件模型 BP神经网络模型 数据 验证 工业生产 BP 有效性

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一种基于恒虚警检测的无线电监测方法 被引量：2

20

作者 孙浩 吴世鹏 《通信技术》 2021年第3期647-653,共7页

为了在无线电监测时实现对不明信号的检测登记,提出一种使用检测删除结合神经网络改进的恒虚警算法对全景频谱数据进行检测。该方法使用神经网络对背景杂波环境进行分类,根据不同的背景杂波环境选择不同种类的恒虚警检测器。此外,对该... 为了在无线电监测时实现对不明信号的检测登记,提出一种使用检测删除结合神经网络改进的恒虚警算法对全景频谱数据进行检测。该方法使用神经网络对背景杂波环境进行分类,根据不同的背景杂波环境选择不同种类的恒虚警检测器。此外,对该方法进行预检测,将可疑点保存到列表中,在正式检测时将非检测单元的其他数据置为平均值。实验结果表明,该算法具有良好的综合性能,在均匀杂波背景和多目标杂波背景环境下能够使检测率分别提升11.3%和2%。 展开更多

关键词 无线电监测 恒虚警 检测删除 深度学习 多层感知

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