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网络流量预测方法 被引量：34
1
作者 董梦丽 杨庚 曹晓梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期98-100,共3页
分析网络流量的行为特性并建立模型进行预测,对于网络管理以及安全预警具有重要意义。基于此,针对网络异常处理滞后、网络服务质量差等问题,研究多种经典流量预测方法,从流量特性、建模复杂性、预测精度及应用场景等多角度进行分析比较... 分析网络流量的行为特性并建立模型进行预测,对于网络管理以及安全预警具有重要意义。基于此,针对网络异常处理滞后、网络服务质量差等问题,研究多种经典流量预测方法,从流量特性、建模复杂性、预测精度及应用场景等多角度进行分析比较。实验结果证明,预测模型与具体场景密切相关,实际操作时需根据流量特性及预测目标选择合适的模型。 展开更多
关键词 时间序列 小波变换 神经网络 预测精度 复杂度
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基于神经网络和专家系统的故障诊断 被引量：19
2
作者 徐常胜 周兆英 +1 位作者 刘思行 张耀清 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1995年第4期342-346,351,共6页
分析了专家系统和神经网络在故障诊断中的应用。针对两种技术各自的优缺点，建立了一个基于神经网络和专家系统的采煤机集成故障诊断系统。介绍了系统的结构、诊断策略及神经网络的学习算法，并给出了仿真结果。
关键词 故障诊断 神经网络 专家系统
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融合神经网络的一种改进遗传算法 被引量：13
3
作者 曹先彬 郑振 +1 位作者 范磊 王煦法 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期486-492,共7页
本文提出了一种融合神经网络的改进遗传算法。此算法以遗传算法为基础,在遗传算法的循环体中将神经网络和遗传操作融合,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力。基于函数优化和典型NP-complets问题... 本文提出了一种融合神经网络的改进遗传算法。此算法以遗传算法为基础,在遗传算法的循环体中将神经网络和遗传操作融合,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力。基于函数优化和典型NP-complets问题的实验表明此算法具有良好性能。 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 鲁棒性 自学习
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基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法 被引量：20
4
作者 熊俊涛 戴森鑫 +3 位作者 区炯洪 林筱芸 黄琼海 杨振刚 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期195-202,共8页
为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。... 为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。 展开更多
关键词 大豆叶片 缺素 深度学习 神经网络 迁移学习
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神经网络的多传感器数据融合基于新算法在障碍物识别中的应用 被引量：9
5
作者 朱晓芸 杨建刚 何志钧 《机器人》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期166-172,共7页
本文提出了一种用于自主式移动机器人的障碍物类型识别的数据融合新方法，有两种不同的神经网络——小脑模型联接控制器（ＣＭＡＣ）和多层前向网分别对来自ＣＣＤ摄象机的二维图象和来自超声测距系统的距离信息进行数据融合，而这两种... 本文提出了一种用于自主式移动机器人的障碍物类型识别的数据融合新方法，有两种不同的神经网络——小脑模型联接控制器（ＣＭＡＣ）和多层前向网分别对来自ＣＣＤ摄象机的二维图象和来自超声测距系统的距离信息进行数据融合，而这两种神经网络事先都用围绕障碍物采集的数据集进行过离线训练．为了验证该系统的有效性，我们构造了一系列的仿真实验．实验结果表明，一台个人计算机就能实时地识别出障碍物的类型． 展开更多
关键词 传感器 数据融合 神经网络 移动式 机器人
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粒子群优化RBF神经网络的短时交通流量预测 被引量：15
6
作者 冯明发 卢锦川 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第12期323-326,共4页
根据交通流量数据具有非周期性、非线性和随机性等特点,为了更准确地对交通流量进行预测,实现交通智能控制和规划是主要问题。交通流量预测中存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢,泛化能力差等问题,影响了交通流量预测的实用性和准确性... 根据交通流量数据具有非周期性、非线性和随机性等特点,为了更准确地对交通流量进行预测,实现交通智能控制和规划是主要问题。交通流量预测中存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢,泛化能力差等问题,影响了交通流量预测的实用性和准确性。提出基于粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法。利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对短时交通流量进行仿真预测,仿真结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较高的预测精度,比RBF预测模型精度高、收敛快。PSO算法优化的RBF神经网络,适用于短时交通流量预测,预测精度较高,具有推广应用价值。 展开更多
关键词 交通流量 神经网络 粒子群算法 优化
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协同神经网络的不变性研究 被引量：5
7
作者 赵同 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第10期34-38,共5页
协同神经网络作为一种全新的神经网络，它的自上而下的构造方式，与自然界中自组织现象存在深刻的相似性．文中在介绍了模式识别协同神经网络的基础上，研究了协同神经网络用于模式识别的空间不变性．通过二维傅氏变换、复对数映射等方... 协同神经网络作为一种全新的神经网络，它的自上而下的构造方式，与自然界中自组织现象存在深刻的相似性．文中在介绍了模式识别协同神经网络的基础上，研究了协同神经网络用于模式识别的空间不变性．通过二维傅氏变换、复对数映射等方法，对图象进行预处理，提取图象的空间不变性，并在变换后的空间上利用协同神经网络进行识别．试验表明，协同神经网络不但能够识别空间变化的图象，并且对缺损、加噪图象也能很好识别，并且识别速度快，鲁棒性强，不会出现传统神经网络经常出现的伪状态． 展开更多
关键词 协同学 神经网络 汉字图象 模式识别
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基于神经网络光伏发电预测模型的研究 被引量：15
8
作者 康洪波 刘瑞梅 侯秀梅 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期447-449,共3页
随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏发电系统监控具有越来越重要的意义。而光伏发电预测是光伏监控系统能量调度的一项重要日常工作,是制定输配电方案的主要依据。通过对比三种主流的光伏发电预测模型,分析影响光伏发电量的各... 随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏发电系统监控具有越来越重要的意义。而光伏发电预测是光伏监控系统能量调度的一项重要日常工作,是制定输配电方案的主要依据。通过对比三种主流的光伏发电预测模型,分析影响光伏发电量的各种因素,设计了一种新颖的基于BP神经网络的光伏发电预测模型。该模型根据不同的日类型和季节进行预测子模型划分,预测子模型以温度、历史发电数据、历史日照强度数据为输入数据对模型进行了训练与仿真分析。预测结果验证了该模型的有效性,对于保持电力系统的功率平衡和经济运行有着重要的意义。 展开更多
关键词 光伏发电 光电跟踪 神经网络 发电预测
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基于云模型的BP算法改进 被引量：11
9
作者 柴日发 徐文骞 曾文华 《计算机仿真》 CSCD 2002年第3期123-126,共4页
云模型是定性定量间的不确定转换模型 ,它将概念的模糊性和随机性集成在一起。文中提出一种利用云模型来有效避免BP算法陷入局部极小的方法 ,该方法通过基于云模型和输入参数区间划分的学习因子自适应调整算法来实现。该算法在复杂非线... 云模型是定性定量间的不确定转换模型 ,它将概念的模糊性和随机性集成在一起。文中提出一种利用云模型来有效避免BP算法陷入局部极小的方法 ,该方法通过基于云模型和输入参数区间划分的学习因子自适应调整算法来实现。该算法在复杂非线性分类 (阴阳图 ) 展开更多
关键词 云模型 BP算法 神经网络 定性规则 学习算法
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神经网络在音乐分类中的应用研究 被引量：11
10
作者 李剑 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第11期168-171,共4页
针对音乐的多样性和不确定性,使传统分类方法在大规模的实际音乐分类应用中速度慢、正确率低。为了提高音乐分类的正确率和分类精度,提出一种基于神经网络的音乐分类方法。首先采用倒谱系数提取音乐特征,选择最优的特征信号,加快识别速... 针对音乐的多样性和不确定性,使传统分类方法在大规模的实际音乐分类应用中速度慢、正确率低。为了提高音乐分类的正确率和分类精度,提出一种基于神经网络的音乐分类方法。首先采用倒谱系数提取音乐特征,选择最优的特征信号,加快识别速度,然后利用BP神经网络模型对特征信号进行训练,建立最优分类器模型,最后对测试音乐进行分类。对民歌、古筝、摇滚和流行四种音乐进行仿真实验,神经网络分类方法平均分类正确率达88.6%,比传统方法的分类正确率高出5%,同时速度也相应加快。结果表明,神经网络分类方法是一种有效的音乐类型分类方法。 展开更多
关键词 音乐分类 神经网络 特征提取 隐含马尔科夫模型
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基于神经网络的异常船舶航迹特征因子模型 被引量：6
11
作者 牟红梅 胡青 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第34期14610-14617,共8页
船舶异常行为是海事安全科学理论研究的重要组成部分,它对于船舶监管以及海上安全通行具有重要意义,目前是航海领域的热点研究方向之一。根据船舶航迹分析船舶航行状态以及规范性,研究了船舶航迹行为特征,发现隐藏于航迹数据集中的船舶... 船舶异常行为是海事安全科学理论研究的重要组成部分,它对于船舶监管以及海上安全通行具有重要意义,目前是航海领域的热点研究方向之一。根据船舶航迹分析船舶航行状态以及规范性,研究了船舶航迹行为特征,发现隐藏于航迹数据集中的船舶异常行为模型。针对目前危险船舶向外播放伪造数据造成的船舶监控不准确的异常船舶行为,提出了基于神经网络的异常船舶航迹特征因子模型。通过中分纬度算法分析轨迹数据的隐藏关系,选取实际舶船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)的数据对多层前馈神经网络(back propagation,BP)进行训练,使其完成对关系规则的学习,通过测试集数据对模型准确性进行判断。结果表明,该模型对于伪造船舶数据判断的准确率高于0.985。 展开更多
关键词 船舶轨迹 特征因子 中分纬度算法 伪数据 神经网络
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基于多核处理器的多层感知神经网络设计和实现 被引量：4
12
作者 朱新召 胡哲琨 +2 位作者 周莉 陈杰 戈志伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第11期27-31,共5页
采用基于片上网络通信的多核处理器,设计并实现了一种具有可重构性、运行时配置和更新,以及具有学习能力的多层感知器神经网络结构以及对应的编程模型,并在FPGA上进行了验证.实验结果表明所设计的结构满足精度和实时性要求,且编程模型简... 采用基于片上网络通信的多核处理器,设计并实现了一种具有可重构性、运行时配置和更新,以及具有学习能力的多层感知器神经网络结构以及对应的编程模型,并在FPGA上进行了验证.实验结果表明所设计的结构满足精度和实时性要求,且编程模型简单,易于扩展和维护,为人工神经网络在计算机视觉和人工智能领域的应用提供了良好的解决方法. 展开更多
关键词 多层感知器 神经网络 多核处理器 片上系统 FPGA
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起重机模糊神经网络防摇摆控制仿真研究 被引量：4
13
作者 何航 宛西原 胡宇 《自动化与仪器仪表》 2014年第1期10-11,14,共3页
起重机起重过程中吊物摇摆系统模型的复杂性,非线性,时变性导致传统PID控制在此过程中存在控制效果不理想,控制参数难以整定等问题。利用模糊控制不依赖精确数学建模,以及神经网络的自学习性等优点。提出一种将起重机传统PID控制与模糊... 起重机起重过程中吊物摇摆系统模型的复杂性,非线性,时变性导致传统PID控制在此过程中存在控制效果不理想,控制参数难以整定等问题。利用模糊控制不依赖精确数学建模,以及神经网络的自学习性等优点。提出一种将起重机传统PID控制与模糊神经网络相结合的控制方法。通过仿真对比发现改进后的控制方法能够有效降低系统稳定的调节时间,吊装货物的摆幅也得到减少。 展开更多
关键词 PID控制 模糊控制 神经网络 防摇摆
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基于混合注意力机制的脑卒中康复方案推荐 被引量：4
14
作者 程铭 熊蜀峰 +1 位作者 李霏 梁盼 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期569-577,共9页
脑卒中是一种急性脑血管疾病,患者康复周期长,康复机制复杂,给家庭和社会带来极大负担。为了弥补脑卒中传统诊疗方法的不足,为经验不足的医师提供有效的临床辅助决策支持,提出了一种面向电子病历的混合注意力机制模型为脑卒中患者的康... 脑卒中是一种急性脑血管疾病,患者康复周期长,康复机制复杂,给家庭和社会带来极大负担。为了弥补脑卒中传统诊疗方法的不足,为经验不足的医师提供有效的临床辅助决策支持,提出了一种面向电子病历的混合注意力机制模型为脑卒中患者的康复治疗方案进行推荐。该模型首先利用康复项目语义信息挖掘其与病历文本之间的语义关系,构建面向特定康复项目的病历表示;同时采用自注意力机制从病历文本中识别特定康复项目的病历表示;然后将二者进行有机地融合,生成最终的病历表示;最后构建多标签分类器进行康复治疗项目的 top-N推荐。在一个真实的来自三甲医院神经内科和康复医学科的电子病历数据集上进行实验,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 脑卒中康复 推荐系统 注意力机制 神经网络
原文传递
神经网络技术在矿体边界圈定中的应用研究 被引量：3
15
作者 王小完 杨桦 《金属矿山》 CAS 北大核心 2009年第2期46-50,共5页
矿体圈定是储量计算和采矿设计的基础,也是准确掌握矿体空间分布形态、有用矿物变化规律、矿石储量分布情况的重要依据。针对传统的矿体圈定方法带有浓厚的主观随意性、效率低等缺限,运用人工神经网络原理,提出基于神经网络的矿岩边界... 矿体圈定是储量计算和采矿设计的基础,也是准确掌握矿体空间分布形态、有用矿物变化规律、矿石储量分布情况的重要依据。针对传统的矿体圈定方法带有浓厚的主观随意性、效率低等缺限,运用人工神经网络原理,提出基于神经网络的矿岩边界自动圈定,经实际验证能大幅度提高矿体边界圈定效率,很好地解决其他已有方法中存在的问题,其准确程度明显优于传统方法。 展开更多
关键词 矿体 神经网络 自动圈定 边界
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基于灵敏度分析的模拟电路故障特征优化 被引量：2
16
作者 赵军荣 石秀华 +1 位作者 王永虎 陈永社 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期262-264,共3页
研究了灵敏度分析在模拟电路故障诊断中的数据压缩及特征优化中的应用,利用神经网络的非线性映射和学习推理的优点,提出了基于特征灵敏度的特征向量优化方法。通过对模拟电路的频响参数分析,比较输入特征向量的分类能力,减少输入数据冗... 研究了灵敏度分析在模拟电路故障诊断中的数据压缩及特征优化中的应用,利用神经网络的非线性映射和学习推理的优点,提出了基于特征灵敏度的特征向量优化方法。通过对模拟电路的频响参数分析,比较输入特征向量的分类能力,减少输入数据冗余和降低向量维数,实现特征向量的优化。对标准电路的仿真结果表明:该方法与优化前的诊断准确率相近,能够实现模拟电路故障特征优化。 展开更多
关键词 模拟电路 灵敏度分析 神经网络 LABVIEW 特征优化
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降水量的自适应神经网络模糊推理预报 被引量：1
17
作者 李爱玲 孔金生 沈宪章 《电脑开发与应用》 2005年第2期33-34,36,共3页
为了对降水量进行建模与预测 ,介绍了自适应神经网络模糊推理系统 ,设计了基于神经网络的自适应模糊控制器 ,该网络能从一组操作数据中提取模糊控制规则 ,提高降水量预报的准确度。仿真结果表明 ,该方法是非常有效的。
关键词 降水量 自适应 神经网络 神经模糊推理系统 MATLAB 模糊工具箱
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基于神经网络的空间站锂离子蓄电池电性能预测 被引量：2
18
作者 张璟 杨广 +1 位作者 谢盛 杨思远 《载人航天》 CSCD 2015年第4期367-372,共6页
空间站锂离子蓄电池的电性能需要根据任务的变化,做出一定时间的电性能预测。构建了动态神经网络模型,对锂离子蓄电池地面充放电循环数据进行了筛选分类,用于开环和闭环动态神经网络的训练校正和测试,并比较了预测值和实测值,结果显示... 空间站锂离子蓄电池的电性能需要根据任务的变化,做出一定时间的电性能预测。构建了动态神经网络模型,对锂离子蓄电池地面充放电循环数据进行了筛选分类,用于开环和闭环动态神经网络的训练校正和测试,并比较了预测值和实测值,结果显示误差值可控制在1.42%和3.61%之间,此方法可应用于空间站智能电网工程仿真预测和管理实践中。 展开更多
关键词 神经网络 锂离子蓄电池 电性能 预测
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神经网络在勘探地球物理的应用 被引量：2
19
作者 王斯昊 何兰芳 李亮 《新疆地质》 CAS CSCD 2022年第1期73-77,共5页
随着地球物理数据和地质信息的不断积累,神经网络作为一种数据驱动的建模工具在地球物理中的应用越来越广泛,在数据预处理和图像识别等方面表现出色。为了梳理神经网络在勘探地球物理的应用现状与发展趋势,本文回顾了神经网络的发展历... 随着地球物理数据和地质信息的不断积累,神经网络作为一种数据驱动的建模工具在地球物理中的应用越来越广泛,在数据预处理和图像识别等方面表现出色。为了梳理神经网络在勘探地球物理的应用现状与发展趋势,本文回顾了神经网络的发展历程、基本原理和主要技术框架,总结了神经网络在勘探地震、电磁法、重磁勘探中的应用,同时分析了神经网络的优势与不足。神经网络在地球物理中的可行性已被学者们广泛认可,但在实际应用中仍然存在一系列难题有待深入探索。 展开更多
关键词 神经网络 地球物理勘探 应用进展 发展趋势
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基于BP神经网络的入侵检测系统 被引量：1
20
作者 王博 《信息与电脑》 2018年第14期41-42,共2页
BP神经网络的运算速度较慢、网络训练效率较低,并且在网络学习过程中很容易陷入局部最值,影响训练结果精度,最终会造成入侵检测系统在检测时有较高的误报率和较长的检测时间延迟。为解决以上问题,笔者引入了LM算法,将LMBP神经网络引入... BP神经网络的运算速度较慢、网络训练效率较低,并且在网络学习过程中很容易陷入局部最值,影响训练结果精度,最终会造成入侵检测系统在检测时有较高的误报率和较长的检测时间延迟。为解决以上问题,笔者引入了LM算法,将LMBP神经网络引入检测系统,实验表明,改进后的系统具有更快的响应速度、更高的检测正确率。 展开更多
关键词 BP 神经网络 入侵检测
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