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多层前向网络的研究——遗传BP算法和结构优化策略 被引量:51
1
作者 陈荣 徐用懋 兰鸿森 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第1期43-49,共7页
分析了引起BP算法局部收敛现象的原因,探讨了解决的途径.通过对遗传算法中的基因群体的实数化,并将其与BP算法有机地集成起来,提出了遗传BP算法.此外,在借鉴网络剪枝法思想的基础上,重新定义网络结构复杂度函数,并以遗传... 分析了引起BP算法局部收敛现象的原因,探讨了解决的途径.通过对遗传算法中的基因群体的实数化,并将其与BP算法有机地集成起来,提出了遗传BP算法.此外,在借鉴网络剪枝法思想的基础上,重新定义网络结构复杂度函数,并以遗传算法直接求解网络结构优化问题,给出了网络结构优化策略. 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 BP算法 结构优化
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基于神经网络的管理信息系统综合评价方法 被引量:30
2
作者 张新红 郑丕谔 《系统工程学报》 CSCD 2002年第5期445-450,共6页
在建立管理信息系统综合评价指标体系的基础上 ,提出了一种基于 BP网络的管理信息系统综合评价方法 ,该方法不仅能够模拟专家对管理信息系统进行综合评价 ,而且避免了评价过程中的人为失误 .
关键词 神经网络 管理信息系统 综合评价 BP算法
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基于实数编码遗传算法的多层神经网络BP算法 被引量:27
3
作者 王保中 康立山 何巍 《武汉大学学报(自然科学版)》 CSCD 1998年第3期289-291,共3页
提出用实数编码的遗传算法来优化多层神经网络的权值,并且将遗传算法与BP算法结合,能有效地避免BP算法陷入局部极小和遗传算法过早收敛,实验结果令人满意.
关键词 神经网络 遗传算法 BP算法 编码 解码
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基于李雅普诺夫函数的BP神经网络算法的收敛性分析 被引量:7
4
作者 张茂元 卢正鼎 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第1期93-95,共3页
针对前馈神经网络应时变输入的自学习机制 ,采用李雅普诺夫函数来分析权值的收敛性 ,从而揭示 BP神经网络算法朝最小误差方向调整权值的内在因素 ,并在分析单参数 BP算法收敛性基础上 ,提出单参数变调整法则的离散型 BP神经网络算法 .
关键词 李雅普诺夫函数 前馈神经网络 BP算法 单参数 变调整法则
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利用双BP算法提高BP网络的泛化能力 被引量:9
5
作者 穆志纯 徐雪艳 闫铁梁 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1995年第1期51-56,共6页
BP网络用于梯度功能材料(EGM)制备过程中的材料特性估计,在解决其制备知识自学习方面,取得了较好的效果。为了进一步改善网络的泛化特性,提高估计精度,本文采用一种改进的双BP算法,并在梯度功能材料合成设计中进行了应用,明显地提高了... BP网络用于梯度功能材料(EGM)制备过程中的材料特性估计,在解决其制备知识自学习方面,取得了较好的效果。为了进一步改善网络的泛化特性,提高估计精度,本文采用一种改进的双BP算法,并在梯度功能材料合成设计中进行了应用,明显地提高了估计精度。 展开更多
关键词 BP算法 神经网络 神经网络
原文传递
多硝基炸药撞击感度与分子特征量关联度的BP神经网络方法研究 被引量:10
6
作者 赵俊 何碧 +1 位作者 程新路 杨向东 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期627-631,共5页
引入神经网络BP算法研究了36种炸药分子的撞击感度与其分子特征量间的关联关系.所有分子的特征量均采用DFTB3P86/6-31G**方法计算所得.共设计了8个不同的输入方案,训练和预测结果表明,在均方误差允许范围内(0.6245-4.4900),网络是可靠的... 引入神经网络BP算法研究了36种炸药分子的撞击感度与其分子特征量间的关联关系.所有分子的特征量均采用DFTB3P86/6-31G**方法计算所得.共设计了8个不同的输入方案,训练和预测结果表明,在均方误差允许范围内(0.6245-4.4900),网络是可靠的.同时,含特征量(HOMO-LUMO)*BDE的方案训练预测结果最理想,说明在网络结构和训练参数基本相同的情况下,(HOMO-LUMO)*BDE与撞击感度的关联度最强,仅次于它的特征量是(HOMO-LUMO). 展开更多
关键词 神经网络 撞击感度 BP算法 炸药分子
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人工神经网络在岩溶水资源评价中的应用 被引量:9
7
作者 周翔 朱学愚 《中国岩溶》 CAS CSCD 1999年第4期337-341,共5页
本文通过采用并加以改进的误差反向传播人工神经网络(BPN)算法,使网络收剑速度加快和避免局部极小。在此基础上建立了岩溶水模拟模型,同时以济南为例对模型进行了应用验证。拟合结果表明,该方法对于岩溶水资源评价具有较大的适用性。
关键词 人工神经网络 误差后传算法 岩溶水 水资源评价
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基于神经网络的企业未来获利能力综合评价 被引量:4
8
作者 赵建国 杨永武 《中国管理科学》 CSSCI 1998年第3期34-38,共5页
本文分析了相关分析──多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足之处。提出了基于神经网络的多指标综合评价法,从企业外部环境和企业技术实力等七个方面进行综合评价,并通过仿真试验,证明采用该方法获得的结果是令... 本文分析了相关分析──多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足之处。提出了基于神经网络的多指标综合评价法,从企业外部环境和企业技术实力等七个方面进行综合评价,并通过仿真试验,证明采用该方法获得的结果是令人满意的。 展开更多
关键词 企业 经济效益 评价 神经网络 未来获利能力
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基于改进的神经网络算法对电动车续航里程的预测研究
9
作者 张国良 张延良 +2 位作者 薛雷 李升建 张杨 《机械工程与设计(中英文版)》 2024年第1期1-6,共6页
电动车的续航里程受电池温度、电流、单体电压、载重、驾驶行为、剩余电量、车速等多个因素的影响,各个因素之间是一种非线性关系。可以利用传统BP神经网络算法对采集数据进行训练得到续航里程训练模型,但BP算法存在局部最优差、收敛速... 电动车的续航里程受电池温度、电流、单体电压、载重、驾驶行为、剩余电量、车速等多个因素的影响,各个因素之间是一种非线性关系。可以利用传统BP神经网络算法对采集数据进行训练得到续航里程训练模型,但BP算法存在局部最优差、收敛速度慢和初始权阀值不易确定的缺点,因此,可以结合遗传算法对BP神经网络的参数进行优化弥补其缺点,同时利用采集的数据对网络进行重复学习,得到更高精度的续航里程训练模型。 展开更多
关键词 BP算法 遗传算法 续航里程 人工神经网络
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基于反向传播算法与隐藏层的语音识别系统研究
10
作者 张岳珺 《自动化与仪器仪表》 2024年第8期95-98,103,共5页
为设计出具有优秀分类性能的英语语音情感识别模型,研究中调整了反向传播算法的隐层结构,并与海鸥优化算法结合组成英语语音情感识别模型。测试结果如下:设计的模型在训练完成后损失函数为1.33,低于对比模型,它的识别准确率与精确率分别... 为设计出具有优秀分类性能的英语语音情感识别模型,研究中调整了反向传播算法的隐层结构,并与海鸥优化算法结合组成英语语音情感识别模型。测试结果如下:设计的模型在训练完成后损失函数为1.33,低于对比模型,它的识别准确率与精确率分别为96.1%与96.5%,也高于全部对比模型。测试结果证明,此次研究设计的英语语音情感识别模型具有优良的英语语音识别能力,在提升英语机器翻译系统翻译能力方面,具有一定应用潜力。 展开更多
关键词 反向传播算法 隐藏层 海鸥优化 情感识别 英语语音
原文传递
基于多层前向神经网络的电加热炉系统辨识 被引量:3
11
作者 王作宏 王永骥 《武汉科技学院学报》 2001年第2期19-25,共7页
介绍了一种基于多层前向神经网络的电加热炉系统辨识。本系统选择神经网络辨识器模型 ,运用改进后的BP算法训练辨识神经网络 ,大大地提高学习速度 ,缩短训练时间 。
关键词 系统辨识 多层前向神经网络 BP算法 LM算法 电加热炉 输入输出关系 温区
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基于神经网络的加工过程模型辨识 被引量:3
12
作者 姚锡凡 陈统坚 +1 位作者 李伟光 彭观 《机床与液压》 北大核心 1999年第4期7-8,68,共3页
介绍了神经网络动态建模方法,以车削加工过程为例,用一个带单隐层的反向传播(BP)网络对非线性的加工过程进行了辨识研究,并将神经网络模型的跟踪响应与参数模型的跟踪响应作了对比分析。仿真结果表明,神经网络是建立非线性加工过... 介绍了神经网络动态建模方法,以车削加工过程为例,用一个带单隐层的反向传播(BP)网络对非线性的加工过程进行了辨识研究,并将神经网络模型的跟踪响应与参数模型的跟踪响应作了对比分析。仿真结果表明,神经网络是建立非线性加工过程模型的一种有效方法。 展开更多
关键词 加工过程 非线性系统 神经网络 模型辨识 车削
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Electroencephalography Analysis Using Neural Network and Support Vector Machine during Sleep 被引量:3
13
作者 JeeEun Lee Sun K. Yoo 《Engineering(科研)》 2013年第5期88-92,共5页
The purpose of this paper is to analyze sleep stages accurately using fast and simple classifiers based on the frequency domain of electroencephalography(EEG) signal. To compare and evaluate system performance, the ru... The purpose of this paper is to analyze sleep stages accurately using fast and simple classifiers based on the frequency domain of electroencephalography(EEG) signal. To compare and evaluate system performance, the rules of Rechtschaffen and Kales(R&K rule) were used. Parameters were extracted from preprocessing process of EEG signal as feature vectors of each sleep stage analysis system through representatives of back propagation algorithm and support vector machine (SVM). As a result, SVM showed better performance as pattern recognition system for classification of sleep stages. It was found that easier analysis of sleep stage was possible using such simple system. Since accurate estimation of sleep state is possible through combination of algorithms, we could see the potential for the classifier to be used for sleep analysis system. 展开更多
关键词 SLEEP ELECTROENCEPHALOGRAPHY NEURAL Network backpropagation algorithm SVM
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运用神经网络对音频数据索引的最优基的选择 被引量:2
14
作者 李应 侯义斌 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期759-764,共6页
在详细探讨了反向传播训练算法之后 ,提出了用神经网络选择音频数据索引最优基的方法 .该方法用小波变换抽取音频信号的关键系数 ,根据四层小波包二分树确定输出神经元的数量与含义 ,用Levenberg Marquardt修正反向传播算法构造与训练... 在详细探讨了反向传播训练算法之后 ,提出了用神经网络选择音频数据索引最优基的方法 .该方法用小波变换抽取音频信号的关键系数 ,根据四层小波包二分树确定输出神经元的数量与含义 ,用Levenberg Marquardt修正反向传播算法构造与训练了一个 3 2 8 8人工神经网络 .试验表明 。 展开更多
关键词 多媒体数据库 音频数据索引 最优基 神经网络 反向传播算法
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基于人工神经网络的软件失效预测模型研究 被引量:1
15
作者 王琪 于波 朱杰 《计算机仿真》 CSCD 2005年第3期159-161,共3页
在软件开发的早期预测有失效倾向的软件模块,能够极大的提高软件的质量。软件失效预测中的一个普遍的问题是数据中存在噪声,而神经网络具有鲁棒性并对噪声有很强的抑制能力。该文介绍了一种基于人工神经网络的软件失效预测模型,给出了... 在软件开发的早期预测有失效倾向的软件模块,能够极大的提高软件的质量。软件失效预测中的一个普遍的问题是数据中存在噪声,而神经网络具有鲁棒性并对噪声有很强的抑制能力。该文介绍了一种基于人工神经网络的软件失效预测模型,给出了基于反向传播算法的多层前向网络的网络结构。用这种方法对朗讯光网络有限公司开发的SDH通信软件进行了分析,并得到了较高的预测准确率。通过采集通信软件的不同发布版本的测试历史数据,讨论了训练集数据的选择与预测精度之间的关系。 展开更多
关键词 软件失效预测 工神经网络 反向传播算法
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Intelligent Recognition Method of Insufficient Fluid Supply of Oil Well Based on Convolutional Neural Network 被引量:1
16
作者 Yanfeng He Zhenlong Wang +2 位作者 Bin Liu Xiang Wang Bingchao Li 《Open Journal of Yangtze Oil and Gas》 2021年第3期116-128,共13页
Traditional methods for judging the degree of insufficient fluid supply in oil wells have low efficiency and limited accuracy. To address this problem, a method for intelligently identifying the degree of insufficient... Traditional methods for judging the degree of insufficient fluid supply in oil wells have low efficiency and limited accuracy. To address this problem, a method for intelligently identifying the degree of insufficient fluid supply in oil wells based on convolutional neural networks is proposed in this paper. Firstly, 5000 indicator diagrams with insufficient liquid supply were collected from the oilfield site, and a sample set was established after preprocessing;then based on the AlexNet model, combined with the characteristics of the indicator diagram, a convolutional neural network model including 4 layers of convolutional layers, 3 layers of down-pooling layers and 2 layers of fully connected layers is established. The backpropagation, ReLu activation function and dropout regularization method are used to complete the training of the convolutional neural network;finally, the performance of the convolutional neural network under different iteration times and network structure is compared, and the super parameter optimization of the model is completed. It has laid a good foundation for realizing the self-adaptive and intelligent matching of oil well production parameters and formation fluid supply conditions. It has certain application prospects. The results show that the accuracy of training and verification of the method exceeds 98%, which can meet the actual application requirements on site. 展开更多
关键词 Degree of Insufficient Fluid Supply in Oil Wells Indicator Diagram Convolutional Neural Network Alexnet backpropagation algorithm ReLu Activation Function Dropout Regularization
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梯级-关联算法原理及其在月流量预报中的应用 被引量:1
17
作者 张志果 徐宗学 巩同梁 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期114-117,共4页
传统BP网络需要预先设定网络隐含层的层数和每层的节点数,使得在预测过程中难以确定网络的最优结构。与之相反,梯级-关联算法(CC)要求初始网络仅含有输入层和输出层,通过运算不断向网络增加隐含节点。在介绍梯级-关联算法原理的基础上,... 传统BP网络需要预先设定网络隐含层的层数和每层的节点数,使得在预测过程中难以确定网络的最优结构。与之相反,梯级-关联算法(CC)要求初始网络仅含有输入层和输出层,通过运算不断向网络增加隐含节点。在介绍梯级-关联算法原理的基础上,分别运用梯级-关联算法和BP算法对拉萨河拉萨站的月流量进行了预测,结果显示:在不损失预测精度的前提下,梯级-关联算法的运算次数仅为5次,而BP算法则需要运算70 000次,运算效率有很大的提高,同时网络的规模也有所减小。 展开更多
关键词 梯级-关联算法 BP算法 流量预报 拉萨河
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关于含能材料硝胺撞击感度的研究 被引量:2
18
作者 赵俊 程新路 +1 位作者 何碧 杨向东 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期1079-1082,共4页
作者在利用Gaussian 98DFTB3P86/6-31G**水平研究了36种炸药分子的撞击感度与其分子结构关系并取得较好结果的基础上,又对33种硝胺炸药分子,仍采用人工神经网络方法进一步研究了撞击感度与分子结构特征量的关联关系.结果表明,所实验的... 作者在利用Gaussian 98DFTB3P86/6-31G**水平研究了36种炸药分子的撞击感度与其分子结构关系并取得较好结果的基础上,又对33种硝胺炸药分子,仍采用人工神经网络方法进一步研究了撞击感度与分子结构特征量的关联关系.结果表明,所实验的硝胺其含特征量ΔE(原子化能)的输入方案预测结果最理想,即ΔE与撞击感度的关联度最强,说明ΔE可作为预测其撞击感度的标志性指标. 展开更多
关键词 撞击感度 BP算法 硝胺分子
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神经网络BP算法用于三类基本波形分类时训练样本输入方式的研究 被引量:2
19
作者 胡泽 吴宁 陈伟 《西南石油学院学报》 CSCD 1994年第3期117-122,共6页
为了进一步研究神经网络BP算法用于模式分类时网络的性能,本文采用了四种方式向多层神经网络提供训练样本,并相互进行比较,结果表明:随机输入法和部分输入法的输入方式为较佳,从而说明了训练样本的输入方式对神经网络的性能有着... 为了进一步研究神经网络BP算法用于模式分类时网络的性能,本文采用了四种方式向多层神经网络提供训练样本,并相互进行比较,结果表明:随机输入法和部分输入法的输入方式为较佳,从而说明了训练样本的输入方式对神经网络的性能有着直接的影响. 展开更多
关键词 BP算法 训练样本 神经网络 波形分类
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Complex Function Approximation Based on Multi-ANN Approach
20
作者 Li Renhou & Gao Feng (Institute of Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1995年第2期22-31,共10页
This paper presents a multi-ANN approximation approach to approximate complex non-linear function. Comparing with single-ANN methods the proposed approach improves and increases the approximation and generalization ab... This paper presents a multi-ANN approximation approach to approximate complex non-linear function. Comparing with single-ANN methods the proposed approach improves and increases the approximation and generalization ability, and adaptability greatly in learning processes of networks. The simulation results have been shown that the method can be applied to the modeling and identification of complex dynamic control systems. 展开更多
关键词 backpropagation algorithm Multilayer perception Complex function approximation Input space partitioning.
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