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基于神经网络技术的商业银行信用风险评估 被引量：192
1
作者 王春峰 万海晖 张维 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 1999年第9期24-32,共9页
研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用．实证结果表明， 与传统统计方法（判别分析）相比，
关键词 神经网络 信用风险评估 商业银行 评估
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神经网络七十年:回顾与展望 被引量：364
2
作者 焦李成 杨淑媛 +2 位作者 刘芳 王士刚 冯志玺 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1697-1716,共20页
作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度... 作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度繁荣并取得了许多瞩目的成就.从20世纪40年代的M-P神经元和Hebb学习规则,到50年代的Hodykin-Huxley方程、感知器模型与自适应滤波器,再到60年代的自组织映射网络、神经认知机、自适应共振网络,许多神经计算模型都发展成为信号处理、计算机视觉、自然语言处理与优化计算等领域的经典方法,为该领域带来了里程碑式的影响.目前,模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习已经成为类脑智能中的一个重要研究方向.通过增加网络层数所构造的"深层神经网络"使机器能够获得"抽象概念"能力,在诸多领域都取得了巨大的成功,又掀起了神经网络研究的一个新高潮.文中回顾了神经网络的发展历程,综述了其当前研究进展以及存在的问题,展望了未来神经网络的发展方向. 展开更多
关键词 类脑智能 神经网络 深度学习 大数据 并行计算 机器学习
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移动机器人路径规划技术综述 被引量：324
3
作者 朱大奇 颜明重 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期961-967,共7页
智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总... 智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 人工势场 模板匹配 地图构建 神经网络 智能计算
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深度学习研究进展 被引量：290
4
作者 刘建伟 刘媛 罗雄麟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第7期1921-1930,1942,共11页
鉴于深度学习的重要性,综述了深度学习的研究进展。首先概述了深度学习具有的优点,由此说明了引入深度学习的必要性;然后描述了三种典型的深度学习模型,包括卷积神经网络模型、深度信任网络模型和堆栈自编码网络模型,并对近几年深度学... 鉴于深度学习的重要性,综述了深度学习的研究进展。首先概述了深度学习具有的优点,由此说明了引入深度学习的必要性;然后描述了三种典型的深度学习模型,包括卷积神经网络模型、深度信任网络模型和堆栈自编码网络模型,并对近几年深度学习在初始化方法、网络层数和激活函数的选择、模型结构、学习算法和实际应用这四个方面的研究新进展进行了综述;最后探讨了深度学习在理论分析、数据表示与模型、特征提取、训练与优化求解和研究拓展这五个方面中有待进一步研究解决的问题。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 模型 表示 堆栈 预训练
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盲信号分离 被引量：210
5
作者 张贤达 保铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期1766-1771,共6页
阵列处理和数据分析的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号 .盲信号分离是解决这一问题的一门新技术 ,近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣 .本文将以独立分量分析和非线性主分量分析... 阵列处理和数据分析的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号 .盲信号分离是解决这一问题的一门新技术 ,近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣 .本文将以独立分量分析和非线性主分量分析为主要对象 ,综述盲信号分离技术的理论、方法及应用等方面的发展 。 展开更多
关键词 信号分离 神经网络 独立分量分析 主分量分析
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地震波阻抗反演技术的现状和发展 被引量：242
6
作者 张永刚 《石油物探》 EI CSCD 2002年第4期385-390,共6页
地球物理反演是利用观测数据恢复地下地质结构和岩石性质的方法。介绍了地震反演技术从直接反演到模型反演 ,从线性反演到非线性反演 ,以及从叠后反演到叠前反演的发展过程。弹性波阻抗反演的出现将成为反演进一步发展的方向之一 ,地震... 地球物理反演是利用观测数据恢复地下地质结构和岩石性质的方法。介绍了地震反演技术从直接反演到模型反演 ,从线性反演到非线性反演 ,以及从叠后反演到叠前反演的发展过程。弹性波阻抗反演的出现将成为反演进一步发展的方向之一 ,地震反演正走向声波波阻抗与弹性波阻抗相结合的道路。 展开更多
关键词 地震波阻抗反演技术 现状 发展 神经网络 遗传算法 模拟退火 声波波阻抗 弹性波阻抗
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中国城市旅游气候舒适性分析 被引量：266
7
作者 刘清春 王铮 许世远 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2007年第1期133-141,共9页
气候是影响人们旅游活动的重要因子。本文选取了人生气候舒适指数来衡量城市旅游气候的舒适性,该指数包括温湿指数、风效指数、着衣指数。首先,计算了全国44个城市的人生气候舒适指数以及偏离度,分析了旅游气候舒适期,发现其中19个城市... 气候是影响人们旅游活动的重要因子。本文选取了人生气候舒适指数来衡量城市旅游气候的舒适性,该指数包括温湿指数、风效指数、着衣指数。首先,计算了全国44个城市的人生气候舒适指数以及偏离度,分析了旅游气候舒适期,发现其中19个城市舒适气候期是5个月,舒适期过短或者过长的城市都较少。按照舒适期的长短以及舒适月分布的连续性,将舒适期分为3类2型。其次,从季节上看,春秋季节特别是4月、10月,除热带地区外的全国大部分地区气候都较适宜。夏季,全国大部分地区气候发生热偏,以海口气候偏离度最大,丽江、昆明、拉萨等气候都相对比较适宜,可以成为人们避暑的选择地;而冬季,全国大部分地区气候发生冷偏,以哈尔滨气候偏离度最大,地处亚热带、热带地区的城市人生气候感觉舒适。最后,为评价各城市的气候综合状况,利用各人生气候指数偏离度,通过Kohonen神经网络方法,将44个城市分成5类。 展开更多
关键词 温湿指数 风效指数 着表指数 神经网络
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位移反分析的进化神经网络方法研究 被引量：160
8
作者 冯夏庭 张治强 +1 位作者 杨成祥 林韵梅 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期529-533,共5页
将人工神经网络与遗传算法相结合， 提出了一种用于位移反分析的进化神经网络方法。这种方法基于正交试验获得的样本进行学习， 用遗传算法搜索最优的神经网络结构， 并用最佳推广预测学习算法训练此网络， 以此训练好的网络描述岩体（... 将人工神经网络与遗传算法相结合， 提出了一种用于位移反分析的进化神经网络方法。这种方法基于正交试验获得的样本进行学习， 用遗传算法搜索最优的神经网络结构， 并用最佳推广预测学习算法训练此网络， 以此训练好的网络描述岩体（土）的力学参数与岩体位移之间的非线性关系， 再应用遗传算法从全局空间上搜索， 进行岩体力学参数的最优辩识。作为例子， 文中给出了弹性问题的反分析， 结果是令人满意的。 展开更多
关键词 位移 反分析 遗传算法 神经网络 岩体
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粒子群优化算法 被引量：177
9
作者 周驰 高海兵 +1 位作者 高亮 章万国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2003年第12期7-11,共5页
系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优... 系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 神经网络 模糊系统
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电力系统谐波测量方法综述 被引量：143
10
作者 肖雁鸿 毛筱 +2 位作者 周靖林 姜会霞 彭永进 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期61-64,共4页
谐波测量在电力系统中占有重要的地位和作用。根据电力系统谐波测量的基本要求,概述了电力系统谐波测量的硬件实现,并对应用于谐波测量的方法进行了分析和评述。最后对电力系统的谐波测量的发展趋势提出了看法。
关键词 电力系统 谐波测量 快速傅立叶变换 瞬时无功功率 小波分析
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面向自然语言处理的深度学习研究 被引量：222
11
作者 奚雪峰 周国栋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1445-1465,共21页
近年来,深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展,但是在同属人类认知范畴的自然语言处理任务中,研究还未取得重大突破.本文首先从深度学习的应用动机、首要任务及基本框架等角度介绍了深度学习的基本概念;其次,围绕数据表示和学... 近年来,深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展,但是在同属人类认知范畴的自然语言处理任务中,研究还未取得重大突破.本文首先从深度学习的应用动机、首要任务及基本框架等角度介绍了深度学习的基本概念;其次,围绕数据表示和学习模型两方面,重点分析讨论了当前面向自然语言处理的深度学习研究进展及其应用策略;并进一步介绍了已有的深度学习平台和工具;最后,对深度学习在自然语言处理领域的发展趋势和有待深入研究的难点进行了展望. 展开更多
关键词 自然语言处理 深度学习 表示学习 特征学习 神经网络
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结构损伤探测的基本方法和研究进展 被引量：131
12
作者 马宏伟 杨桂通 《力学进展》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期513-527,共15页
对目前关于结构的损伤探测的基本方法和最新的研究进展进行了回顾主要介绍利用结构的振动响应和系统动态特性参数进行结构损伤探测的方法和研究进展，并进行了相应的评述．对利用应力波效应和神经网络技术的损伤探测方法也做了简要的介... 对目前关于结构的损伤探测的基本方法和最新的研究进展进行了回顾主要介绍利用结构的振动响应和系统动态特性参数进行结构损伤探测的方法和研究进展，并进行了相应的评述．对利用应力波效应和神经网络技术的损伤探测方法也做了简要的介绍和评述．最后对这一研究领域未来的若干研究方向进行了展望． 展开更多
关键词 损伤探测 振动 应力波 神经网络 结构损伤
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基于数学模型的短时交通流预测方法探讨 被引量：131
13
作者 贺国光 李宇 马寿峰 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2000年第12期51-56,共6页
在概述交通流预测方法发展的基础上 ,重点介绍了三种基于确定的数学模型的短时交通流量预测方法 。
关键词 短时交通流预测 自适应权重 神经网络
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基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现 被引量：127
14
作者 罗成汉 《计算机仿真》 CSCD 2004年第5期109-111,115,共4页
简要介绍BP神经网络结构和算法以及MATLAB语言的特点。利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数实现BP网络将非常容易,用户只要根据自己的需要调用相关程序,从而免除了编写复杂而庞大的算法程序的困... 简要介绍BP神经网络结构和算法以及MATLAB语言的特点。利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数实现BP网络将非常容易,用户只要根据自己的需要调用相关程序,从而免除了编写复杂而庞大的算法程序的困扰。并详细论述利用MATLAB神经网络工具箱设计BP网络的方法及步骤,给出具体应用实例,从而验证该方法的可行性。 展开更多
关键词 神经网络 工具箱 仿真
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一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究 被引量：176
15
作者 刘浩然 赵翠香 +2 位作者 李轩 王艳霞 郭长江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1573-1580,共8页
遗传算法是目前优化搜索算法中应用比较广泛的一种,但基本遗传算法存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点。针对上述问题对遗传算法(GA)的选择算子进行改进,在最优保存策略的基础上将每代种群按照适应度由小到大排序,平均分成前中后3... 遗传算法是目前优化搜索算法中应用比较广泛的一种,但基本遗传算法存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点。针对上述问题对遗传算法(GA)的选择算子进行改进,在最优保存策略的基础上将每代种群按照适应度由小到大排序,平均分成前中后3段,按照0.6、0.8、1的比例进行选择;从尾段中随机抽取个体来补足种群由于选择操作而损失的个体;既利用了最优保存策略的全局收敛特性同时也保持了种群的多样性;用改进的遗传算法调整神经网络的权值形成了新的改进遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP);通过与选择算子为适应度比例选择算子的GA-BP网络进行比较,结果表明算法改进后缩短了收敛时间同时减少了运行误差;最后将该改进算法应用于水泥回转窑的故障诊断中,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 选择算子 神经网络 最优保存策略 故障诊断
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面向知识图谱的知识推理研究进展 被引量：169
16
作者 官赛萍 靳小龙 +2 位作者 贾岩涛 王元卓 程学旗 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2966-2994,共29页
近年来,随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,引发了互联网数据规模的爆炸式增长,其中包含大量有价值的知识.如何组织和表达这些知识,并对其进行深入计算和分析备受关注.知识图谱作为丰富直观的知识表达方式应运而生.面向知识图谱的知... 近年来,随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,引发了互联网数据规模的爆炸式增长,其中包含大量有价值的知识.如何组织和表达这些知识,并对其进行深入计算和分析备受关注.知识图谱作为丰富直观的知识表达方式应运而生.面向知识图谱的知识推理是知识图谱的研究热点之一,已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用.面向知识图谱的知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识.不同于传统的知识推理,由于知识图谱中知识表达形式的简洁直观、灵活丰富,面向知识图谱的知识推理方法也更加多样化.将从知识推理的基本概念出发,介绍近年来面向知识图谱知识推理方法的最新研究进展.具体地,根据推理类型划分,将面向知识图谱的知识推理分为单步推理和多步推理,根据方法的不同,每类又包括基于规则的推理、基于分布式表示的推理、基于神经网络的推理以及混合推理.详细总结这些方法,并探讨和展望面向知识图谱知识推理的未来研究方向和前景. 展开更多
关键词 知识推理 知识图谱 规则推理 分布式表示 神经网络
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神经网络极速学习方法研究 被引量：162
17
作者 邓万宇 郑庆华 +1 位作者 陈琳 许学斌 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期279-287,共9页
单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈.产生这种情况的两个... 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈.产生这种情况的两个主要原因是:(1)传统的误差反向传播方法(Back Propagation,BP)主要基于梯度下降的思想,需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定.因此算法的计算量和搜索空间很大.针对以上问题,借鉴ELM的一次学习思想并基于结构风险最小化理论提出一种快速学习方法(RELM),避免了多次迭代和局部最小值,具有良好的泛化性、鲁棒性与可控性.实验表明RELM综合性能优于ELM、BP和SVM. 展开更多
关键词 极速学习机 正则极速学习机 支持向量机 结构风险 神经网络 最小二乘
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智能控制的新进展(I) 被引量：58
18
作者 李少远 席裕庚 +1 位作者 陈增强 袁著祉 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期1-5,共5页
对模糊智能控制的主要研究方向进行较详细的分析和论述，包括模糊模型与基本控制算法，非线性系统的模糊建模与控制，模糊预测控制，模糊控制系统的稳定性分析等。对它们在智能控制中的地位和作用进行讨论，并对模糊智能控制的发展做了... 对模糊智能控制的主要研究方向进行较详细的分析和论述，包括模糊模型与基本控制算法，非线性系统的模糊建模与控制，模糊预测控制，模糊控制系统的稳定性分析等。对它们在智能控制中的地位和作用进行讨论，并对模糊智能控制的发展做了展望。 展开更多
关键词 模糊推理 智能控制 自动控制理论
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基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络监督控制 被引量：118
19
作者 赵弘 周瑞祥 林廷圻 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期523-527,共5页
提出了基于Levenberg Marquardt(L M )算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法 ,其算法是梯度下降法与高斯 牛顿法的结合 .对于训练次数及准确度 ,L M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP(BackPropagation)算法 ,适用于在线学... 提出了基于Levenberg Marquardt(L M )算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法 ,其算法是梯度下降法与高斯 牛顿法的结合 .对于训练次数及准确度 ,L M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP(BackPropagation)算法 ,适用于在线学习与控制 .因此 ,利用L M算法的特点进行在线训练神经网络 ,以实现实时非线性控制 .仿真结果表明 ,该控制方法优于常规控制算法 ,明显改善了在未知负载扰动时 ,伺服系统的跟踪性能 ,显著地降低了跟踪误差 。 展开更多
关键词 LEVENBERG-MARQUARDT算法 神经网络 监督控制 电液位置伺服系统
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边坡稳定性的神经网络估计 被引量：115
20
作者 冯夏庭 王泳嘉 卢世宗 《工程地质学报》 CSCD 1995年第4期54-61,共8页
应用神经网络理论，本文提出了圆弧破坏和楔体破坏的边坡安全系数估计的新方法。为解决安全系数估计的知识的学习问题，提出了一种推广学习算法。用它对收集到的边坡实例进行学习，然后进行推广，预测出新边坡的安全系数。与极限平衡法... 应用神经网络理论，本文提出了圆弧破坏和楔体破坏的边坡安全系数估计的新方法。为解决安全系数估计的知识的学习问题，提出了一种推广学习算法。用它对收集到的边坡实例进行学习，然后进行推广，预测出新边坡的安全系数。与极限平衡法和极大似然法的估计结果进行了比较，可以看出，神经网络方法具有推广预测精度高、自学习功能强、考虑不确定性能力强等特点。 展开更多
关键词 边坡稳定性 神经网络 自学习 推广学习算法
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