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Hyperparameter Tuning for Deep Neural Networks Based Optimization Algorithm 被引量:3
1
作者 D.Vidyabharathi V.Mohanraj 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第6期2559-2573,共15页
For training the present Neural Network(NN)models,the standard technique is to utilize decaying Learning Rates(LR).While the majority of these techniques commence with a large LR,they will decay multiple times over ti... For training the present Neural Network(NN)models,the standard technique is to utilize decaying Learning Rates(LR).While the majority of these techniques commence with a large LR,they will decay multiple times over time.Decaying has been proved to enhance generalization as well as optimization.Other parameters,such as the network’s size,the number of hidden layers,drop-outs to avoid overfitting,batch size,and so on,are solely based on heuristics.This work has proposed Adaptive Teaching Learning Based(ATLB)Heuristic to identify the optimal hyperparameters for diverse networks.Here we consider three architec-tures Recurrent Neural Networks(RNN),Long Short Term Memory(LSTM),Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM)of Deep Neural Networks for classification.The evaluation of the proposed ATLB is done through the various learning rate schedulers Cyclical Learning Rate(CLR),Hyperbolic Tangent Decay(HTD),and Toggle between Hyperbolic Tangent Decay and Triangular mode with Restarts(T-HTR)techniques.Experimental results have shown the performance improvement on the 20Newsgroup,Reuters Newswire and IMDB dataset. 展开更多
关键词 Deep learning deep neural network(DNN) learning rates(lr) recurrent neural network(RNN) cyclical learning rate(Clr) hyperbolic tangent decay(HTD) toggle between hyperbolic tangent decay and triangular mode with restarts(T-HTR) teaching learning based optimization(TLBO)
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基于PCA的多神经网络软测量模型及其在工业中的应用 被引量:9
2
作者 李勇刚 桂卫华 胡燕瑜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第10期1781-1784,共4页
在复杂工业生产中 ,影响生产的因素非常多 ,使得用于软测量的神经网络模型极其复杂 .针对这个问题 ,利用主元分析法 (PCA)将影响因素重组 ,在此基础上 ,提出了一种多神经网络 (PCA- MNN)模型 .介绍了 PCA- MNN的结构及学习算法 ,并将其... 在复杂工业生产中 ,影响生产的因素非常多 ,使得用于软测量的神经网络模型极其复杂 .针对这个问题 ,利用主元分析法 (PCA)将影响因素重组 ,在此基础上 ,提出了一种多神经网络 (PCA- MNN)模型 .介绍了 PCA- MNN的结构及学习算法 ,并将其应用于氧化铝高压溶出过程中苛性比值及溶出率的软测量 ,利用现场实际运行数据进行仿真 ,结果表明 PCA- 展开更多
关键词 主元分析 多神经网络 软测量 苛性比值 溶出率
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基于因素分析的复合神经网络及其在软测量中的应用 被引量:10
3
作者 李勇刚 桂卫华 陈峰 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2004年第2期141-144,150,共5页
针对工业生产中 ,众多因素对生产影响程度不同的特点 ,提出了一种基于因素分析的复合神经网络 (FA MNN)模型 .介绍了FA MNN模型的结构 ,改进了神经网络的学习算法 ,并将其应用于氧化铝高压溶出过程中苛性比值及溶出率的软测量 ,利用现... 针对工业生产中 ,众多因素对生产影响程度不同的特点 ,提出了一种基于因素分析的复合神经网络 (FA MNN)模型 .介绍了FA MNN模型的结构 ,改进了神经网络的学习算法 ,并将其应用于氧化铝高压溶出过程中苛性比值及溶出率的软测量 ,利用现场实际运行数据进行仿真 ,结果表明FA 展开更多
关键词 工业控制 软测量 因素分析 复合神经网络 数学模型 学习算法
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一种改进的RPCL聚类算法及其在软测量中的应用 被引量:2
4
作者 李勇刚 桂卫华 阳春华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第31期30-32,200,共4页
传统RPCL聚类算法是在随机选取样本的前提下修正权矢量的,没有考虑样本集的空间分布情况。为此,该文提出了一种改进的RPCL聚类算法。该算法引入样本区域密度的概念,根据密度大小按不同的概率选取样本,以修正权矢量。利用文犤1犦中的算... 传统RPCL聚类算法是在随机选取样本的前提下修正权矢量的,没有考虑样本集的空间分布情况。为此,该文提出了一种改进的RPCL聚类算法。该算法引入样本区域密度的概念,根据密度大小按不同的概率选取样本,以修正权矢量。利用文犤1犦中的算例证明了新算法比传统RPCL算法具有更好的聚类速度和精度。最后将算法用于基于RBF神经网络的氧化铝高压溶出过程中溶出率的软测量,仿真结果表明改进的RPCL算法能很好地实现数据样本的聚类,从而提高软测量模型的泛化能力。 展开更多
关键词 RPCL算法 样本区域密度 RBF神经网络 溶出率 软测量
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基于COP曲线的冷水机组节能优化控制 被引量:4
5
作者 张宏伟 张九根 陈大鹏 《建筑热能通风空调》 2018年第1期6-10,共5页
本次研究对数据中心空调系统整体COP值与其冷水机组负载率LR(Load rate)之间的关系进行了分析,重点描述了基于空调系统冷水机组的COP值来对机房内的空调主机进行控制,建立了冷水机组能耗的数学模型,利用了PSO算法的简单易操作性对冷水... 本次研究对数据中心空调系统整体COP值与其冷水机组负载率LR(Load rate)之间的关系进行了分析,重点描述了基于空调系统冷水机组的COP值来对机房内的空调主机进行控制,建立了冷水机组能耗的数学模型,利用了PSO算法的简单易操作性对冷水机组之间的负荷分配进行了寻优计算,实现了空调系统能源利用的合理优化分配,使得空调机组在高效率下运行,取得了较为理想的节能效果。 展开更多
关键词 冷水机组 PSO算法 COP曲线 负载率lr
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基于PCA-WLSSVM的氧化铝苛性比值和溶出率预测模型 被引量:3
6
作者 张艳存 喻寿益 +1 位作者 桂卫华 李勇刚 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2008年第5期571-575,共5页
针对氧化铝生产过程中无法在线测量苛性比值和溶出率的问题,建立了一种基于PCA-WLSSVM的预测模型.利用主元分析(PCA)消除样本共线性,降低样本维数.根据样本映射点到最小包含超球球心的距离确定样本的权值,以优化最小二乘支持向量机(LS-S... 针对氧化铝生产过程中无法在线测量苛性比值和溶出率的问题,建立了一种基于PCA-WLSSVM的预测模型.利用主元分析(PCA)消除样本共线性,降低样本维数.根据样本映射点到最小包含超球球心的距离确定样本的权值,以优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数,并提高加权LS-SVM的松散性和鲁棒性.仿真结果表明,此模型能有效地在线预测苛性比值及溶出率. 展开更多
关键词 主元分析 最小二乘支持向量机 权值 苛性比值 溶出率
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X-STR双亲鉴定的似然率和平均排除概率分析 被引量:2
7
作者 张陈明 周密 《中国法医学杂志》 CSCD 2021年第6期614-618,共5页
目的推导X-STR亲父疑母女孩和双亲皆疑女孩鉴定的似然率(LR)和平均排除概率(MEC)公式,并以随机模拟法对MEC公式进行实验验证。方法本研究首先根据X-STR亲父疑母女孩(AM)和双亲皆疑女孩(AP)鉴定的LR和MEC定义,分别推导MEC_(AM)、LR_(AM)... 目的推导X-STR亲父疑母女孩和双亲皆疑女孩鉴定的似然率(LR)和平均排除概率(MEC)公式,并以随机模拟法对MEC公式进行实验验证。方法本研究首先根据X-STR亲父疑母女孩(AM)和双亲皆疑女孩(AP)鉴定的LR和MEC定义,分别推导MEC_(AM)、LR_(AM)、MEC_(AP)和LR_(AP)的数学公式,依据19个X-STR基因座上的数据计算MEC_(AM)和MEC_(AP)的公式值。其次设计实验在19个X-STR基因座上计算MEC_(AM)和MEC_(AP)的模拟值。最后,以模拟值对比公式值的方式,对公式进行实验验证。结果分别推导出MEC_(AM)、LR_(AM)、MEC_(AP)和LR_(AP)公式,其中MEC_(AM)和MEC_(AP)公式经实验验证与之符合。对比各鉴定的MEC,有"亲父疑母女孩鉴定=二联体鉴定<三联体(亲母疑父女孩)鉴定<双亲皆疑女孩鉴定"的规律。结论本文公式可应用于X-STR亲父疑母女孩和双亲皆疑女孩鉴定的LR和MEC计算。 展开更多
关键词 法医遗传学 X-STR 似然率 平均排除概率 随机模拟法
原文传递
筼筜湖浮游植物细胞裂解率的时空变化
8
作者 刘建斌 黄邦钦 徐夙侠 《生态科学》 CSCD 2011年第6期602-606,共5页
酶测定法作为现场测定浮游植物裂解速率的方法已被广泛应用于各种水体环境中。本论文对厦门市筼筜湖的浮游植物裂解速率的时空变化展开调查,探讨了浮游植物裂解速率的时空变化及其影响因素。调查期间,测定了内湖与外湖的溶解性酯酶活性... 酶测定法作为现场测定浮游植物裂解速率的方法已被广泛应用于各种水体环境中。本论文对厦门市筼筜湖的浮游植物裂解速率的时空变化展开调查,探讨了浮游植物裂解速率的时空变化及其影响因素。调查期间,测定了内湖与外湖的溶解性酯酶活性,颗粒态酯酶活性及浮游植物裂解速率,同时测定了水体的叶绿素浓度及其他环境参数。综合分析各种指标,结果显示:浮游植物细胞裂解速率在空间上变化不大,时间上变化较大。在七月份由于水体中的病毒含量较高,浮游植物裂解速率较高。裂解速率在八月份与九月份降低,并且其数值变化不大。 展开更多
关键词 筼筜湖 溶解性酯酶含量(DEA) 颗粒态酯酶含量(PEA) 裂解速率(lr)
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双亲双子女四联体亲缘鉴定似然比率计算
9
作者 周密 李欣欣 +1 位作者 丁仁杰 张韩秋 《皖南医学院学报》 CAS 2010年第5期388-390,共3页
目的:建立双亲双子女四联体亲缘鉴定似然比率计算方法并应用于具体案例中。方法:以遗传学原理建立双亲双子女四联体亲缘鉴定分析模型,应用于1例"疑父-亲母-双子女"亲缘鉴定案例中,计算似然比率。结果:该案例的支持疑父为亲父... 目的:建立双亲双子女四联体亲缘鉴定似然比率计算方法并应用于具体案例中。方法:以遗传学原理建立双亲双子女四联体亲缘鉴定分析模型,应用于1例"疑父-亲母-双子女"亲缘鉴定案例中,计算似然比率。结果:该案例的支持疑父为亲父的似然比率为2.245×1011。结论:本文建立的亲缘鉴定四联体似然比率的计算方法对法医学检案和DNA数据分析具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 双亲双子女四联体 亲缘鉴定 似然比率
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