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数据挖掘技术在炉内水蒸汽爆炸监测系统中的应用 预览
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作者 季云峰 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第3期566-569,共4页
液体气化后在封闭的锅炉中运动,高温饱和水全部蒸发为水蒸气向外释放能量,能量分布不均匀,导致无法准确地对锅炉内的复杂水汽运动形成有效的监控,当前的锅炉爆炸风险监控存在缺陷;提出运用粒子群优化挖掘技术的炉内水蒸汽爆炸监测... 液体气化后在封闭的锅炉中运动,高温饱和水全部蒸发为水蒸气向外释放能量,能量分布不均匀,导致无法准确地对锅炉内的复杂水汽运动形成有效的监控,当前的锅炉爆炸风险监控存在缺陷;提出运用粒子群优化挖掘技术的炉内水蒸汽爆炸监测系统设计方法,给出了详细的系统硬件方法和软件算法的实现过程;后期的实现表明,这种系统设计简单,实用性强;后期的实验也证明系统有着较好的应用性,能够完成较为复杂的锅炉水蒸气爆炸风险的实时监控工作。 展开更多
关键词 锅炉爆炸 粒子群算法 数据挖掘
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基于支持向量机的债券时间序列预测 预览
2
作者 王芳芳 《数字技术与应用》 2013年第2期191-191,194共2页
金融时间序列数据的预测是商业领域的热点问题,债券市场又是金融市场的一个重要组成部分因此对债券数据进行准确的预测,对金融投资决策与风险管理都具有特别重要的意义。基于近期样本数据远比早期重要的特点,以及兼顾训练样本数据时... 金融时间序列数据的预测是商业领域的热点问题,债券市场又是金融市场的一个重要组成部分因此对债券数据进行准确的预测,对金融投资决策与风险管理都具有特别重要的意义。基于近期样本数据远比早期重要的特点,以及兼顾训练样本数据时所需的局部性和全局性,通过分别赋予高斯径向基核和多项式核随时间动态调整的权重值,将两者组合起来构造出了一个新的组合核函数以提高模型的预测准确度。研究表明r与单个核函数相比,新构造的组合核函数具有更优越的性能。 展开更多
关键词 支持向量机 债券数据预测 组合核函数
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基于Bagging的概率神经网络集成分类算法 被引量:22
3
作者 蒋芸 陈娜 +3 位作者 明利特 周泽寻 谢国城 陈珊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期242-246,共5页
目前的神经网络较多集中在以BP算法为基础的BP神经网络上。针对BP神经网络的不足,在分析研究概率神经网络和机器学习的基础上,结合集成学习的思想,提出了基于Bagging的概率神经网络集成分类算法。理论分析和实验结果都表明,提出的... 目前的神经网络较多集中在以BP算法为基础的BP神经网络上。针对BP神经网络的不足,在分析研究概率神经网络和机器学习的基础上,结合集成学习的思想,提出了基于Bagging的概率神经网络集成分类算法。理论分析和实验结果都表明,提出的算法能够有效地降低分类误差,提高分类准确率,具有较好的泛化能力以及较快的执行速度,能够取得比传统的BP神经网络分类方法更好和更稳定的分类结果。 展开更多
关键词 分类 BP神经网络 概率神经网络 集成学习 BAGGING
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时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性 被引量:1
4
作者 张保生 《生物数学学报》 2013年第2期271-277,共7页
讨论时滞的细胞神经网络(DCNNs)的全局渐近稳定性,利用Lyapunov泛涵方法和平均值不等式,构造了一类新的Lyapunov泛涵,对DCNNS的稳定性进行了研究.得到了DCNNs全局渐近稳定时的一些充分条件,推广和改进了文献[1—5]的主要结果.
关键词 神经网络 时滞 Lyapunov泛涵 全局渐近稳定性
RBF人工神经网络在纬编摇粒绒保暖测试中的应用 预览
5
作者 张高扬 翟成功 刁永辉 《山东纺织经济》 2013年第7期57-59,共3页
本文在纬编摇粒绒织物的保暖性能测试中,利用RBF人工神经网络的智能鉴别和预测功能,在实验测试中进行实验数据的预测、鉴别和修订,排除错误的数据;利用RBF人工神经网络强大的数据处理能力,来进行数据分析,保证数据处理的准确性,以便得... 本文在纬编摇粒绒织物的保暖性能测试中,利用RBF人工神经网络的智能鉴别和预测功能,在实验测试中进行实验数据的预测、鉴别和修订,排除错误的数据;利用RBF人工神经网络强大的数据处理能力,来进行数据分析,保证数据处理的准确性,以便得到更加客观真实的结论。 展开更多
关键词 纬编摇粒绒 RBF人工神经网络 数据分析
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H∞ synchronization of chaotic neural networks with time-varying delays
6
作者 O. M. Kwon M.J. Parka +2 位作者 Ju H. Park S.M. Lee E, J. Cha 《中国物理B:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第11期244-252,共9页
In this paper,we investigate the problem of H∞ synchronization for chaotic neural networks with time-varying delays.A new model of the networks with disturbances in both master and slave systems is presented.By const... In this paper,we investigate the problem of H∞ synchronization for chaotic neural networks with time-varying delays.A new model of the networks with disturbances in both master and slave systems is presented.By constructing a suitable Lyapunov–Krasovskii functional and using a reciprocally convex approach,a novel H∞ synchronization criterion for the networks concerned is established in terms of linear matrix inequalities(LMIs)which can be easily solved by various effective optimization algorithms.Two numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 混沌神经网络 时变时滞 同步 LYAPUNOV 线性矩阵不等式 优化算法 LMI 数值
人工神经网络在低温甲醇洗系统优化中应用 预览 被引量:9
7
作者 张述伟 曲平 +4 位作者 胡乃平 俞裕国 任林光 吴文德 张志明 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期 50-55,共6页
采用正交试验法确定人工神经网络(ANN)训练样本集的输入参数,利用基于严格机理模型的低温甲醇洗模拟系统(RPS)进行模拟计算,得到样本的输出期望值后,对改进的BP网络进行训练.结果表明,ANN成功地模拟了低温甲醇洗系统,其模型可作为“黑... 采用正交试验法确定人工神经网络(ANN)训练样本集的输入参数,利用基于严格机理模型的低温甲醇洗模拟系统(RPS)进行模拟计算,得到样本的输出期望值后,对改进的BP网络进行训练.结果表明,ANN成功地模拟了低温甲醇洗系统,其模型可作为“黑箱”模型代替RPS的严格模型.运用复合形法基于ANN模型对低温甲醇洗系统的重要工艺条件进行优化,可节省计算时间.优化结果表明,装置的CO2产量提高,氨冷负荷降低;所描述的优化策略可用于解决大型实际复杂系统的操作条件优化问题.这一结果为工厂优化操作指明了方向. 展开更多
关键词 最佳化 低温甲醇洗 人工神经网络 原料气
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一种学习速率自适应的可编程片上学习BP神经网络电路系统的设计 预览 被引量:2
8
作者 卢纯 石秉学 陈卢 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期 701-703,共3页
设计了一种学习速率自适应的可编程片上学习BP神经网络电路系统.整个系统由前向网络、误差反传网络两部分组成.提出了一种新型的可编程S型函数及其导数的发生器电路.它不仅产生S型函数,完成非线性I-V转换;还利用前向差分法,产生S型... 设计了一种学习速率自适应的可编程片上学习BP神经网络电路系统.整个系统由前向网络、误差反传网络两部分组成.提出了一种新型的可编程S型函数及其导数的发生器电路.它不仅产生S型函数,完成非线性I-V转换;还利用前向差分法,产生S型函数的导数.这两种函数不仅与理想函数的拟合程度很好,而且易实现对阈值和增益因子的编程.为提高BP神经网络片上学习的收敛速度,还提出了学习速率自适应电路.本文采用标准1.2μm CMOS工艺的模型参数,对整个系统进行了sin(x)函数拟合等模拟实验,验证了该片上学习BP神经网络的优越性能. 展开更多
关键词 神经网络 CMOS模拟集成电路 学习速率自适应 可编程片上学习
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基于BP神经网络的装备使用阶段维修保障能力评估 预览 被引量:2
9
作者 丁祥 郭叔伟 曹竹梅 《装备制造技术》 2014年第9期202-205,共4页
在系统分析装备使用阶段,维修保障能力各种影响因素的基础上,构建了装备使用阶段维修保障能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估装备使用阶段维修保障能力的BP神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明,B... 在系统分析装备使用阶段,维修保障能力各种影响因素的基础上,构建了装备使用阶段维修保障能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估装备使用阶段维修保障能力的BP神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明,BP神经网络适用于对装备使用阶段维修保障系统等复杂系统的分析和评估。 展开更多
关键词 神经网络 维修保障系统 评估
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基于RBF神经网络的转炉冶炼中低碳铬铁终点磷含量预报模型的研究 预览 被引量:3
10
作者 邱东 戴文娟 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第9期3020-3023,共4页
中低碳铬铁冶炼工艺复杂,杂质磷含量的高低是影响铬铁产品质量的重要因素;通过研究转炉冶炼中低碳铬铁铁水脱磷预处理的反应特性及热力学条件,分析了影响中低碳铬铁合金终点磷含量的重要因素;基于中钢吉铁辽阳公司转炉冶炼中低碳铬铁的... 中低碳铬铁冶炼工艺复杂,杂质磷含量的高低是影响铬铁产品质量的重要因素;通过研究转炉冶炼中低碳铬铁铁水脱磷预处理的反应特性及热力学条件,分析了影响中低碳铬铁合金终点磷含量的重要因素;基于中钢吉铁辽阳公司转炉冶炼中低碳铬铁的生产工艺及样本数据,建立了基于RBF人工神经网络的转炉冶炼中低碳铬铁终点磷含量预报模型,实现了对冶炼过程终点中低碳铬铁磷含量的在线预报与分析;仿真结果表明,该模型预报精度在±0.003%范围内命中率达到85.7%,为改进冶炼工艺、提高产品质量提供了重要的理论依据。 展开更多
关键词 RBF神经网络 转炉 终点磷含量
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分维权重样条插值预测算法及应用
11
作者 杨利华 詹棠森 +3 位作者 吴倩 付长春 周美旭 程羽 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2014年第24期207-212,共6页
基于高维数据预测方法的应用,提出一种分维权重样条插值预测算法.通过高维数据的各维,建立样本各维数据与对应权重的网络结构关系,网络的结点个数与样本的个数无关.通过训练样本各维权重所满足的线性方程组得到各维的权值,再根据样本的... 基于高维数据预测方法的应用,提出一种分维权重样条插值预测算法.通过高维数据的各维,建立样本各维数据与对应权重的网络结构关系,网络的结点个数与样本的个数无关.通过训练样本各维权重所满足的线性方程组得到各维的权值,再根据样本的各维数据值和所得到的对应权值进行三次样条插值,得到各维数据值的权值函数,而不是传统方法的常数,这克服了个别数据变化所带来的整体度量值发生较大变化的缺点.数值仿真实验表明:分维权重样条插值预测算法不失是一种稳定而灵活的算法,而且预测的精度较高,可以根据样条插值函数得到样本各维的权值. 展开更多
关键词 分维 样条插值 权重函数 预测
多分辨率小波极限学习机 被引量:2
12
作者 全丽萍 李晓理 王巧智 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1712-1719,共8页
针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题,提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发,构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数,并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重,避免了新加入高分辨率子网络后... 针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题,提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发,构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数,并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重,避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时,由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间,对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明,与标准极限学习机相比,小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度. 展开更多
关键词 学习算法 极限学习机 小波分析 多分辨分析 正交
基于神经网络集成的旋转人脸快速检测系统 预览 被引量:2
13
作者 吴清佳 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期424-429,共6页
提出了一个基于神经网络集成的旋转人脸检测系统,与其它类似系统只能检测正面直立的人脸不同,本系统用于检测在图像平面内任何旋转角度的人脸。首先用"预处理"网络处理每个输入窗口,以确定窗口中是否含有人脸及其旋转角度,... 提出了一个基于神经网络集成的旋转人脸检测系统,与其它类似系统只能检测正面直立的人脸不同,本系统用于检测在图像平面内任何旋转角度的人脸。首先用"预处理"网络处理每个输入窗口,以确定窗口中是否含有人脸及其旋转角度,其输出结果再经一个或多个"检测"网络窗口处理。对两种类型的网络都提出了相应的训练方法,对各个网络进行敏感度分析,并做了大量实验。实验结果表明,本系统在准确率和检测速度方面均有较好表现,特别是检测速度大大高于单个网络的系统。 展开更多
关键词 旋转人脸检测 神经网络集成 预处理网络 网络窗口
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混沌退火在神经网络函数优化计算中的应用 被引量:1
14
作者 修春波 唐运虞 +1 位作者 刘向东 张宇河 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期 874-876,共3页
将混沌扰动直接添加到Hopfield网络中以提高网络在函数优化计算中的寻优能力.在寻优过程中,通过不断衰减混沌扰动幅度及混沌扰动的接受概率来实现混沌的模拟退火.接收概率衰减速度的调节可以控制混沌退火的速度,从而影响网络的收敛速度... 将混沌扰动直接添加到Hopfield网络中以提高网络在函数优化计算中的寻优能力.在寻优过程中,通过不断衰减混沌扰动幅度及混沌扰动的接受概率来实现混沌的模拟退火.接收概率衰减速度的调节可以控制混沌退火的速度,从而影响网络的收敛速度.网络在优化过程中经历了混沌粗搜索和梯度下降精搜索两个阶段.利用混沌的随机性和遍历性等特点,网络可以到达全局最优点附近,最终获得全局最优解.仿真结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 神经网络 混沌 模拟退火
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一种基于粗糙集理论的启发式分类规则挖掘算法 被引量:1
15
作者 李祝平 冯秀芳 李冰清 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第2期 153-155,共3页
粗糙集理论是一种新的数据挖掘算法,文章以属性依赖重要性作为启发信息提出了一种新的属性约简算法,且加入了一定的分类正确度.最后通过一个实例完整演示了本方法,证实其有效性.
关键词 粗糙集 分类正确度 属性依赖度 约简 分类
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Exponential Stability for Delayed Cellular Neural Networks
16
作者 YANG Jin-xiang ZHONG Shou-ming YAN Ke-yu 《中国电子科技:英文版》 2005年第3期 238-240,共3页
The exponential stability of the delayed cellular neural networks (DCNN's) is investigated. By dividing the network state variables into some parts according to the characters of the neural networks, some new suff... The exponential stability of the delayed cellular neural networks (DCNN's) is investigated. By dividing the network state variables into some parts according to the characters of the neural networks, some new sufficient conditions of exponential stability are derived via constructing a Liapunov function. It is shown that the conditions differ from previous ones. The new conditions, which are associated with some initial value, are represented by some blocks of the interconnection matrix. 展开更多
关键词 延时神经网络 指数 稳定性 分割矩阵
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人工神经网络在人工砂粉煤灰混凝土配合比设计中的应用 被引量:1
17
作者 李志成 孙莉 赵银萍 《华北水利水电学院学报》 2005年第4期 21-23,共3页
针对在多因素作用下较为准确地进行人工砂粉煤灰混凝土的配合比设计的问题,研究了人工神经网络模型及其学习算法在预测人工砂粉煤灰混凝土强度中的应用,并与线性回归分析结果进行了对比,表明神经网络方法具有较高的预测精度,用于人工砂... 针对在多因素作用下较为准确地进行人工砂粉煤灰混凝土的配合比设计的问题,研究了人工神经网络模型及其学习算法在预测人工砂粉煤灰混凝土强度中的应用,并与线性回归分析结果进行了对比,表明神经网络方法具有较高的预测精度,用于人工砂粉煤灰混凝土的配合比设计是可行的. 展开更多
关键词 人工砂粉煤灰混凝土 神经网络 配合比设计
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最小二乘支持向量域的混沌时间序列预测 预览 被引量:13
18
作者 任韧 徐进 朱世华 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期 555-563,共9页
从支持向量域SVD(Support Vector Domain)出发,根据Takens延时相空间重构思想,利用支持向量机非线性映射,建立了混沌时间序列和混沌非线性相轨迹运动的SVD预测模型.采用数据集作为支持对象元素,机器自学习缩小模型泛化误差的上... 从支持向量域SVD(Support Vector Domain)出发,根据Takens延时相空间重构思想,利用支持向量机非线性映射,建立了混沌时间序列和混沌非线性相轨迹运动的SVD预测模型.采用数据集作为支持对象元素,机器自学习缩小模型泛化误差的上界,利用最小二乘支持向量域(SVD),预测了Henon/Lorenz/Rossler三种混沌时间序列.预测结果表明,三种预测模型将集合映射到一个更高维特征空间,通过嵌入维数,实现了序列预测。误差随嵌入维数变化趋于恒定,与支持向量机(SVM)相比,SVD所需支持向量少,收敛速度快,鲁棒性强,核函数选择容易灵活,且存在自适应方法.网格点数提高了10—20倍,序列预测在小样本、非线性、未知概率密度条件下,预测和实际值取得了一致. 展开更多
关键词 支持向量域 混沌 最小二乘 时间序列预测
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一种基于实数粗集空闻的自组织映射方法及在模式识别上的应用 预览 被引量:1
19
作者 肖迪 胡寿松 《中国航空学报:英文版》 SCIE EI CSCD 2006年第1期 72-76,共5页
提出一种实数粗糙集,避免了经典粗糙集必须经过离散化处理的环节;并且用实数粗糙集的下、上近似集的精确概念划分自组织映射的输出结果,使得修改后的映射结果中各类样本点之间有明显的间隔,易于进行分类识别。最后通过对某型歼击机... 提出一种实数粗糙集,避免了经典粗糙集必须经过离散化处理的环节;并且用实数粗糙集的下、上近似集的精确概念划分自组织映射的输出结果,使得修改后的映射结果中各类样本点之间有明显的间隔,易于进行分类识别。最后通过对某型歼击机的舵面故障的模式识别仿真验证了其方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 粗集理论 自组织映射 实值粗集 菱形邻域 模式识别
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基于递阶遗传算法优化神经网络的研究 被引量:6
20
作者 李方方 赵英凯 许必熙 《机械与电子》 2006年第2期 41-44,共4页
基于递阶结构的遗传算法可以同时对神经网络进行拓扑结构优化和权重的求解,具有较高的学习效率。针对HGA在优化神经网络过程中的一些参数,如适应度函数、交叉概率和变异概率等做了一些研究,并且比较HGA与一般遗传算法、BP算法的区别... 基于递阶结构的遗传算法可以同时对神经网络进行拓扑结构优化和权重的求解,具有较高的学习效率。针对HGA在优化神经网络过程中的一些参数,如适应度函数、交叉概率和变异概率等做了一些研究,并且比较HGA与一般遗传算法、BP算法的区别,把HGA和BP2种算法结合起来优化神经网络,最后给出仿真实例。 展开更多
关键词 HGA 神经网络 适应度函数 BP 优化
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