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基于改进增强型神经网络的短期电力负荷预测 认领
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作者 袁小凯 李果 +2 位作者 许爱东 张乾坤 张福铮 《计算机与数字工程》 2020年第2期492-497,502共7页
论文提出了基于改进增强型神经网络算法的短期电力负荷预测方法。该方法通过随机抽样来创建多组数据,利用训练每个数据集形成一个神经网络,并将每个训练的神经网络输出平均后获得对应的结果。与采用单个神经网络或套袋法神经网络进行电... 论文提出了基于改进增强型神经网络算法的短期电力负荷预测方法。该方法通过随机抽样来创建多组数据,利用训练每个数据集形成一个神经网络,并将每个训练的神经网络输出平均后获得对应的结果。与采用单个神经网络或套袋法神经网络进行电力负荷预测相比,增强算法的引入减少了估计误差和误差变化的范围。实例表明,与现有的各种技术相比,使用增强型神经网络算法可以减少电力负荷预测的误差。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 神经网络 套袋型神经网络 增强型神经网络
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基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估 认领
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作者 白玉 李筱琳 《数字技术与应用》 2020年第3期84-85,87,共3页
针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大等特点,提出了自回归小波神经网络(Self-recurrent Wavelet Neural Network,SRWNN)的空中目标威胁评估方法。通过分析SRWNN结合递归神经网络(Recurrent Neural Net RNN)的吸引子动力学和WN... 针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大等特点,提出了自回归小波神经网络(Self-recurrent Wavelet Neural Network,SRWNN)的空中目标威胁评估方法。通过分析SRWNN结合递归神经网络(Recurrent Neural Net RNN)的吸引子动力学和WNN快速收敛的特点,建立了SRWNN模型,提出了SRWNN的参数优化学习算法,以实现增强自学习能力的目的,然后分析了威胁评估的影响因素,给出了基于SRWNN的空中目标威胁评估算法的程序设计。仿真实验结果表明,与WNN相比,该算法提高了系统的稳定性,加快了收敛速度,增强了预测精度。 展开更多
关键词 目标威胁评估 神经网络 小波神经网络 自回归小波神经网络
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基于CNN的SQL注入检测 认领
3
作者 谢鑫 任春辉 陈新宇 《计算机与网络》 2020年第3期69-71,共3页
数据是一个企业最重要的资产之一,关乎企业的生存发展。SQL注入攻击被开放式Web应用程序安全项目(OWASP)列为十大网络应用程序风险榜的榜首,危害性、普遍性及严峻形势不言而喻。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的SQL注入检测方法并与... 数据是一个企业最重要的资产之一,关乎企业的生存发展。SQL注入攻击被开放式Web应用程序安全项目(OWASP)列为十大网络应用程序风险榜的榜首,危害性、普遍性及严峻形势不言而喻。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的SQL注入检测方法并与传统的检测方法进行对比,可以将SQL注入语句转化为二维矩阵,该方法可以针对Web应用的SQL注入行为进行有效检测,基于无规则匹配的特点使其可以识别新的攻击且更难以绕过。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 卷积神经网络 网络安全 SQL注入
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模糊神经网络自动控制算法在智慧农业中的设计与应用 认领
4
作者 文燕 邹承俊 +1 位作者 叶煜 李敏 《网络安全技术与应用》 2020年第1期52-55,共4页
随着物联网技术的深入应用,建立智能化、自动化和精准化的现代农业控制系统是现代农业生产与管理的发展方向.该设计通过对模糊控制系统模型和神经网络的分析与深入研究,利用模糊推理和神经网络分析训练的有机结合得到最优控制策略,设计... 随着物联网技术的深入应用,建立智能化、自动化和精准化的现代农业控制系统是现代农业生产与管理的发展方向.该设计通过对模糊控制系统模型和神经网络的分析与深入研究,利用模糊推理和神经网络分析训练的有机结合得到最优控制策略,设计出基于模糊神经网络的自动控制算法,并将所设计的算法应用到现代农业生产的温度控制中实现自动控制,经成都农业科技职业学院现代农业大棚的农业信息数据样本实验与测试,能够满足现代农业控制领域的自动控制需求.基于模糊神经网络的现代农业自动控制算法的设计与应用,能够推动中国农业现代化、信息化、自动化、智能化的加速发展,应用该算法所实现系统的通用性、可扩展性良好,为下一步推广应用在其他领域的自动控制的研究奠定坚实的基础. 展开更多
关键词 模糊控制 神经网络 模糊神经网络 自动控制 智慧农业
基于云模型的混合量子神经网络算法及其仿真研究 认领
5
作者 刘小红 张人龙 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第2期17-23,共7页
在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集上进行的实验仿真表明:混合量子算法具有量子算法轨迹行为性能... 在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集上进行的实验仿真表明:混合量子算法具有量子算法轨迹行为性能的优势;同时该混合算法可将提取的特征输入到量子神经网络中对数据集进行分类。该算法改进了量子神经网络的损失函数,提高了误差分析性能。最后,通过仿真实验验证了该混合量子算法在收敛速度和鲁棒性等方面均优于量子神经网络算法。 展开更多
关键词 云模型 神经网络 量子算法 混合量子神经网络算法 鲁棒性能
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基于自联想神经网络的可见光MIMO通信系统颜色检测 认领
6
作者 杨恺 陈晓宁 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期61-67,共7页
基于摄像头的多光源多输入多输出(MIMO)通信系统能够提高光源的利用率和传输带宽,但多光源之间的干扰和环境光的干扰为可见光的颜色判断带来了极大的困难。针对这种情况,提出了基于自联想神经网络的可见光MIMO颜色检测算法。设计了基于... 基于摄像头的多光源多输入多输出(MIMO)通信系统能够提高光源的利用率和传输带宽,但多光源之间的干扰和环境光的干扰为可见光的颜色判断带来了极大的困难。针对这种情况,提出了基于自联想神经网络的可见光MIMO颜色检测算法。设计了基于自联想神经网络的主成分提取方法,在训练速度和模型准确率方面取得平衡;提出了神经网络学习光源颜色的具体训练方法,基于欧氏距离决定光源的实际颜色符号。在真实的实验数据集的基础上完成了验证实验,结果显示该算法实现了较好的收敛速度和较高的检测准确率。 展开更多
关键词 可见光通信 多输入多输出通信 神经网络 自联想神经网络 彩色可见光 分类算法
一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型 认领
7
作者 郜成胜 张君福 +2 位作者 李伟平 赵文 张世琨 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期442-448,共7页
命名实体识别与共指消解均依赖于对实体相邻文本信息的学习,本文提出一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型,共用双向长短时记忆模型LSTM编码层对输入序列中每个词前后方向上下文信息进行编码,并通过训练学习得到上下... 命名实体识别与共指消解均依赖于对实体相邻文本信息的学习,本文提出一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型,共用双向长短时记忆模型LSTM编码层对输入序列中每个词前后方向上下文信息进行编码,并通过训练学习得到上下文信息传递到前馈神经网络FFNN模型以提高共指消解精度,通过将领域文档及篇章语义向量加入FFNN,改进共指消解算法并优化共指消解模型.基于领域文本数据集进行联合模型训练,实验结果表明该联合模型可以有效地提高共指消解精度. 展开更多
关键词 神经网络 命名实体识别 共指消解 联合神经网络模型
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基于神经网络的HEVC帧间预测 认领
8
作者 王洋 高文 《智能计算机与应用》 2020年第3期386-391,共6页
高效视频编码标准HEVC是最新的数字视频编码标准,其中,帧间预测在去除时域相关性方面扮演重要角色。在传统的帧间预测方法中,因为仅仅利用了时域信息,所以帧间预测的准确性是有限的。在本文中,提出了利用时域-空域信息的基于神经网络的H... 高效视频编码标准HEVC是最新的数字视频编码标准,其中,帧间预测在去除时域相关性方面扮演重要角色。在传统的帧间预测方法中,因为仅仅利用了时域信息,所以帧间预测的准确性是有限的。在本文中,提出了利用时域-空域信息的基于神经网络的HEVC帧间预测算法。具体来讲,在本文提出的算法中,首先设计了一个包含全连接网络(fully connected netw ork,FCN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的神经网络结构。其次,时域相邻像素和空域相邻像素输入到FCN网络,FCN网络输出的结果和当前预测块输入到CNN网络中,CNN网络生成最终的当前块的更准确的预测块。实验结果表明,与HEVC参考软件HM 16.9在通用测试条件Low Delay P(LDP)下编码,本文提出的算法能够带来平均1.7%(高达8.6%)的BD-rate节省。 展开更多
关键词 HEVC 帧间预测 神经网络 卷积神经网络 全连接网络
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一种基于忆阻器的用于识别手写数字图像神经网络研究 认领
9
作者 戴澜 王建勋 《电子世界》 2020年第11期36-38,共3页
忆阻器在神经网络方面有巨大的潜力优势。利用忆阻器的模拟特性可以很好的存储神经网络的权重。本文通过MATLAB的simulink工具箱搭建一种带阈值的线性忆阻器模型,并利用此忆阻器模型设计用于点积计算的忆阻器阵列,接着提出一个基于忆阻... 忆阻器在神经网络方面有巨大的潜力优势。利用忆阻器的模拟特性可以很好的存储神经网络的权重。本文通过MATLAB的simulink工具箱搭建一种带阈值的线性忆阻器模型,并利用此忆阻器模型设计用于点积计算的忆阻器阵列,接着提出一个基于忆阻器的CNN硬件结构。忆阻器阵列应用于卷积神经网络模型中的卷积层、池化层和全连接层,并采用ReLU激活函数处理卷积层输出。 展开更多
关键词 神经网络 激活函数 手写数字 连接层 忆阻器 卷积层 卷积神经网络模型 点积
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基于SHPSO-GA-BP的成品汽油调和中加氢汽油组分辛烷值的预测 认领
10
作者 李炜 王晓明 +2 位作者 蒋栋年 李亚洁 梁成龙 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期3191-3200,共10页
针对成品汽油调和配方建模中加氢汽油组分辛烷值难以实时获取,考虑遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络存在的问题,提出了一种串行混合粒子群遗传算法(... 针对成品汽油调和配方建模中加氢汽油组分辛烷值难以实时获取,考虑遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络存在的问题,提出了一种串行混合粒子群遗传算法(serial hybrid PSO-GA,SHPSO-GA)优化BP网络,并用于辛烷值的预测建模。该方法首先将PSO算法的输出依据适应度值分为优劣2个种群,弃劣留优;然后对留优种群再进行GA的交叉变异操作,进一步优化种群,经过每一代PSO和GA的交替优化,并将最优种群用于BP网络参数优化;最后基于该方法和工业历史数据,建立了加氢汽油组分辛烷值的预测模型,仿真结果表明,较传统BP,以及改进的GA-BP、PSO-BP、PSO-GA-BP等方法,SHPSO-GA-BP由于将PSO与GA进行更优的深度融合,具有更好的预测性能,可以用于辛烷值的预测。 展开更多
关键词 辛烷值 预测 神经网络 遗传算法 粒子群算法 SHPSO-GA-BP神经网络 优化
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可视化支持下CNN在个性化推荐算法中的应用 认领
11
作者 宗春梅 张月琴 +2 位作者 赵青杉 郝耀军 郭玥鑫 《计算机系统应用》 2020年第6期204-210,共7页
传统的基于协同过滤的推荐方法可以挖掘出评分中隐含的特征,但推荐过程时间长,且评分矩阵具有稀疏性,导致样本真实值与预测值间误差较大.神经网络通过批量训练可以较快计算出对象特征,卷积神经网络的局部感知与参数共享性使参数个数明... 传统的基于协同过滤的推荐方法可以挖掘出评分中隐含的特征,但推荐过程时间长,且评分矩阵具有稀疏性,导致样本真实值与预测值间误差较大.神经网络通过批量训练可以较快计算出对象特征,卷积神经网络的局部感知与参数共享性使参数个数明显缩减,利用普通神经网络及卷积神经网络共同实现推荐可使计算时间缩短;通过调整神经网络的参数,为卷积神经网络设计合理的特征向量和卷积核大小,可以提升推荐速度和推荐准确性.实验表明,使用神经网络结合卷积神经网络进行推荐的方法能使推荐的绝对误差均值下降至0.67以下,大幅提升推荐的准确性及有效性. 展开更多
关键词 神经网络 卷积神经网络 个性化推荐 可视化 Tensorboard
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钻井岩石力学参数三维建模方法及其现场应用 认领
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作者 刘建华 吴超 陶兴华 《钻采工艺》 CAS 北大核心 2020年第1期13-16,I0001,I0002共6页
在地层空间中建立岩石力学参数三维数据模型可指导钻井设计与施工,但常规建模方法的精度和分辨率有限。考虑到层速度是求取钻井岩石力学参数的基础数据,理论分析发现地层波速与地震属性之间存在着较复杂的映射关系,而神经网络学习算法... 在地层空间中建立岩石力学参数三维数据模型可指导钻井设计与施工,但常规建模方法的精度和分辨率有限。考虑到层速度是求取钻井岩石力学参数的基础数据,理论分析发现地层波速与地震属性之间存在着较复杂的映射关系,而神经网络学习算法具备识别这种定量关系的能力,基于识别结果可预测三维地震层速度,据此提出了钻井岩石力学参数三维建模新方法。在提取得到目标工区内完钻井的声波测井和井旁地震属性的基础上,将各套地层中的声波速度和对应的地震属性作为学习样本对,使用小波神经网络分层识别波速和地震属性之间的非线性函数关系,再将这种关系延拓至工区三维空间上,利用地震信息依次建立地震层速度和各类钻井岩石力学参数三维模型,并将其用于指导钻井工程。本方法在鄂尔多斯南部YS地区进行了应用,地层三压力和岩石可钻性三维建模成果具有较高的精确度和分辨率,依据模型进行的钻井工艺技术优化取得了良好的提高钻速、减少复杂的效果。 展开更多
关键词 钻井岩石力学参数 三维建模 地震属性 神经网络 钻井优化
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基于神经网络逆控制的水轮机调节系统 认领
13
作者 陈艳琳 李志华 谢雪涵 《计算机与现代化》 2020年第1期6-9,16共5页
根据神经网络对非线性系统模型的辨识能力,将其与自适应逆控制相结合,对水轮发电机组的逆模型进行建模,构建一种新的水轮机调节系统。该方案以逆系统以及系统辨识理论为基础,以水轮发电机组作为被控对象,分别针对其频率和负荷扰动,建立... 根据神经网络对非线性系统模型的辨识能力,将其与自适应逆控制相结合,对水轮发电机组的逆模型进行建模,构建一种新的水轮机调节系统。该方案以逆系统以及系统辨识理论为基础,以水轮发电机组作为被控对象,分别针对其频率和负荷扰动,建立神经网络在线逆控制器,对系统进行调控,并将仿真结果与传统PID控制进行比较。从仿真结果可以看出,所提的控制方案能够实现对水轮发电机组的有效控制,使系统具有较好的动态性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 系统辨识 神经网络 逆建模 水轮发电机组
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中小河流治理成本预测模型及敏感因子分析研究 认领
14
作者 廖紫欣 《吉林水利》 2020年第5期27-31,共5页
为了项目法人在可行性研究阶段准确快速的估算出复杂的山区中小河流治理的成本且能有效的控制成本,建立了基于LM算法的BP神经网络模型对山区中小河流治理成本进行预测,并对治理成本的影响因素做出敏感性分析。结果表明,LM算法优化的BP... 为了项目法人在可行性研究阶段准确快速的估算出复杂的山区中小河流治理的成本且能有效的控制成本,建立了基于LM算法的BP神经网络模型对山区中小河流治理成本进行预测,并对治理成本的影响因素做出敏感性分析。结果表明,LM算法优化的BP神经网络模型比标准BP神经网络模型训练效果好,收敛快,且预测结果更精确,其预测结果可在可行性研究阶段作为一个有效的参考数据;在八个影响治理成本的因素中,护岸形式与生态措施是影响治理成本的关键,在根据预算做方案调整时可以主要针对这两个方面进行改善。 展开更多
关键词 山区中小河流 LM算法 神经网络 预测模型 敏感性分析
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神经网络扩张观测器估计活塞运动和检测未知动态 认领
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作者 叶金杰 刘庆运 +2 位作者 张义方 王刚 伍毅 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第1期109-116,共8页
气液联合驱动的液压锤活塞密封于液压油缸内,用于转换液压能为冲击能,难以用传感器直接测量其运动状态(位移、速度)和未建模动态(包括摩擦阻力等各种阻力,为非线性项)。为此,建立活塞的动力学模型,分解动力学模型为线性部分和非线性部分... 气液联合驱动的液压锤活塞密封于液压油缸内,用于转换液压能为冲击能,难以用传感器直接测量其运动状态(位移、速度)和未建模动态(包括摩擦阻力等各种阻力,为非线性项)。为此,建立活塞的动力学模型,分解动力学模型为线性部分和非线性部分,利用观测器理论结合神经网络的方法,设计径向基函数神经网络扩张的观测器,神经网络位于观测器的反馈通道用来逼近未知动态模型,把物理参数测量问题转化为活塞运动状态的估计和未知动态建模。推导并简化神经网络权重训练自适应算法,在线调整神经网络权重。构造Lyapunov函数,分析了神经网络扩张观测器误差的有界性和动态收敛特征。观测器应用于Van der Pol混沌振子系统的状态估计,仿真结果验证了自适应神经网络扩张观测器算法的有效性。在气液驱动液压锤活塞冲击能测量中的应用表明:神经网络扩张观测器能够有效地估计活塞位置与速度,从而实现了液压锤冲击能量的测量和未知动态检测。 展开更多
关键词 神经网络 扩张观测器 状态估计 测量 未知动态
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基于MLP神经网络的码头工程投资估算模型研究 认领
16
作者 丁靓玮 《建材发展导向》 2020年第4期49-52,共4页
该文提出通过定量、定性筛选影响码头工程主要影响因素的前提下,利用SPSS统计分析软件中的神经网络分析来构建码头工程快速估算模型,通过检验样本说明MLP神经网络模型对码头工程决策阶段快速估算的可行性,为码头工程决策阶段实现快速估... 该文提出通过定量、定性筛选影响码头工程主要影响因素的前提下,利用SPSS统计分析软件中的神经网络分析来构建码头工程快速估算模型,通过检验样本说明MLP神经网络模型对码头工程决策阶段快速估算的可行性,为码头工程决策阶段实现快速估算、提高估算精度提供理论依据。 展开更多
关键词 决策阶段 投资估算 神经网络 预测模型
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词向量在岗位描述与简历中的分布特征及其应用 认领
17
作者 曾泽明 陈志轩 邓一星 《软件》 2020年第1期50-54,共5页
岗位与简历的自动化和智能化匹配在人力资源开发与管理中具有重要意义,目前的主流方法是根据与岗位有关的几个关键字词来匹配查询,未能考虑岗位描述中的有关职责、技能和成果等方面的综合要求。针对此问题,提出了一种基于词向量和行业... 岗位与简历的自动化和智能化匹配在人力资源开发与管理中具有重要意义,目前的主流方法是根据与岗位有关的几个关键字词来匹配查询,未能考虑岗位描述中的有关职责、技能和成果等方面的综合要求。针对此问题,提出了一种基于词向量和行业近义词表的岗位匹配与推荐方法。该方法利用Skip-gram模型进行了词向量学习,然后依据词向量相似度对简历进行行业分类,最后考虑专业近义词的近义程度指数和岗位描述与简历文本的匹配结果提出岗位推荐。 展开更多
关键词 词向量 神经网络 岗位描述 岗位匹配
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基于神经网络BP算法的局部电网短期负荷预测系统 认领
18
作者 邹治锐 高坤 +2 位作者 朱伟 姚境 唐伟斌 《湖南电力》 2020年第2期74-77,共4页
电网负荷受天气、节假日、生活方式等多方面影响,短期呈现随机性,长期来看,又有一定的规律可循。选择合适的短期负荷预测模型,将有利于提高短期负荷预测的准确率,极大方便调度机构的短期负荷预测工作。本文基于神经网络BP算法的局部电... 电网负荷受天气、节假日、生活方式等多方面影响,短期呈现随机性,长期来看,又有一定的规律可循。选择合适的短期负荷预测模型,将有利于提高短期负荷预测的准确率,极大方便调度机构的短期负荷预测工作。本文基于神经网络BP算法的局部电网短期负荷预测,通过采集局部电网数据样本,获得大量数组,再使用神经网络BP算法进行自适应学习,获取各因素与负荷之间的非线性关系,预测局部电网负荷变化趋势,提前调控电网方式,降低局部电网主变、线路运行风险,确保电网安全运行。 展开更多
关键词 短期负荷预测 局部电网 神经网络 BP算法 MATLAB
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人工智能技术在影像诊断中的应用及展望 认领
19
作者 陈丽 曹红格 《现代医用影像学》 2020年第1期19-21,共3页
深度学习作为新一代人工智能技术,以其强大的特征自动提取能力已经在自然语言处理、图像识别等领域崭露头角,而医生针对医学影像素材进行分析、诊断的过程与深度学习在其他图像领域的应用过程极为相似,故本文首先以深度学习的基本原理... 深度学习作为新一代人工智能技术,以其强大的特征自动提取能力已经在自然语言处理、图像识别等领域崭露头角,而医生针对医学影像素材进行分析、诊断的过程与深度学习在其他图像领域的应用过程极为相似,故本文首先以深度学习的基本原理为切入点,其次对其目前在影像诊断领域的现状进行阐述,最后针对亟待解决的环节予以梳理及展望。 展开更多
关键词 深度学习 影像诊断 计算机辅助诊断 人工智能 神经网络
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基于神经网络的涡轴发动机故障诊断仿真研究 认领
20
作者 刘岩松 姜文鑫 《内燃机与配件》 2020年第1期6-7,共2页
为了避免基于专家系统、模糊参数等传统方法,对涡轴发动机进行故障诊断而导致的诊断速度慢、数据精确差、正确率低等缺点,提出一种基于神经网络的故障诊断方法。此方法通过建立三层神经网络模型,以径向基函数为中心运用MATLAB软件进行... 为了避免基于专家系统、模糊参数等传统方法,对涡轴发动机进行故障诊断而导致的诊断速度慢、数据精确差、正确率低等缺点,提出一种基于神经网络的故障诊断方法。此方法通过建立三层神经网络模型,以径向基函数为中心运用MATLAB软件进行了仿真训练与测试,再分析对比前期研究经验,结果表明基于径向基函数的神经网络在训练速度以及诊断正确率上效果较好,能够有效的对涡轴发动机进行故障诊断。 展开更多
关键词 涡轴发动机 故障诊断 神经网络 径向基函数
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