前馈型神经网络相关论文
为了研究积分-微分方程的数值解,构造了一种前馈型神经网络用于求解Fredholm积分-微分方程近似解.首先,运用Taylor展开式近似代替......
随着中国制造2025战略的实施,以及我国智慧矿山建设的不断推进,井下机电设备联系日渐紧密,并向着自动化、智能化的方向快速发展,这......
介绍了所开发的能够模拟车辆实际应用情况的油压减振器试验设备,重点阐述了减振器特性的自动识别功能。
The test equipment for ......
人工神经网络作为一门新的技术科学,已成为世界各国的研究热点,得到了非常广泛的应用,在浮选测中也起着重要作用.本工作总结了神经......
目的探讨气象因子对脑出血发病的影响及其相关性,并建立基于气象因子的脑出血发病的预报模型,为预防和控制脑出血发病提供参考依据......
运用最优化相关普查方法 ,选取确定了对江苏省太湖地区小麦赤霉病发生程度有着显著指示意义的预报因子 ,将其作为输入变量经多层前......
建立故障类型的自动识别系统是机械设备诊断学的发展方向。神经网络理论的兴起和发展为故障类型的自动识别开辟了一条崭新的道路。......
本文利用连杆转角曲线法进行平面四杆轨迹综合,在对任意轨迹曲线的“无穷多点”实现了多解后,提出一种基于神经网络的多解排序方法,训......
电力系统短期负荷预测是电力调度部门的重要工作之一,负荷预测的精度直接影响到电网的平安、经济和稳定运行。影响电力负荷的因......
针对BP人工神经网络(ANN)在汽车机械故障诊断系统中容易陷入局部极小点和遗传算法(GA)训练神经网络存在的收敛速度慢的问题,提出并......
本文针对多个机器人在简单环境中的运动问题,将 BP 网络应用于机器人的行为控制,讨论了该方法的合理性。实验结果表明了该方法的有......
反向传播算法的最大缺陷之一是容易陷入局部极小点.为此,我们在基因遗传算法(GA)原理的基础上,增加了区域变化这一重要环节,设计出......
本文首先明确具体地给出了前馈型神经网络(以下简称前馈网络)容错性的基本概念及其研究内容,进而系统地对前馈网络容错性研究的各......
对时间序列随机性与神经网络预测精度的关系进行了研究.并将序列模糊滑动平均法用于神经网络预测中的训练样本预处理.以减小序列随机......
该文研究了前馈型神经网络用于模式识别的学习方法,着重介绍了基于多层感知机的递推最小二乘算法以及基于径向基函数网络的递推最......
人工神经网络和遗传算法作为人工智能的两大分支,在近几年来,无论从理论还是应用方面都得到了长足的发展。由于人工神经网络中的BP神......
人工神经网络作为一门新兴的非线性科学,近年来,随着神经网络理论研究的发展,神经网络技术越来越广泛地应用于诸多领域,而且这些领......
该文对前馈型神经网络的学习算法、激活函数和网络结构问题进行了研究,提出一些有效的改进措施,得到一些较好的实验结果.此外,对光......
该文应用前馈型神经网络实现了对复杂彩色图像中目标和背景区域的分割.它的基本思路是利用多层神经网络处理非线性分类的能力,解决......
人工神经网络具有结构简单、能够大规模并行、容易用硬件实现,并且具有学习和记忆能力、自适应和多样性等特性。神经网络的优良特......
本文采用前馈型神经网络及 BP算法对 3种飞机模型的复合畸变不变性识别进行了研究。结合以前用级联神经网络及聚类编码方法对同一......
一个给定的神经网络能否学习一个给定的样本集一直是一个有趣的问题.对于单隐层前馈神经网络,当隐层神经元的数量和样本的数量相等时......
本文研究三层前馈型神经网络的最佳逼近能力,我们证明以多项式函数为隐层神经元作用函数的三层前馈型神经网络,当隐层神经元的个数超......
当引线互连已成为限制计算机芯片集成度和速度的障碍时,光学互连则更具有吸引力,特别是对人工神经网络。......
为了识别三种智力作业下的EEG信号,用AR模型表示EEG信号,用含一个隐层的前馈型神经网络作分类器,用误差弹性反传法训练网络,用重叠......
为减小预测误差,目前的方法是:选择对股价有显著影响的输入变量;调整网络结构及选择合适的参数;优化学习算法.这些方法都是以实际股价作......
提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时、收集、思维和分类的......
提出了单摄像机安装在机器人上的视觉伺服系统的位置估计方法.提出的方法集成了由运动恢复深度和由散焦恢复深度的技术以满足实时......
提出一种利用遗传算法对BP算法的改进方案。充分考虑了BP算法的精确性和遗传算法全局寻优的特点.使BP算法摆脱局部极小的困扰,并且所......
客户分类是智能CRM系统的一个重要功能。该文提出使用前馈型神经网络构作一个CRM客户分类模型的思想,并用免疫遗传算法对其进行优化......
本文首先明确具体地给出了前馈型神经网络容错性的基本概念及其研究内容,进而系统地对前馈网络容错性研究的各种分析和设计方法进行......
为减小预测误差,目前的方法是:选择对股价有显著影响的输入变量、调整网络结构及选择合适的参数、优化学习算法,这些方法都是以实际......
由于对结构未知和不确定的非线性系统还没有形成一种通用有效的辨识和控制方法,为此首先对非线性系统逆模型辨识和控制的结构方案进......
本文采用前馈型神经网络及BP算法对3种飞机模型的复合畸变不变性识别进行了研究。结合以前用级联神经网络及聚类编码方法对同一问......