传统神经网络相关论文
将小波神经网络组合预测模型引入软土路基沉降预测中。把5组不同形式的s型增长模型单项预测结果作为小波网络的输入向量,将代表相......
分类方法是人工智能的重要领域之一。有许多分类模型可应用于此领域，而最著名的一种就是多层前馈神经网络。众有所知，反向传播是可以......
提出基于主成分分析和归一化RBF神经网络优化相结合的财务综合评价方法,克服传统神经网络财务分析中的评价指标偏少、存在局部极小......
针对传统神经网络在电阻率成像反演中存在的过拟合和易陷入局部极值等问题,提出了一种基于剪枝贝叶斯神经网络(PBNN)的非线性反演......
模糊技术和神经网络在模式识别领域中已有了广泛应用，二者有着各自的优势。针对神经网络模式识别中所遇到的问题，为了进一步提高分类......
本文提出了一种改进的称为隐神经元可调径向基函数神经网络 (HNMRBF) ,并且应用进化规划算法作为聚类算法来决定和修改HNMRBF网络......
近几年来,模糊神经网络(FNN)的研究引起了广泛的注意。本文对FNN上的反向传播学习方法加以讨论。使用输入均值和输出权重参量来进......
支持向量机 (SVM)是一种新的通用学习机器 ,它从结构风险最小化的角度 ,分析了学习过程的一致性、收敛速度等。SVM能以任意精度逼......
神经计算科学是从信息科学的角度,用计算的方法研究神经网络如何模仿和延伸人脑活动的机理及实现类脑智能信息系统的问题。量子神......
为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learni......
在水产养殖业中,水质对水中生物体的生长具有重要的影响,影响水质的因素主要包括:养殖水体的温度、pH值、氨氮含量、水中的溶解氧......
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成为大数据分析的重要工具。与传统神经网络相比,ELM具有结构简单、学习速度快和推......
针对传统的BP神经网络存在的不足及局限性,文章提出了利用小波分析和神经网络相结合的方法应用于GPS可降水量预测中。小波神经网络......
光纤陀螺具有较高实际应用价值,其性能与温度变化密切相关,导致测量系统的测量精度不稳定,针对光纤陀螺的非线性变化特性,提出一种......
为了能够提高冶金矿山电爆网路早爆故障诊断的准确性,防止冶金矿山生产安全事故的发生,深入研究了模糊神经网络在其中的应用。分析......
鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算......
针对电机故障诊断采用传统神经网络存在的梯度消失等问题,提出了一种长短时记忆(LSTM)神经网络与Softmax多分类器结合的诊断方法。......
