神经网络训练相关论文
本文研究立足人工神经网络的相关特点及其在海洋工程地质研究的应用情况，应用人工神经网络的方法对某海域的部分细粒土数据实施训练......
演化计算是模拟自然界物种演化和聚群行为来解决优化问题的一类算法,在黑箱优化、组合优化、非凸优化和多目标优化中被广泛应用。......
哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks optimizer,HHO）是模仿自然界中哈里斯鹰捕食行为而提出的一种新的群智能优化方法。HHO具有结构直观,......
为了提高工程造价估算精准度,以铁路桥梁混凝土工程为例,利用SPSS软件,统计各项因子之间的相关性,确定工程造价模型的重要影响因子......
Tandem技术是目前主流语音识别系统中提升性能的重要手段之一,它基于训练数据和其所对应的正确标注用有监督的方式训练神经网络的......
为解决煤矿井下供电系统单相接地故障特征信号在采样传输时伴随能量损失而影响诊断结果精确性的问题,提出利用粗糙集理论对采样数......
本文在对蚁群行为以及人工蚁群和真实蚁群异同的分析基础上，介绍了蚁群算法的机制原理以及蚁群系统模型。随后，总结了国内外蚁群算法......
近年来兴起的量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm，QGA)是量子计算和进化算法相结合的产物。本文在对量子遗传算法进行系统分析......
自20世纪80年代以来，智能优化算法通过模拟或揭示某些自然现象和过程而发展起来，为优化理论提供了新的思路和手段，并在经济与工程等领......
人工智能、物联网等技术的飞速发展拓宽了微控制器芯片的应用。微控制器芯片拥有计算机系统除I/O设备以外的全部结构。神经网络在......
针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的......
以中国历年能源消费量为基础,分别建立灰色自忆性预测模型和数据机理自忆性预测模型;利用经验模态分解方法分析中国能源消费增长率......
在系统分析装备维修保障系统效能各影响要素的基础上,构建了维修保障系统效能评估指标体系。应用BP神经网络的理论和方法,建立了维......
提出了采用多水平正交表选取 BP神经网络训练样本的方法，在保证足够建模精度的条件下，采用此法大大减少了神经网络的建模工作量，因而......
型材挤压模具寿命的高低 ,与模具的结构形状及几何尺寸有很大关系 .通过用BP神经网络建立型材挤压模具的数学模型 ,用弹性有限元法......
通过深入分析ＢＰ神经网络的步长调整，采用函数变步长搜索法来提高网络的学习速度，提出一种新的改进的ＢＰ算法，该算法在速度和收敛性方面比传......
为了充分发挥钢中析出相的晶内形核细晶作用,以便优化热模拟工艺,对合金钢热模拟试验组织中的析出相进行了分析及预测。研究了合金......
以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然......
以800H合金的热压缩实验为基础,分析800H合金在不同温度和应变速率下800H合金的流动应变行为。基于800H合金变形温度、应变率、应......
利用Faster RCNN算法实现生活垃圾的高精度识别。选取典型的6种生活垃圾建立数据集,采用数据增强方法提升了数据集目标数量及目标......
将多层前向神经网络技术和计算力学方法相结合应用于非均匀介质参数识别，提出了一种新的Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，使前向网络能较好地实现全局最优逼近．采......
在将神经网络应用于变压器故障诊断的过程中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,采用RBF神经网络对变压器进行故障诊断......
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......
提出一种有效的Ｕ－Ｄ分解ＤＦＰ和ＢＦＧＳ算法．该算法解决了Ｈ阵的正定性问题，保证了算法的数值稳定性，并大大提高了计算效率．对Ｈ阵的计算量分析表明，该算法的......
本文提出了一种基于Alopex算法的多层前向网络的快速随机学习算法并用其对非线性过程进行辨识，仿真结果表明本文提出的方法是有效可......
本文采用多层感知器建立了微带不连续性的神经网络模型。把微带不连续性尺寸和频率作为输入样本，不连续性的Ｓ参数作为输出样本，采用ＢＰ算......
研究了一种随机寻优方法Ａｌｏｐｅｘ算法在神经网络权值训练中的应用问题。对Ａｌｏｐｅｘ算法进行了分析和改进。优化了算法中随机扰动的作用方式，改善了......
根据一双跨转子实验台，模拟了转子与静子在轮盘处及轴颈处碰磨、轴系不对中及转子不平衡故障，通过一个信号自动处理装置记录下转子正......
给出了一种优化三层神经网络结构算法。首先以较大隐层节点数进行学习，然后根据隐层输出信息提取各节点之间的线性特征来优化隐层节......
本文提出一种非线性码神经网络译码方案,在纠错能力范围内对满足码距特性的一般非线性码以零错误概率进行纠错译码,并在检错能力范......
根据发电生产过程的实际情况，针对不同时间段的生产工况特点，提出了用不同神经网络辨识不同时段内发电生产过程数学模型的一种新的辨......
误差反传算法被广泛用于多层前馈神经网络的训练．但该算法的收敛性问题并没有解决，这导致训练后的网络泛化能力一般很差．本文研究了这......
研究在加工过程中刀具磨损量实时监测和预报 .针对神经网络在监测刀具磨损量中存在的缺点 ,在选择合适的模糊聚类标准样本的基础上......
提出一种对于非线性系统遗传算法的神经网络控制模型 ,并给出了新的神经网络训练模型 .该模型的主要优点是 ,优化网络连接权重 ,优......
提出了一种利用刀具磨损状态隶属函数来训练BP网络的新方法，该方法较好地解决了在刀具磨损状态中对过渡样本识别率过低的问题。
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提出一种结构等价型模糊神经网络的学习算法．等价型神经网络根据模糊系统的推理规则，决定等价的神经网络结构参数，因而网络结构特殊．采......
应用Δ目标函数法，研究了控制系统神经网络结构优化问题．给出一个推广算法及一个前向全连网络，并对用网络实现非线性映射进行仿真研究......
基于粒子群优化的算法具有全局随机搜索最优解的特点。本文尝试把PSO算法和神经网络权值训练的常用算法BP算法结合起来进行数据的......
针对目前对高压电缆的温度测量方法大都是只能测量当前的温度,滞后控制,不能进行提前辨识的问题,对传统电缆测温方法进行研究,提出......
地震记录初至的拾取可作为一个模式识别过程而引入神经网络理论进行分析。本文将一个三层感知器成功地用于地震记录初至拾取。神经......
全局优化的应用领域非常广泛,很多工程优化问题都可以归结为全局优化问题,这极大促进了全局优化技术的兴起和发展。目前,在全局优......
