多层前馈神经网络相关论文
提出了一种基于自注意力机制增强的深度学习模型，用于无人机侦察图像的压缩与解压。与现有方法相比，提出的深度学习模型有两个显著特......
随着互联网的高速发展,网络系统的规模也变得愈发复杂和庞大,如何确保其平稳运行便成为网络运行维护的重要一环。网络告警便是运行......
如今,随着计算机技术以及倾斜摄影等技术的快速发展,三维模型数据信息的获取与存储越来越便利。三维模型数据相对于二维图片数据,......
有关脑科学的探索已经在许多领域中展开,目前研究的比较成熟的是神经元动力学,它利用数学模型、理论分析和计算机模拟来研究生物学......
伴随通信技术的发展,信号调制形式逐渐复杂化,然而,传统调制识别方法能识别出的信号调制类型较少、准确率较低且不稳定,难以适应目......
本文选择适用性强的三层前馈神经网络作为优化设计对象，提出了一种具有综合控制策略的遗传算法，同时考虑编码方案、适应度函数设计......
提出了一种基于神经和模糊方法的手写体邮件地址的识别方案,并详细分析了神经和模糊方法应用于手写体识别问题的3种技巧:指派字符......
为了构建一套科学合理、行之有效的财务风险预警机制,及时识别出企业隐藏的财务风险.本文以60家在A股上市的互联网企业为依据,以各......
该论文主要进行了遗传算法和前馈神经网络的结合研究,并将基于改进遗传算法的前馈神经网络应用于包含有复杂色彩成份和分布的彩色......
本文在原有模型的基础上,通过大量的理论研究同时结合现场运行专家的经验知识,并且利用统计分析法和多层前馈神经网络及改进后的BP......
城市地下各类管线是城市的重要基础设施,担负着信息传递、能源传送等重要工作,也是城市赖以生存和发展的生命线.但由于种种原因,现......
提出了一种利用多层前馈神经网络生成纹理图象的新方法 .利用该方法可方便地生成图案丰富的纹理图象集 ,并且该纹理图象集中的任何......
针对现有前馈神经网络学习算法的缺陷 ,提出一种前馈神经网络的快速学习算法。该算法是基于无监督学习中的主元分析算法的 Oja规则......
人脸图像的庞大信息量使其不适合于直接识别。提出用离散余弦变换处理人脸原始图像,得到降维的特征矢量,并结合前馈神经网络对人脸......
采用无监督学习中的主元分析算法的０ｊａ规则对前馈网络的权值进行预学习，以此来加速前馈网络的学习速度。通过奇偶校验和非线性系统辨识......
催化裂化装置是一个高度非线性、时变和长时延、强耦合、分布参数和不确定性的复杂系统.为解决催化裂化过程的优化控制问题,采用多......
通过对多层前馈网络的运行机制的系统分析 ,指出影响前馈网络泛化能力的根本原因是训练网络用的样本 ,包括样本质量、样本数量和样......
为了克服现有逆向工程装备价格昂贵且不能满足实时测量的缺点,提出了一种新型成本低、扫描速度快的三维激光自由曲面扫描系统。针......
锂离子电池的健康状态(State of health,SOH)是决定电池使用寿命的关键因素.由于锂电池生产工艺、工作环境和使用习惯等的差异性导......
当前，新型网络应用不断涌现，用户对不同类型应用的通信需求也呈现出多样化和个性化的特点．面向用户频繁产生和变化的通信需求，网络服务......
电力系统负荷预测是能量管理系统（EMS）的重要组成部分，它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响，提高电力系统负荷预测的......
电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经......
本文分析了电力系统负荷预测的重要性和与负荷预测相关的数据的特点，给出了基于BP算法的电力系统负荷预测系统的体系结构，重点研究了......
提出了基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认新方法。该算法首先将某一类的训练数据分成若干子类, 对每一子类在其中心周围定义具有......
为了提高传感器的准确度,提出一种基于BP网络和递推预报误差算法对热电偶进行信息处理的方法,经过仿真试验证明该方法可以提高传感......
针对大多数现有基于内容的图像检索方法的性能很大程度上依赖分类器的问题,提出了一种基于模糊隶属度融合神经网络的CBIR方法;首先......
检测神经网络4种算法（有弹回的算法、OSS算法、LM算法和Regularization算法）的分类能力。结果表明,多层前馈神经网络的分类能力与算......
本文从统计学的角度研究多层多隐元前神经网络（ＮＮ）的参数估计学习问题，利用ＮＮ激励函数的析线线性近似，提出一种求解多隐层多隐元ＮＮ每个隐元指......
通过将传统多层前馈神经网络结构改造为具有跨层连接的网络，提出了相应的多层前馈神经网络改进算法。通过分析网络误差函数，从理论上......
在求解旅行商问题(TSP)时,首先引入交叉策略进行预处理,将具体的地图抽象为常见的无向完全图,即把TSP抽象为求无向完全图的一条Ham......
对多层前馈神经网络模型（BP神经网络）的结构特点、数据分析、学习方法和过程等内容做了分析。以中核抚州金安铀业有限公司铀矿山氡气......
利用多层前馈神经网络的非线性映射能力，通过构造特殊的映射关系，提出了一种较为理想的数据压缩方案．数据压缩比达到7：1．该方案只分析音......
提出具有动态最优学习率的ＢＰ算法， 动态最优学习率是通过迭代的方式得到的， 这种算法具有运算简单，收敛速度快，精度高特点。仿真结果说......
基于案例的推理(CBR)系统的增量式学习会使案例库逐渐增大,导致案例的检索时间较长,效率较低。多层前馈神经网络是构造性神经网络......
介绍了多层前馈神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用，并对这些方法做了评价．在此基础上，对人工神经网络技术在短期负荷预测中的应......
为解决采用反向传播算法的多层前馈神经网络收敛速度慢和容易陷入局部最小的问题 ,以及它对参数选择过于敏感 ,本文引入了遗传算法......
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基于Visual C++ 6.0软件,开发了多层前馈神经网络训练系统,通过参数设置,该系统可以对教师样本进行学习,具有参数调整方便、界面友......
神经网络用于电力系统电能质量分析和控制是一个新研究领域.快速可靠地提取谐波分量决定着并联型电能质量控制器的整体性能,构造了......
本文研究了多层前馈神经网络原理及其后向传播算法,然后结合一个实例构建了客户流失分析的多层前馈神经网络模型,实验表明将该模型......
BP算法,本质上是以误差平方和为目标函数,用梯度法求其最小值的算法.除非误差平方和的函数是正定的,否则必然产生局部最小值点.现......
A Kind of Second－Order Learning Algorithm Based on Generalized Cost Criteria in Multi－Layer Feed－For
A kind of second-order algorithm--recursive approximate Newton algorithm was given by Karayiannis. The algorithm was sim......
在分析Levenberg-Marquardt (L-M)算法和Nguyen-Widrow (N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用......
针对运行在电子商务等交互式应用领域中的案例推理系统时，其案例库的规模很容易达到成千上万条且不能削减的特点，提出同时从两方面着......
足球机器人的决策系统是一个多智能体协调控制系统,控制机器人运动需对机器人未来的方位进行实时预测。为了解决RoboCup小型组比赛......
基于LMS自适应预估理论,结合多层前馈神经网络 ,提出Smith预估网络模型.采用LMS算法,推导出单变量Smith预估器参数的在线辨识算法.......
侧壁式气垫船凭借其航速高,兴波阻力小,操纵性好的优点,已在民事及军事领域得到了广泛的运用。当侧壁式气垫船进行过驳、补给等海......
文章提出了一种利用遗传多层前馈神经网络建立数学模型的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外......
城市地下各类管线是城市的重要基础设施,担负着信息传递、能源传送等重要工作,也是城市赖以生存和发展的生命线。但由于种种原因,......
多层前馈神经网络具有多层结构、可鉴别神经元特性函数和误差反传算法等三个要素。本文从多层前馈神经网络的结构和原理出发,分析......
