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BP神经网络的宇航服多维意象造型评价方法
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作者 李江泳 高浩原 +2 位作者 李焱林 谭琪茜 杨子京 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第2期66-77,共12页
目标为适应宇航服造型设计对“大国形象”多维意象识别的需要,提出了以“大国形象”为导向的宇航服造型设计评价模型构建方法。方法 在大量用户调研的基础上,对“大国形象”意象集进行筛选,并采用认知实验与聚类分析相结合的方法获得宇... 目标为适应宇航服造型设计对“大国形象”多维意象识别的需要,提出了以“大国形象”为导向的宇航服造型设计评价模型构建方法。方法 在大量用户调研的基础上,对“大国形象”意象集进行筛选,并采用认知实验与聚类分析相结合的方法获得宇航服产品的代表样品。采用语义差异法,对“大国形象”感性意象集中初步筛选词和宇航服产品代表样本之间的映射数据进行检验和分析,对得到的数据结果进行主成分分析,以获得宇航服产品对“大国形象”感性意象的认知空间。同时,根据全局HIEs解构原则和宇航服产品的功能约束清单建构宇航服产品造型特征空间。采用语义差异法和认知测试,得到宇航服造型多维意象认知空间。利用BP神经网络,以样本关键HIEs评价经数字编码后作为输入层,以各意象词下样本的感性意象均值作为输出层,构建宇航服造型意象评价模型。随后,采用留一交叉训练法对评价模型的准确性进行验证。结论 该评价模型能够有效解决造型特征与多维意象之间的映射及匹配,论证了造型意象和认知空间之间存在的关联性,探索出设计目标和设计意象关联判断的实践方法。 展开更多
关键词 宇航服设计 多维意象 全局HIEs解构 bp神经网络
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GA-BP神经网络在发射场的气温预报应用研究
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作者 张芳 王刚 +3 位作者 张朝飞 潘泉 陈锋 谭文秋 《载人航天》 CSCD 北大核心 2024年第2期219-223,共5页
为减小发射场气温预报误差,将BP神经网络和遗传算法结合起来,以2018—2022年的欧洲细网格气温预报数据和发射场实况数据为基础,利用相关系数筛选预报因子,建立了发射场气温预报模型。结果表明:模型气温预报平均绝对误差为1.132℃,较业... 为减小发射场气温预报误差,将BP神经网络和遗传算法结合起来,以2018—2022年的欧洲细网格气温预报数据和发射场实况数据为基础,利用相关系数筛选预报因子,建立了发射场气温预报模型。结果表明:模型气温预报平均绝对误差为1.132℃,较业务使用的欧洲细网格预报平均绝对误差优化了7.8%;模型气温预报的误差标准差为0.907℃,模型能较好修正欧洲细网格的温度预报误差离散值,较欧洲细网格预报的误差更稳定,能大幅减小预报员的人工订正工作;在神舟15号任务保障中,该模型预报的窗口温度为-18.02℃,而实况为-17.9℃,在临界条件下温度精细化预报保障提供了一种可靠性较高的预报手段。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 航天发射保障 气温预报
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基于EMD-AVOA-BP的逆变器故障诊断方法
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作者 翟宏宇 祁文哲 +1 位作者 高锋阳 张元 《铁路计算机应用》 2024年第5期1-8,共8页
以CRH3C型动车组逆变器中的绝缘栅双极型晶体管(IGBT,Insulated Gate Bipolar Transistor)双管开路故障为研究对象,提出了一种基于非洲秃鹫算法(AVOA,African Vultures Optimization Algorithm)和优化的反向传播(BP,Back Propagation)... 以CRH3C型动车组逆变器中的绝缘栅双极型晶体管(IGBT,Insulated Gate Bipolar Transistor)双管开路故障为研究对象,提出了一种基于非洲秃鹫算法(AVOA,African Vultures Optimization Algorithm)和优化的反向传播(BP,Back Propagation)神经网络的逆变器故障诊断方法。在Simulink中搭建列车逆变器的控制模型,取得故障电流;采用经验模态分解(EMD, Empirical Mode Decomposition)对电流信号进行去噪和故障特征提取,再利用AVOA对BP神经网络进行优化,实现了对列车逆变器IGBT双管开路故障的诊断。与传统方法进行对比可知,该方法具有更高的精准度,在测试集中其精准度达到100%。 展开更多
关键词 绝缘栅双极晶体管(IGBT) 经验模态分解(EMD) 非洲秃鹫算法(AVOA) 反向传播(bp)神经网络 空间矢量脉宽调制(SVPWN)
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Evaluation of Trajectory Error Effects in BP Based Space Target ISAR Imaging
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作者 Wang Ling Wang Jie Sun Lingling 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2018年第6期913-923,共11页
The space target imaging is important in the development of space technology.Due to the availability of trajectory information of the space targets and the arising of rapid parallel processing hardware,the back projec... The space target imaging is important in the development of space technology.Due to the availability of trajectory information of the space targets and the arising of rapid parallel processing hardware,the back projection (BP) method has been applied to synthetic aperture radar (SAR) imaging and shows a number of advantages as compared with conventional Fourier-domain imaging algorithms.However,the practical processing shows that the insufficient accuracy of the trajectory information results in the degrading of the imaging results.On the other hand,the autofocusing algorithms for BP imaging are not well developed,which is a bottleneck for the application of BP imaging.Here,an analysis of the effect of trajectory errors on the space target imaging using microlocal technology is presented.Our analysis provides an explicit quantitative relationship between the trajectory errors of the space target and the positioning errors in the reconstructed images.The explicit form of the position errors for some typical trajectory errors is also presented.Numerical simulations demonstrate our theoretical findings.The measured position errors obtained from the reconstructed images are consistent with the analytic errors calculated by using the derived formulas.Our results will be used in the development of effective autofocusing methods for BP imaging. 展开更多
关键词 inverse synthetic APERTURE radar(ISAR) imaging space TARGETS TRAJECTORY ERROR back projection(bp)
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基于BP神经网络的大气污染物浓度预测模型
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作者 熊兴俊 《智能计算机与应用》 2024年第8期129-132,共4页
针对目前大气污染物浓度预测精度不高的问题,本文提出了一种大气污染物浓度预测模型。对大气污染物浓度时间序列进行相空间重构,采用C-C法计算延迟时间和嵌入维数,在此基础上构建了网络结构为5-11-1的BP神经网络大气污染物浓度预测模型... 针对目前大气污染物浓度预测精度不高的问题,本文提出了一种大气污染物浓度预测模型。对大气污染物浓度时间序列进行相空间重构,采用C-C法计算延迟时间和嵌入维数,在此基础上构建了网络结构为5-11-1的BP神经网络大气污染物浓度预测模型。采用某市SO2浓度监测数据进行仿真分析,并将BP神经网络的污染物浓度预测模型结果与SVM模型和ELM模型进行对比,BP神经网络对测试集的预测结果的均方根误差和平均相对误差分别为0.298和4.35%,预测精度更高,验证了本文所提污染物浓度预测模型的正确性和实用性。 展开更多
关键词 大气污染物 浓度预测 bp神经网络 相空间重构
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BP网络预测能力仿真与分析 被引量:4
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作者 杜黎 陈陶 +1 位作者 杜焰 周庆新 《昆明理工大学学报(理工版)》 2003年第5期97-99,共3页
人工神经网络用于预测时有多高的可靠性和精度 ?是一个还没有得到很好探讨的问题 .本文以BP神经网络为对象 ,从数值仿真和欧氏空间理论的角度 ,分析了预测样本与训练样本之间的关系对网络预测能力的影响 。
关键词 bp网络 神经网络 预测能力 数值仿真 欧氏空间 网络结构
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基于BP神经网络的地下空间温湿度预测 被引量:7
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作者 葛珂楠 程忠庆 赵云鹏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第6期2190-2194,共5页
地下空间环境中的温湿度监测数据是除湿机是否工作的重要参考依据,为了更好的保证除湿机正常运转并能准确预测故障,提出了一种基于BP神经网络的温度和湿度预测方法。根据设备工作环境下温湿度的变化特性,利用神经网络的学习能力和非线... 地下空间环境中的温湿度监测数据是除湿机是否工作的重要参考依据,为了更好的保证除湿机正常运转并能准确预测故障,提出了一种基于BP神经网络的温度和湿度预测方法。根据设备工作环境下温湿度的变化特性,利用神经网络的学习能力和非线性预测能力,达到了预测结果与实际监测结果相吻合的目的,验证了该方法的可行性和有效性,为进一步准确预测除湿机故障提供一种新的解决途径。 展开更多
关键词 地下空间 bp神经网络 温度预测 湿度预测 故障诊断
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基于BP神经网络的电网安全性预警系统研发 被引量:5
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作者 史坤鹏 范国英 +3 位作者 赵伟 傅吉悦 王占英 范柯楠 《南方电网技术》 2013年第6期141-144,共4页
对紧急情况下的电力系统做到快速预警且提供相应的应急预案,是一个急需解决的重要课题。从电力系统防灾容灾预警机制出发,针对电网故障的时空分布特性,采用BP神经网络对其安全隐患进行识别,构建了基于季节气候、地形地貌及自然灾害等影... 对紧急情况下的电力系统做到快速预警且提供相应的应急预案,是一个急需解决的重要课题。从电力系统防灾容灾预警机制出发,针对电网故障的时空分布特性,采用BP神经网络对其安全隐患进行识别,构建了基于季节气候、地形地貌及自然灾害等影响电力系统安全状态的预警系统,并通过吉林电网常见故障对该系统的实用性进行了有效验证。 展开更多
关键词 防灾容灾 bp神经网络 时空分布特性 预警系统
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基于BP神经网络的颜色模糊量化方法 被引量:9
9
作者 韩晓微 晏磊 +1 位作者 原忠虎 范立南 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第10期3007-3010,共4页
将BP神经网络用于颜色量化过程,提出了符合人眼颜色视觉特性的颜色模糊量化方法。对RGB颜色空间向量进行空间变换,提取得到颜色特征向量。对特征向量标准化处理后,作为BP神经网络的输入向量。将训练样本的期望类别输出做模糊化预处理,... 将BP神经网络用于颜色量化过程,提出了符合人眼颜色视觉特性的颜色模糊量化方法。对RGB颜色空间向量进行空间变换,提取得到颜色特征向量。对特征向量标准化处理后,作为BP神经网络的输入向量。将训练样本的期望类别输出做模糊化预处理,用模糊化后的隶属度值作为样本的目标期望输出。利用样本集对改进的BP神经网络进行训练.基于最大隶属原则对神经网络输入特征向量进行分类和量化。使用训练后的BP神经网络进行颜色量化的仿真实验,验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 模式识别 颜色量化 bp神经网络 颜色空间 特征提取
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BP神经网络在显示器色空间转换中的应用 被引量:3
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作者 洪亮 朱明 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第19期83-86,100,共5页
用色彩管理软件以及分光光度仪对显示器的屏幕进行了校准和特性化,采用BP神经网络法建立了从RGB色空间到Lab色空间的转换模型。通过对实验数据进行对比分析,结果表明这种算法对色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
关键词 色彩管理 色彩空间 bp神经网络
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基于BP网络的机床主轴故障诊断研究 被引量:4
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作者 李振雨 王好臣 +1 位作者 王功亮 李家鹏 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第10期130-133,139,共5页
针对机床主轴在运转过程中由于高速、热变形和应力集中等原因而发生平移、旋转、压缩和伸展等,提出了一种基于BP神经网络和误差标定拟合对机床主轴轴心轨迹误差预测的方法。该方法首先通过实验测量出机床主轴轴心轨迹的偏心数据形成样本... 针对机床主轴在运转过程中由于高速、热变形和应力集中等原因而发生平移、旋转、压缩和伸展等,提出了一种基于BP神经网络和误差标定拟合对机床主轴轴心轨迹误差预测的方法。该方法首先通过实验测量出机床主轴轴心轨迹的偏心数据形成样本,运用BP神经网络对样本进行训练,然后根据样本训练结果预测机床主轴轴心偏转的将来值,最后通过三维张量空间分布函数分析将来值与理论值拟合情况得出机床运转状态。实验结果显示,当迭代次数epoch=2,训练误差为Validation=0.0052442时,训练后的拟合曲线拟合效果较好,此时BP训练状态最佳,训练后的主轴偏转结果能够反映和预测机床运转状态。本方法对于生产过程中的机床定期维修保养具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 机床主轴 张量空间 bp神经网络 轴心轨迹
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基于BP神经网络的CMYK到L~*a~*b~*颜色空间转换模型 被引量:9
12
作者 刘士伟 魏庆葆 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期69-71,共3页
由于BP神经网络不需要充分的理论根据,利用色靶的大量数据,通过BP神经网络,建立了CMYK到L*a*b*色空间的转换关系,并评价了模型精度。研究结果表明:BP神经网络用于CMYK到L*a*b*颜色空间转换,计算速度快,转换精度较高。
关键词 色彩空间转换 bp神经网络 色彩管理
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基于BP神经网络的文档聚类研究 被引量:7
13
作者 田萱 刘希玉 孟强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第8期93-95,共3页
1,引言 近年来,随着互联网的迅速发展,基于Web的数据挖掘技术受到越来越多的关注,经常用在文本挖掘和信息检索等多个领域的聚类(Clustering)技术也成为人们研究的热点.对一组实际或抽象的元素进行处理,把相似的元素归为同类的过程称之... 1,引言 近年来,随着互联网的迅速发展,基于Web的数据挖掘技术受到越来越多的关注,经常用在文本挖掘和信息检索等多个领域的聚类(Clustering)技术也成为人们研究的热点.对一组实际或抽象的元素进行处理,把相似的元素归为同类的过程称之为聚类[1].对文本信息,如科技文献、Web文档等的聚类,称之为文档聚类(Document Clustering).最初,文档聚类常用于提高信息检索系统的查准率和查全率(recall),或用来寻找与一篇文档最为相似的文档[2].现在,人们利用文档聚类来获得一组满足用户要求的文档集合并按用户需求对其进行排序.另外在Internet上,文本聚类也可用来自动产生文档的层次聚类,从而实现对Web文档的分类. 展开更多
关键词 Internet bp神经网络 文档聚类 数据挖掘 信息检索系统 查准率 查全率
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基于小波和多维重构的BP神经网络交通流短时预测 被引量:12
14
作者 曹洁 沈钧珥 +2 位作者 张红 侯亮 陈作汉 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第12期61-65,82,共6页
针对采集过程中噪声影响以及交通流时间序列的强相关性,提出一种基于小波和多维重构的BP神经网络交通流短时预测方法。运用启发式小波降噪法对原始交通流数据进行降噪处理,剔除数据中的噪声;基于C-C法将交通流数据进行多维度相空间重构... 针对采集过程中噪声影响以及交通流时间序列的强相关性,提出一种基于小波和多维重构的BP神经网络交通流短时预测方法。运用启发式小波降噪法对原始交通流数据进行降噪处理,剔除数据中的噪声;基于C-C法将交通流数据进行多维度相空间重构,充分挖掘交通流的多维变化特性;构建多维度的BP神经网络进行交通流短时预测研究。运用2 400组数据进行实验,并与传统的BP神经网络、Elman神经网络以及SVM进行对比。实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,绝对误差降低约2.408 0,均方误差降低约26.597 2。 展开更多
关键词 小波降噪 相空间重构 bp神经网络 短时交通流预测
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基于BP神经网络的图像识别研究 被引量:13
15
作者 万来毅 陈建勋 +1 位作者 王卫平 李俊 《武汉科技大学学报》 CAS 2006年第3期277-279,292,共4页
提出一种采用BP神经网络实现钢材编号文字识别的方法。先采用彩色图像HSI空间中S分量的特性,定位钢材区域,然后利用一系列图像处理技术,对图像中钢材编号区域定位、分割字符,最后采用BP神经网络进行字符识别。实践证明,采用BP神经网络,... 提出一种采用BP神经网络实现钢材编号文字识别的方法。先采用彩色图像HSI空间中S分量的特性,定位钢材区域,然后利用一系列图像处理技术,对图像中钢材编号区域定位、分割字符,最后采用BP神经网络进行字符识别。实践证明,采用BP神经网络,可有效地识别钢材编号,速度快、识别率高,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 bp神经网络 区域定位 HSI空间
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基于BP神经网络的春夏女装流行色预测 被引量:22
16
作者 狄宏静 刘冬云 吴志明 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期111-116,126,共7页
应用科学的CIELab色度测量方法,对国内权威机构发布的2001—2011年度春夏女装流行色色卡进行量化,色卡量化样本分项统计和图表分析结果显示,春夏女装流行色属性存在不变、渐变与突变的三重特征。在此基础上,进行2011年春夏流行色色相、... 应用科学的CIELab色度测量方法,对国内权威机构发布的2001—2011年度春夏女装流行色色卡进行量化,色卡量化样本分项统计和图表分析结果显示,春夏女装流行色属性存在不变、渐变与突变的三重特征。在此基础上,进行2011年春夏流行色色相、色调频数以及红色调L*、a*、b*对应的最小和最大值估计下色调分布的BP神经网络预测与检验以及2012年再预测。结果表明,2011年各项预测结果与实际流行趋势发布基本吻合,表明该方法能科学、全面、连续地预测流行色,丰富流行色预测理论。 展开更多
关键词 流行色 Lab色彩空间 量化分析 bp神经网络 预测
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基于贝叶斯正则化的TDBPNN模型在中国外贸预报中的应用及评估 被引量:15
17
作者 祝树金 赖明勇 《中国管理科学》 CSSCI 2005年第1期1-8,共8页
基于相空间重构的非线性预报思想 ,建立一个时滞的BP神经网络模型 (TDBPNN) ,采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力 ,并将该模型应用于中国进出口贸易的预测 ,结果证明改进的TDBPNN模型具有较好的泛化能力 ,准确拟合了进出口贸易... 基于相空间重构的非线性预报思想 ,建立一个时滞的BP神经网络模型 (TDBPNN) ,采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力 ,并将该模型应用于中国进出口贸易的预测 ,结果证明改进的TDBPNN模型具有较好的泛化能力 ,准确拟合了进出口贸易发展的历史值和趋势。区别于一般的预测评价 ,认为非线性预测不仅要注重数据拟合和精度改进 ,而且应该能够反映被预报系统的非线性特征。在分析模型预测精度的同时 ,通过计算拟合序列和原序列的非线性特征量进行模型评价 ,证实预测模型能够合理地“捕捉” 展开更多
关键词 非线性预测 进出口贸易 相空间重构 bp网络 贝叶斯正则化
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基于混沌理论的网络流量BP神经网络预测 被引量:2
18
作者 吴文清 赵黎明 刘嘉焜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第17期3-6,共4页
应用相空间重构技术,论证了网络流量存在混沌现象,并计算了实际网络流量的关联维,Lyapunov指数;在此基础上对网络流量时间序列建立BP神经网络模型对网络流量进行预测,实例表明,和FARIMA(p,d,q)模型相比,基于混沌理论的BP神经网络模型有... 应用相空间重构技术,论证了网络流量存在混沌现象,并计算了实际网络流量的关联维,Lyapunov指数;在此基础上对网络流量时间序列建立BP神经网络模型对网络流量进行预测,实例表明,和FARIMA(p,d,q)模型相比,基于混沌理论的BP神经网络模型有较好的预测能力,并具有较长的预测步长。 展开更多
关键词 网络流量 混沌理论 相空间重构 bp神经网络
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基于BP神经网络的停车诱导泊位预测 被引量:10
19
作者 高广银 丁勇 +1 位作者 姜枫 李丛 《计算机系统应用》 2017年第1期236-239,共4页
研究了从历史停车数据中挖掘知识并预测短时段内停车泊位数问题.分析了停车诱导系统中影响停车泊位数的因素,结合时间序列确定网络的输入变量,建立BP神经网络,在不同训练阶段采用自适应调整学习速率,以及增加动量项改善网络的收敛性,运... 研究了从历史停车数据中挖掘知识并预测短时段内停车泊位数问题.分析了停车诱导系统中影响停车泊位数的因素,结合时间序列确定网络的输入变量,建立BP神经网络,在不同训练阶段采用自适应调整学习速率,以及增加动量项改善网络的收敛性,运用Matlab对采集的市区大型地下停车场真实数据进行仿真实验与分析,取得良好预测效果.结果表明该方法与传统时间序列预测方法相比,在预测的精度方面有较大程度提高. 展开更多
关键词 bp神经网络 停车诱导 泊位 MATLAB
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基于相空间遗传BP神经网络的径流预测研究 被引量:1
20
作者 张双虎 孙廷容 +1 位作者 黄强 谢艳芳 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2005年第4期122-126,共5页
 基于混沌时间序列的重构相空间、遗传算法的良好全局搜索和神经网络精确的局部搜索特性,以重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络输入层节点数,通过采用遗传算法优化神经网络初始权重,将重构相空间、遗传算法、神经网络三者有机地结...  基于混沌时间序列的重构相空间、遗传算法的良好全局搜索和神经网络精确的局部搜索特性,以重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络输入层节点数,通过采用遗传算法优化神经网络初始权重,将重构相空间、遗传算法、神经网络三者有机地结合,提出并建立了相空间遗传BP神经网络预测模型。将该模型用于黄河上游月径流预测,结果表明,该模型应用在水文时间序列的预测中是合理、可行的,并具有较高的精度。 展开更多
关键词 重构相空间 遗传算法 bp神经网络 径流预测
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