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Explicit Analytical Solutions of Radial Permeable Power Rate Flow
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作者 LI Yuanyuan CAI Ruixian 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第2期220-223,共4页
The research of different kinds of permeable non-Newtonian fluid flow is increasing day by day owing to the development of science,technology and production modes.It is most common to use power rate equation to descri... The research of different kinds of permeable non-Newtonian fluid flow is increasing day by day owing to the development of science,technology and production modes.It is most common to use power rate equation to describe such flows.However,this equation is nonlinear and very difficult to derive explicit exact analytical solutions.Generally,people can only derive approximate solutions with numerical methods.Recently,an advanced separating variables method which can derive exact analytical solutions easier is developed by Academician CAI Ruixian(the method of separating variables with addition).It is assumed that the unknown variable may be indicated as the sum of one-dimensional functions rather than the product in the common method of separating variables.Such method is used to solve the radial permeable power rate flow unsteady nonlinear equations on account of making the process simple.Four concise(no special functions and infinite series) exact analytical solutions is derived with the new method about this flow to develop the theory of non-Newtonian permeable fluid,which are exponential solution,two-dimensional function with time and radius,logarithmic solution,and double logarithmic solution,respectively.In addition,the method of separating variables with addition is developed and applied instead of the conventional multiplication one.It is proven to be promising and encouraging by the deducing.The solutions yielded will be valuable to the theory of the permeable power rate flow and can be used as standard solutions to check numerical methods and their differencing schemes,grid generation ways,etc.They also can be used to verify the accuracy,convergency and stability of the numerical solutions and to develop the numerical computational approaches. 展开更多
关键词 non-Newtonian fluid analytical solution permeable power rate flow method of separating variables with addition
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基于动量自适应学习率PSO-BP神经网络的钻速预测模型研究 被引量:6
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作者 刘伟吉 冯嘉豪 +1 位作者 祝效华 李枝林 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第24期10264-10272,共9页
机械钻速(rate of penetration,ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为... 机械钻速(rate of penetration,ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为了实现对钻速的高精度预测,对现有BP (back propagation)神经网络进行优化,提出了一种新的神经网络模型,即动态自适应学习率的粒子群优化BP神经网络,利用录井数据建立目标井预测模型来对钻速进行预测。在训练过程中对BP神经网络进行优化,利用启发式算法,即附加动量法和自适应学习率,将两种方法结合起来形成动态自适应学习率的BP改进算法,提高了BP神经网络的训练速度和拟合精度,获得了更好的泛化性能。将BP神经网络与遗传优化算法(genetic algorithm,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合,得到优化后的动态自适应学习率BP神经网络。研究利用XX8-1-2井的录井数据进行实验,对比BP神经网络、PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络3种不同的改进后神经网络的预测结果。实验结果表明:优化后的PSO-BP神经网络的预测性能最好,具有更高的效率和可靠性,能够有效的利用工程数据,在有一定数据采集量的区域提供较为准确的ROP预测。 展开更多
关键词 钻速(ROP)预测 BP神经网络 附加动量法 自适应学习率 遗传算法(GA) 粒子群算法(PSO)
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一种可融入额外信息的机器学习诊断法 被引量:1
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作者 康春花 朱仕浩 +1 位作者 宫皓明 曾平飞 《心理科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期212-220,共9页
研究将PNN和曼哈顿距离、贝叶斯定理相结合,提出了一种相对简洁的可融入额外信息的认知诊断法MB-PNN,通过模拟和实证研究考察了MB-PNN的有效性和适宜性,得到以下结论:(1)M-PNN的判准率高于PNN,表明将PNN中的ED修改为MD是适宜的;(2)MB-PN... 研究将PNN和曼哈顿距离、贝叶斯定理相结合,提出了一种相对简洁的可融入额外信息的认知诊断法MB-PNN,通过模拟和实证研究考察了MB-PNN的有效性和适宜性,得到以下结论:(1)M-PNN的判准率高于PNN,表明将PNN中的ED修改为MD是适宜的;(2)MB-PNN的判准率较M-PNN和PNN高,表明基于多种信息的判别较基于单一信息的判别更为精准;(3)MB-PNN保留了PNN原有的非参数优势,基本不受知识状态分布和样本容量影响;(4)MB-PNN最能区分不同类型的学生,在认知诊断评估实践中更为适宜。 展开更多
关键词 额外信息 贝叶斯定理 机器学习诊断法 判准率
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基于改进灰色神经网络的故障预测方法研究 被引量:11
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作者 杨森 孟晨 王成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3625-3628,共4页
故障预测技术是电子装备预测与健康管理(PHM)领域的核心内容,对电子装备关键部件实施有效的预测是保证系统正常运行的关键。首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合,构建灰色神经网络模型并对其进行分析;然后在此基础上通过附加动量变... 故障预测技术是电子装备预测与健康管理(PHM)领域的核心内容,对电子装备关键部件实施有效的预测是保证系统正常运行的关键。首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合,构建灰色神经网络模型并对其进行分析;然后在此基础上通过附加动量变学习速率法对灰色神经网络的权值更新策略进行改进,提出一种基于改进灰色神经网络的故障预测模型;最后以某型脉冲测量雷达中频接收组合中的压控振荡器为例,以采集的原始频率数据为基础进行仿真验证。预测结果表明,将该预测方法应用于电子装备PHM是行之有效的,可有效提高故障预测精度。 展开更多
关键词 故障预测 预测与健康管理 灰色神经网络模型 附加动量变学习速率法 改进灰色神经网络
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一种BP网的学习速率与动量项自适应算法 被引量:7
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作者 宫宁生 钱春阳 张媛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第8期1872-1876,共5页
针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率... 针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率和动量项的参数值,并以此提高整个网络的学习效率.实验结果表明,通过AB网络自适应调整参数的算法比普通BP算法的学习效率大大提高.在实际应用中,我们可以通过AB网络自适应调节的方法,对学习速率参数和动量项参数进行合适的选取. 展开更多
关键词 AB网络 BP算法 动量项 学习速率 梯度下降法
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BP 神经网络优化训练技术的研究 被引量:9
6
作者 薛家祥 黄石生 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第7期21-24,共4页
在分析BP神经网络理论的基础上,探讨了BP神经网络优化训练技术.文中比较了四种训练法,其中自适应调整学习率带冲量项训练法,可大大地提高训练效率,且无振荡现象.
关键词 BP神经网络 优化训练法 学习率 冲量项
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降雨径流模拟神经网络模型及应用 被引量:9
7
作者 包红军 李致家 王莉莉 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第5期719-722,共4页
针对水文系统的非线性,构建了基于遗传算法和人工神经网络的降雨径流模拟神经网络模型(GA-BP模型).采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,遗传算法用于优化神经网络的初始权重.以大别山及皖南山区月潭流域为例,将GA-BP... 针对水文系统的非线性,构建了基于遗传算法和人工神经网络的降雨径流模拟神经网络模型(GA-BP模型).采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,遗传算法用于优化神经网络的初始权重.以大别山及皖南山区月潭流域为例,将GA-BP模型、BP模型以及新安江模型应用于水文日径流过程模拟,进行应用比较以及分析GA-BP模型在水文径流模拟过程中的难点及其可行性.结果表明,GA-BP模型优化了网络结构,加快了算法收敛速率;可以用于降雨径流过程模拟,也为今后类似研究提供一种模拟技术.在实际应用中可以根据流域资料情况选择合适的模型进行水文模拟作业. 展开更多
关键词 降雨径流模拟 人工神经网络 遗传算法 附加动量法 自适应学习速率 新安江模型 月潭流域
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基于改进BP神经网络的数字识别 被引量:12
8
作者 王婷 江文辉 肖南峰 《电子设计工程》 2011年第3期108-112,共5页
针对BP(Back Propagation)神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,提出了一种新的BP神经网络改进算法。与标准BP算法比较,该系统通过结合附加动量法和自适应学习速率形成新的BP改进算法。附加动量法虽然可以使BP算法避免陷入局部极... 针对BP(Back Propagation)神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,提出了一种新的BP神经网络改进算法。与标准BP算法比较,该系统通过结合附加动量法和自适应学习速率形成新的BP改进算法。附加动量法虽然可以使BP算法避免陷入局部极小,但是对初始值的选取比较敏感,而且选取合适的学习速率比较困难。而自适应学习速率法可以自动把学习速率调整到一个合适的数值,也可以加快网络的收敛速度,但不能避免陷入局部极小。通过将两者结合起来形成新的改进算法,既可以避免陷入局部极小又可以加快网络的收敛速度。并在此基础上设计一个基于BP神经网络的数字识别系统,此系统可以作为核心部分应用到诸如票据等数字识别中去。实验结果表明,该方法成功的避免了BP算法陷入局部极小,而且收敛速度比标准BP算法提高了17.5倍。 展开更多
关键词 BP神经网络 数字识别 附加动量法 自适应学习速率
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BP神经网络在图像字符识别中的改进和应用 被引量:7
9
作者 张永宏 吴鑫 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第6期526-529,共4页
传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对这些不足,采用自适应学习率结合附加动量因子的方法可以有效缩短训练时间,加快收敛速度,同时抑制寻优算法... 传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对这些不足,采用自适应学习率结合附加动量因子的方法可以有效缩短训练时间,加快收敛速度,同时抑制寻优算法陷入局部极小点.将该算法应用于图像字符识别系统中,通过一系列实验优化系统参数之后给出系统识别结果,表明该系统识别具有较高的准确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 字符识别 BP神经网络 动量因子 自适应学习率
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全国私人车辆拥有量的BP神经网络模型预测与分析——基于附加动量与自适应学习速率相结合的BP方法 被引量:3
10
作者 陈正 丁姝 王俊林 《西安财经学院学报》 CSSCI 2015年第6期98-102,共5页
私人车辆拥有量的变化趋势与社会经济发展密切相关,研究与预测私人车辆拥有量变动对了解社会经济发展具有重要的意义。文章以1985—2013年全国私人车辆拥有量的发展情况为研究对象,利用附加动量法与自适应学习速率相结合的BP神经网络模... 私人车辆拥有量的变化趋势与社会经济发展密切相关,研究与预测私人车辆拥有量变动对了解社会经济发展具有重要的意义。文章以1985—2013年全国私人车辆拥有量的发展情况为研究对象,利用附加动量法与自适应学习速率相结合的BP神经网络模型对全国私人车辆拥有量进行研究与预测,结果表明利用该模型对私人车辆拥有量进行预测的精度较高、效果好。 展开更多
关键词 私人车辆拥有量 BP神经网络 附加动量法 自适应学习速率法 预测模型
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BP神经网络算法在数字识别中的应用 被引量:10
11
作者 贺兴时 刘宇 《西北纺织工学院学报》 2000年第4期356-362,共7页
介绍 BP神经网络算法的理论和方法 ,并在 MATL AB环境下给出了 BP神经网络算法在数字图像识别系统中的应用 .
关键词 BP神经网络 自适应学习率 BP算法 数字图像识别系统 应用 MATLAB 网络参数
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改进的BP网络及其在电路故障诊断中的应用 被引量:7
12
作者 杨忠林 张静 田培根 《舰船电子工程》 2006年第6期103-106,共4页
BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题,但BP网络自身的学习收敛速度慢、容易陷于局部极小等缺陷则限制了其应用。提出了一种改进型的BP网络诊断模拟电路故障的方法,详细介绍了自适应学习率动量法,对模拟电路... BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题,但BP网络自身的学习收敛速度慢、容易陷于局部极小等缺陷则限制了其应用。提出了一种改进型的BP网络诊断模拟电路故障的方法,详细介绍了自适应学习率动量法,对模拟电路故障进行诊断和分析研究。最后,给出了仿真实例,验证了自适应学习率动量法加快了样本学习收敛速度,具有更好的实时性和诊断效率。 展开更多
关键词 BP网络 模拟电路 故障诊断 自适应学习率 附加动量
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基于自适应BP网络的涌潮波速计算模型 被引量:1
13
作者 廖迎娣 张玮 《海洋工程》 CSCD 北大核心 2003年第4期70-74,共5页
运用BP网络附加动量法和自适应学习速率法,建立神经网络模型,模拟计算涌潮波速。根据部分试验数据对网络进行训练,确定相关参数,建立涌潮波速计算模型,同时利用其余部分试验数据对模型进行检验,模拟结果与试验数据吻合较好,相关程度高,... 运用BP网络附加动量法和自适应学习速率法,建立神经网络模型,模拟计算涌潮波速。根据部分试验数据对网络进行训练,确定相关参数,建立涌潮波速计算模型,同时利用其余部分试验数据对模型进行检验,模拟结果与试验数据吻合较好,相关程度高,表明神经网络模型用于计算涌潮波速是合适的。 展开更多
关键词 涌潮 波速 人工神经网络 BP网络 附加动量法 自适应学习速率法 计算模型
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基于改进BP神经网络的水位流量关系拟合 被引量:13
14
作者 李中志 《中国农村水利水电》 北大核心 2008年第10期30-32,35,共4页
水文测站需要精确的水位流量关系,这是一种非线性关系,用传统方法进行关系拟合会产生较大误差。利用神经网络对非线性系统处理的强大能力,基于附加动量、自适应学习率以及数值优化的改进BP神经网络方法,对水位流量关系进行了高精度函数... 水文测站需要精确的水位流量关系,这是一种非线性关系,用传统方法进行关系拟合会产生较大误差。利用神经网络对非线性系统处理的强大能力,基于附加动量、自适应学习率以及数值优化的改进BP神经网络方法,对水位流量关系进行了高精度函数逼近。首先,对改进BP神经网络算法进行了详细描述和分析;而后,通过实测水文数据的仿真计算研究,与现有最小二乘法、遗传算法等多种方法进行了对比,并进行水位流量关系曲线的绘制。仿真结果表明,相比目前已有的算法,采用改进BP算法可以达到更高的拟合精度,是一种有效的方法,能够满足水文测站对水位流量关系曲线拟合的要求。 展开更多
关键词 BP神经网络 附加动量 自适应学习率 数值优化 水位流量关系
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反向传播神经网络收敛性的探讨 被引量:2
15
作者 林俊 章兢 《计算机与现代化》 2005年第7期9-12,共4页
标准BP算法采用的最陡梯度下降法使得均方误差达到最小的策略可能存在两大问题:①陷入局部最小而没有收敛到全局最小,即不收敛;②收敛速率慢。本文从训练算法角度方面,比较了标准BP算法、动量算法、可变学习速率算法和Levenberg Marqua... 标准BP算法采用的最陡梯度下降法使得均方误差达到最小的策略可能存在两大问题:①陷入局部最小而没有收敛到全局最小,即不收敛;②收敛速率慢。本文从训练算法角度方面,比较了标准BP算法、动量算法、可变学习速率算法和Levenberg Marquardt算法这几种方法的收敛性以及收敛速率,并通过Matlab仿真进行了验证。 展开更多
关键词 BP网络 收敛性 动量算法 可变学习速率算法 LEVENBERG-MARQUARDT算法 MATLAB
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一种基于附加动量法的改进BP算法 被引量:6
16
作者 王树森 赵冬玲 《济源职业技术学院学报》 2012年第3期9-13,共5页
本文研究了基本BP算法的工作原理,分析了导致基本BP算法学习效率低的原因,提出了基于附加动量法的改进BP算法。经过理论分析和实验验证,在基本BP算法中加入附加动量的方法,可以加快BP神经网络的学习速度,提高BP神经网络的学习效率。
关键词 BP算法 最速下降法 学习效率 附加动量法
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应用人工神经网络计算孤立波爬高 被引量:1
17
作者 王登婷 费建华 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期63-69,共7页
运用附加动量法和自适应学习速率对具有一层隐含层的 BP 网络进行改进,并由此建立神经网络模型来计算孤立波的爬高。将试验值分别与 Synolakis 公式以及本文结果进行比较,证实神经网络模型计算方法对于计算孤立波的爬高是合适的。
关键词 人工神经网络 孤立波 附加动量法 自适应学习速率 改进 BP网络 爬高
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基于改进BP神经算法的农产品价格预测模型的构建与实现 被引量:6
18
作者 魏明桦 郑金贵 《唐山师范学院学报》 2014年第2期66-68,共3页
为了提高农产品价格预测精度,提出一种改进的BP神经网络模型。先通过定性分析得到影响农产品价格波动的因子,然后采用MIV方法选择强影响力的因子作为神经网络输入节点。并采用改进的算法进行学习,寻找最优的BP网络结构。利用改进后的模... 为了提高农产品价格预测精度,提出一种改进的BP神经网络模型。先通过定性分析得到影响农产品价格波动的因子,然后采用MIV方法选择强影响力的因子作为神经网络输入节点。并采用改进的算法进行学习,寻找最优的BP网络结构。利用改进后的模型,实现了农产品价格的高精度仿真。 展开更多
关键词 农产品价格 BP神经网络 MIV 变学习率 附加动量
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一种新的智能变电站网络流量预测方法研究 被引量:1
19
作者 伍永豪 李聪 王晋 《计算机与数字工程》 2014年第3期440-445,共6页
随着智能变电站网络改造的逐步实施,智能变电站网络流程预测技术开始被业界重视起来,智能变电站网络流量一旦发生异常,将直接影响到继电保护装置动作的可靠性、快速性和灵敏性。论文首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合,构建灰色神... 随着智能变电站网络改造的逐步实施,智能变电站网络流程预测技术开始被业界重视起来,智能变电站网络流量一旦发生异常,将直接影响到继电保护装置动作的可靠性、快速性和灵敏性。论文首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合,构建灰色神经网络模型并对其进行分析;然后在此基础上通过附加动量变学习速率法对灰色神经网络的权值更新策略进行改进,提出一种基于改进的灰色神经网络智能变电站网络流量预测模型;最后以智能变电站的站控层交换机网络流量数据为例,以采集的原始频率数据为基础进行仿真验证,实验表明,该模型预测精度高,收敛速度快,提高了智能变电站网络流量预测的准确性和快速性,保障电网安全运行。 展开更多
关键词 智能变电站 网络流量预测 灰色神经网络模型 附加动量变学习速率法 改进灰色神经网络
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内燃机油清净剂复配实验的模拟与预测
20
作者 仝秋红 王毓民 姚顽强 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2006年第8期109-111,共3页
探讨了汽车内燃机油清净剂复配实验的模拟与预测。首先实验研究了T102、T106、T113的复配性能,获得原始数据,然后采用附加动量法、变学习率算法以及动量法与自适应学习率组合算法分别对优化后的BP神经网络进行训练,对实验进行模拟与预... 探讨了汽车内燃机油清净剂复配实验的模拟与预测。首先实验研究了T102、T106、T113的复配性能,获得原始数据,然后采用附加动量法、变学习率算法以及动量法与自适应学习率组合算法分别对优化后的BP神经网络进行训练,对实验进行模拟与预测。结果表明,采用附加动量法无法达到预测目标,而采用动量法与自适应学习率组合算法对清净剂复配实验有较好的模拟与预测。 展开更多
关键词 内燃机油 清净剂复配 附加动量算法 自适应学习率算法 BP网络
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