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隐马尔可夫模型的一种有区分力的反向传播训练方法
1
作者
邓伟
赵荣椿
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第4期492-498,共7页
研究隐马尔可夫模型 (HMM)的一种有区分力的训练方法 .在多层前向神经网络的框架中实现了 HMM的前向概率计算 .基于这一框架 ,利用偏导数的反向传播计算方法 ,通过梯度上升的优化过程来实现互信息的最大化 ,从而对 HMM进行有区分力的训...
研究隐马尔可夫模型 (HMM)的一种有区分力的训练方法 .在多层前向神经网络的框架中实现了 HMM的前向概率计算 .基于这一框架 ,利用偏导数的反向传播计算方法 ,通过梯度上升的优化过程来实现互信息的最大化 ,从而对 HMM进行有区分力的训练 .这一训练方法被称之为 HMM的反向传播训练方法 .此外 ,还设计了一个用以实现这一训练方法的在数值计算上具有强鲁棒性的算法 .语音识别的实验结果证实了这一训练方法的优越性 .
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关键词
隐马尔可夫模型
反向传播训练
法
语音识别
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职称材料
基于深度信念网络的供电可靠率预测模型
2
作者
汪琦
李靖
+3 位作者
刘蓉晖
易磊磊
孙改平
陈腾
《电力需求侧管理》
2023年第1期33-38,共6页
供电可靠率是供电服务水平的重要指标之一。提出了基于相关性分析和深度信念网络的供电可靠率预测模型。首先利用Pearson系数选取停电次数、最大负荷和用户电费均价系数作为输入特征集。然后将特征集输入到所建立的深度信念网络中,采用...
供电可靠率是供电服务水平的重要指标之一。提出了基于相关性分析和深度信念网络的供电可靠率预测模型。首先利用Pearson系数选取停电次数、最大负荷和用户电费均价系数作为输入特征集。然后将特征集输入到所建立的深度信念网络中,采用逐层无监督训练方法和反向传播训练方法对模型进行参数优化,通过该模型进行供电可靠率预测。最后将所提出的模型与传统人工神经网络、支持向量回归和差分整合移动平均自回归进行比较,结果验证了文章提出的供电可靠率预测模型的有效性。
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关键词
供电可靠率预测
供电服务水平
深度信念网络
无监督
训练
方法
反向传播训练
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职称材料
气体火焰燃烧状态在线识别和预测
被引量:
3
3
作者
朱曙光
义永光
+1 位作者
谭俊杰
刘心志
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期468-471,共4页
建立了一套可以识别和预测不同燃烧状态的实验系统。该系统维持空气流量稳定,通过调节液化石油气流量,得到稳定燃烧、脱火和扩散燃烧等典型的燃烧状态。利用视频采集卡在线采集火焰图像,图像识别程序分析出火焰的位置形状以及强度等特...
建立了一套可以识别和预测不同燃烧状态的实验系统。该系统维持空气流量稳定,通过调节液化石油气流量,得到稳定燃烧、脱火和扩散燃烧等典型的燃烧状态。利用视频采集卡在线采集火焰图像,图像识别程序分析出火焰的位置形状以及强度等特征信息,然后采用附加动量项与可变学习率的误差反向传播训练算法(BP)网络根据这些特征信息进行燃烧状态识别,最后预测程序根据识别结果对下一时刻的燃烧状态进行预测。实验结果表明:该系统可以准确地在线识别火焰燃烧状态,并能预测随后的火焰燃烧状态。
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关键词
燃烧状态
火焰图像
误差
反向传播训练
算法网络
在线识别
预测
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职称材料
一种改进的BP算法
被引量:
3
4
作者
张清良
《吉首大学学报(自然科学版)》
CAS
2003年第4期79-81,共3页
传统的BP算法收敛速度慢,利用附加动量因子和自适应学习速率改进了传统的BP算法,它对于BP网络结构优化,提高收敛速度有明显效果.
关键词
BP算法
收敛速度
附加动量因子
自适应学习速率
BP网络结构
误差
反向传播训练
算法
前馈式全连接多层神经网络
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职称材料
一种基于改进型递归神经网络的数据校核方法
5
作者
郭丽
刘国卿
+1 位作者
周凯峰
戴虽愚
《昆明理工大学学报(理工版)》
2002年第4期129-132,共4页
对于无法得到数学模型的过程 ,我们提出了基于改进型自递归神经网络的动态过程数据校核方法 ,并基于递归网络结构推导出一种BP(BackPropagation—反向传播 )训练方法 .由此方法而得到的数据校验结果更准确无误 .
关键词
数据校核
改进型递归神经网络
BP
训练
反向传播训练
法
动态数据
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职称材料
长江口河水氯离子浓度指标值的建模与预报
被引量:
1
6
作者
潘仁良
王新伟
茅志昌
《华东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期62-67,共6页
长江口宽度大叉道多,影响潮流运动的因素错综复杂,且各种变化量的实测资料有限,面对如此一个复杂的非线性随时间变化且实测资料有限的系统,利用传统的方法分析研究系统的建模、预报有一定的强求和困难。作者尝试利用在八十年代后期得到...
长江口宽度大叉道多,影响潮流运动的因素错综复杂,且各种变化量的实测资料有限,面对如此一个复杂的非线性随时间变化且实测资料有限的系统,利用传统的方法分析研究系统的建模、预报有一定的强求和困难。作者尝试利用在八十年代后期得到飞速发展的人工神经网络现代技术分析研究长江口河水氯离子浓度指标值的动态变化规律。所采用的模型集是多层映射的BP神经网络,利用长江口水文观察站的水文观察资料,采用误差反向传播学习方法来调整BP网络参数连接权值和节点阀值。经过训练学习后的BP神经网络输出与量测输出是非常接近的。并考虑三峡水库建成后有不同的调水方案,用得到的BP神经网络模型分别来预报长江口河水日平均氯离子浓度值的变化情况,所得结果供上海有关部门及自来水公司作决策参考。
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关键词
氯离子浓度
BP神经网络
反向
传播
学习
训练
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职称材料
基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化
被引量:
3
7
作者
龙玲
殷国富
+1 位作者
邹云
肖兵
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期314-320,共7页
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种群集智能算法。该方法通过正交实验与数字化仿真技术相结合获取神经网络的学习样本,利用反向传播神经网络构建随机聚焦搜索算法的目标函数模型。在此模型基础上,应用随机聚焦搜索算法对板料冲...
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种群集智能算法。该方法通过正交实验与数字化仿真技术相结合获取神经网络的学习样本,利用反向传播神经网络构建随机聚焦搜索算法的目标函数模型。在此模型基础上,应用随机聚焦搜索算法对板料冲压成形的工艺参数进行优化。以深盒形件为例,将优化后的工艺参数输入eta/DYNAFORM仿真模型进行验证,结果表明该算法可获得较好的成形质量。为了进一步验证随机聚焦搜索算法在执行效率及寻优的全局搜索方面的优越性,与遗传算法的优化结果进行对比分析,说明随机聚焦搜索在板料冲压成形工艺参数优化方面是一种较好的优化算法。
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关键词
板料成形
随机聚焦搜索算法
工艺参数优化
数值模拟
正交试验
反向
传播
神经网络
训练
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职称材料
题名
隐马尔可夫模型的一种有区分力的反向传播训练方法
1
作者
邓伟
赵荣椿
机构
苏州大学计算机工程系
西北工业大学计算机科学与工程系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第4期492-498,共7页
基金
国家航空基础科学基金
文摘
研究隐马尔可夫模型 (HMM)的一种有区分力的训练方法 .在多层前向神经网络的框架中实现了 HMM的前向概率计算 .基于这一框架 ,利用偏导数的反向传播计算方法 ,通过梯度上升的优化过程来实现互信息的最大化 ,从而对 HMM进行有区分力的训练 .这一训练方法被称之为 HMM的反向传播训练方法 .此外 ,还设计了一个用以实现这一训练方法的在数值计算上具有强鲁棒性的算法 .语音识别的实验结果证实了这一训练方法的优越性 .
关键词
隐马尔可夫模型
反向传播训练
法
语音识别
Keywords
Hidden Markov model, neural network, discriminative, back propagation.
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于深度信念网络的供电可靠率预测模型
2
作者
汪琦
李靖
刘蓉晖
易磊磊
孙改平
陈腾
机构
国网安徽省电力有限公司亳州供电公司
上海电力大学电气工程学院
出处
《电力需求侧管理》
2023年第1期33-38,共6页
基金
国网安徽省电力有限公司亳州供电公司科技项目(B312T0210007)。
文摘
供电可靠率是供电服务水平的重要指标之一。提出了基于相关性分析和深度信念网络的供电可靠率预测模型。首先利用Pearson系数选取停电次数、最大负荷和用户电费均价系数作为输入特征集。然后将特征集输入到所建立的深度信念网络中,采用逐层无监督训练方法和反向传播训练方法对模型进行参数优化,通过该模型进行供电可靠率预测。最后将所提出的模型与传统人工神经网络、支持向量回归和差分整合移动平均自回归进行比较,结果验证了文章提出的供电可靠率预测模型的有效性。
关键词
供电可靠率预测
供电服务水平
深度信念网络
无监督
训练
方法
反向传播训练
Keywords
power supply reliability forecasting
power supply service level
deep belief network
unsupervised training method
back-propagation training
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
TK018 [动力工程及工程热物理]
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职称材料
题名
气体火焰燃烧状态在线识别和预测
被引量:
3
3
作者
朱曙光
义永光
谭俊杰
刘心志
机构
南京理工大学动力工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期468-471,共4页
文摘
建立了一套可以识别和预测不同燃烧状态的实验系统。该系统维持空气流量稳定,通过调节液化石油气流量,得到稳定燃烧、脱火和扩散燃烧等典型的燃烧状态。利用视频采集卡在线采集火焰图像,图像识别程序分析出火焰的位置形状以及强度等特征信息,然后采用附加动量项与可变学习率的误差反向传播训练算法(BP)网络根据这些特征信息进行燃烧状态识别,最后预测程序根据识别结果对下一时刻的燃烧状态进行预测。实验结果表明:该系统可以准确地在线识别火焰燃烧状态,并能预测随后的火焰燃烧状态。
关键词
燃烧状态
火焰图像
误差
反向传播训练
算法网络
在线识别
预测
Keywords
combustion state
flame images
back-propagation neural network
online recognition
prediction
分类号
TK39 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
一种改进的BP算法
被引量:
3
4
作者
张清良
机构
吉首大学预科部
出处
《吉首大学学报(自然科学版)》
CAS
2003年第4期79-81,共3页
文摘
传统的BP算法收敛速度慢,利用附加动量因子和自适应学习速率改进了传统的BP算法,它对于BP网络结构优化,提高收敛速度有明显效果.
关键词
BP算法
收敛速度
附加动量因子
自适应学习速率
BP网络结构
误差
反向传播训练
算法
前馈式全连接多层神经网络
Keywords
the BP algorithm
the power divisor
the adaptive study rate
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种基于改进型递归神经网络的数据校核方法
5
作者
郭丽
刘国卿
周凯峰
戴虽愚
机构
昆明理工大学生物与化学工程学院
昆明理工大学信电学院
出处
《昆明理工大学学报(理工版)》
2002年第4期129-132,共4页
文摘
对于无法得到数学模型的过程 ,我们提出了基于改进型自递归神经网络的动态过程数据校核方法 ,并基于递归网络结构推导出一种BP(BackPropagation—反向传播 )训练方法 .由此方法而得到的数据校验结果更准确无误 .
关键词
数据校核
改进型递归神经网络
BP
训练
反向传播训练
法
动态数据
Keywords
data rectification
modified recurrent neural networks
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
长江口河水氯离子浓度指标值的建模与预报
被引量:
1
6
作者
潘仁良
王新伟
茅志昌
机构
华东师范大学数学系
华东师范大学计算机系
华东师范大学河口海岸研究所
出处
《华东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期62-67,共6页
基金
上海市重点学科建设项目
文摘
长江口宽度大叉道多,影响潮流运动的因素错综复杂,且各种变化量的实测资料有限,面对如此一个复杂的非线性随时间变化且实测资料有限的系统,利用传统的方法分析研究系统的建模、预报有一定的强求和困难。作者尝试利用在八十年代后期得到飞速发展的人工神经网络现代技术分析研究长江口河水氯离子浓度指标值的动态变化规律。所采用的模型集是多层映射的BP神经网络,利用长江口水文观察站的水文观察资料,采用误差反向传播学习方法来调整BP网络参数连接权值和节点阀值。经过训练学习后的BP神经网络输出与量测输出是非常接近的。并考虑三峡水库建成后有不同的调水方案,用得到的BP神经网络模型分别来预报长江口河水日平均氯离子浓度值的变化情况,所得结果供上海有关部门及自来水公司作决策参考。
关键词
氯离子浓度
BP神经网络
反向
传播
学习
训练
Keywords
the density of Chlorine ion
BP neural network
back-propagation training
分类号
O29 [理学—应用数学]
X143 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化
被引量:
3
7
作者
龙玲
殷国富
邹云
肖兵
机构
四川大学制造科学与工程学院
成都纺织高等专科学校机械工程与自动化系
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期314-320,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51075287)
国家科技重大专项资助项目(2010ZX04015-011)~~
文摘
针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种群集智能算法。该方法通过正交实验与数字化仿真技术相结合获取神经网络的学习样本,利用反向传播神经网络构建随机聚焦搜索算法的目标函数模型。在此模型基础上,应用随机聚焦搜索算法对板料冲压成形的工艺参数进行优化。以深盒形件为例,将优化后的工艺参数输入eta/DYNAFORM仿真模型进行验证,结果表明该算法可获得较好的成形质量。为了进一步验证随机聚焦搜索算法在执行效率及寻优的全局搜索方面的优越性,与遗传算法的优化结果进行对比分析,说明随机聚焦搜索在板料冲压成形工艺参数优化方面是一种较好的优化算法。
关键词
板料成形
随机聚焦搜索算法
工艺参数优化
数值模拟
正交试验
反向
传播
神经网络
训练
Keywords
sheet stamping
stochastic focusing search
process parameters optimization
numerical simulation
orthogonal experiment back propagation network training
分类号
TG386 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
隐马尔可夫模型的一种有区分力的反向传播训练方法
邓伟
赵荣椿
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000
0
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职称材料
2
基于深度信念网络的供电可靠率预测模型
汪琦
李靖
刘蓉晖
易磊磊
孙改平
陈腾
《电力需求侧管理》
2023
0
下载PDF
职称材料
3
气体火焰燃烧状态在线识别和预测
朱曙光
义永光
谭俊杰
刘心志
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
下载PDF
职称材料
4
一种改进的BP算法
张清良
《吉首大学学报(自然科学版)》
CAS
2003
3
下载PDF
职称材料
5
一种基于改进型递归神经网络的数据校核方法
郭丽
刘国卿
周凯峰
戴虽愚
《昆明理工大学学报(理工版)》
2002
0
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职称材料
6
长江口河水氯离子浓度指标值的建模与预报
潘仁良
王新伟
茅志昌
《华东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2003
1
下载PDF
职称材料
7
基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化
龙玲
殷国富
邹云
肖兵
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2012
3
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职称材料
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