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一类拟插值Kantorovich型神经网络算子的估计
1
作者 项承昊 赵易 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期195-200,共6页
该文在神经网络算子理论中的Max-product型算子和Kantorovich型算子的基础上,构造了一种由Sigmiodal函数激发的拟插值型的神经网络算子,考虑了其对实数域上非负连续函数的点态逼近和一致逼近,并给出了其在L^(p)_(+)(ℝ)空间上的逼近定理.
关键词 神经网络算子 KANTOROVICH型算子 Max-product型算子 逼近
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一类球面带形平移网络算子的逼近 被引量:4
2
作者 周观珍 盛宝怀 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2005年第2期269-276,共8页
借助于球调和多项式的de la Vallée Poussin和构造出了单位球面Sq上一类带形平移网络算子,并给出了其对Lp( Sq)中函数一致逼近的收敛速度.
关键词 球调和多项式 平移网络算子 逼近
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精英遗传改进的非线性灰色神经网络算子与军费开支多目标组合预测应用 被引量:2
3
作者 张侃 刘宝平 黄栋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1070-1078,共9页
军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建... 军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建模思路与非线性灰色神经网络算子分系统和EGA分系统设计方法,解决了多准则目标优化的NP完全问题,并对模型的预测效果进行比较分析。采集美国27年间(1990-2016年)军费开支时间序列进行实证检验,分析结论认为非线性灰色神经网络算子能够有效提高模型精度,EGA算法在收敛速度与精度上优于标准遗传算法,采用所建立的预测模型进行军费开支预测精度更高,效果更好。 展开更多
关键词 组合预测 非线性残差 灰色神经网络算子 精英遗传算法
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一种神经网络算子及其逼近阶估计
4
作者 陈志祥 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2008年第1期79-85,共7页
讨论了一种神经网络算子f_n(x)=sum from -n^2 to n^2 (f(k/n))/(n~α)b(n^(1-α)(x-k/n)),对f(x)的逼近误差|f_n(x)-f(x)|的上界在f(x)为连续和N阶连续可导两种情形下分别给出了该网络算子逼近的Jackson型估计.
关键词 神经网络算子 连续模 逼近阶
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一类神经网络算子的构造与逼近 被引量:3
5
作者 常利苹 曹飞龙 《中国计量大学学报》 2019年第3期337-342,共6页
目的:众所周知,人工神经网络具有很好的函数逼近能力。近年来,已有许多作者论证了该逼近的可行性。本文研究一类以双曲正切函数为激活函数的神经网络算子的构造与逼近问题。方法:首先,利用双曲正切函数的解析性质,对其进行适当的平移和... 目的:众所周知,人工神经网络具有很好的函数逼近能力。近年来,已有许多作者论证了该逼近的可行性。本文研究一类以双曲正切函数为激活函数的神经网络算子的构造与逼近问题。方法:首先,利用双曲正切函数的解析性质,对其进行适当的平移和组合构造一类钟型函数。然后,以所构造的函数作为激活函数定义一类神经网络算子。结果:估计该类算子逼近连续函数的误差,并建立Jackson型定理。结论:用构建的前向神经网络算子作为逼近工具,估计其对目标函数的逼近误差,并以此揭示网络拓扑结构与网络逼近能力之间的关系。 展开更多
关键词 计量 Sigmoid型函数 神经网络算子 逼近 误差
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生物结构启发基本网络算子助力类脑智能研究
6
作者 张笃振 程翔 +4 位作者 王岩松 张新贺 张铁林 杜久林 徐波 《人工智能》 2022年第6期54-64,共11页
类脑智能研究深入交叉脑科学和人工智能,旨在从脑科学中汲取结构、功能、机制等方面的灵感,用以启发人工智能软硬件研究。本文聚焦生物结构,重点总结神经侧向交互、生物彩票网络假设、Mot件架构的结构设计中。未来,随着多尺度和多类型... 类脑智能研究深入交叉脑科学和人工智能,旨在从脑科学中汲取结构、功能、机制等方面的灵感,用以启发人工智能软硬件研究。本文聚焦生物结构,重点总结神经侧向交互、生物彩票网络假设、Mot件架构的结构设计中。未来,随着多尺度和多类型生物网络组图谱的绘制,越来越多生物结构启发的网络基本算子可以被抽提出来并持续推动类脑智能的创新发展。 展开更多
关键词 生物结构 网络算子 类脑智能 人工神经网络
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修正的线性和幂函数的神经网络算子的构造与逼近
7
作者 李秉坤 陈志祥 《绍兴文理学院学报》 2022年第10期60-66,共7页
研究修正的幂函数作为激活函数的神经网络算子的构造与逼近问题.首先考虑以修正的一次幂函数作为激活函数的单隐层插值网络,并给出其外权的计算和对连续的目标函数的逼近估计.其次,研究了以修正的次数不超过r次的幂函数作为激活函数的网... 研究修正的幂函数作为激活函数的神经网络算子的构造与逼近问题.首先考虑以修正的一次幂函数作为激活函数的单隐层插值网络,并给出其外权的计算和对连续的目标函数的逼近估计.其次,研究了以修正的次数不超过r次的幂函数作为激活函数的网络,并借助样条逼近的理论,得到了网络对满足一定条件的目标函数的逼近误差估计. 展开更多
关键词 神经网络算子 插值 逼近 连续模
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基于深度算子神经网络的翼型失速颤振预测
8
作者 席梓严 戴玉婷 +1 位作者 黄广靖 杨超 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期626-634,共9页
失速颤振是弹性结构大幅俯仰振动与动态失速气动力耦合所发生的一种单自由度失稳现象,需有效预测其失稳分岔速度与失稳后的极限环振荡幅值.针对NACA0012翼型大幅俯仰运动气动力预测问题,发展了由嵌入门限循环单元或长短时记忆神经网络... 失速颤振是弹性结构大幅俯仰振动与动态失速气动力耦合所发生的一种单自由度失稳现象,需有效预测其失稳分岔速度与失稳后的极限环振荡幅值.针对NACA0012翼型大幅俯仰运动气动力预测问题,发展了由嵌入门限循环单元或长短时记忆神经网络单元的分支网络(branch net)和主干网络(trunk net)组成的深度算子神经网络(deep operator network, DeepONet)结构.通过给定大幅俯仰运动下的动态失速CFD气动力数据对深度算子神经网络参数进行训练,建立了高精度动态失速气动力的数据驱动模型,并有效预测其他俯仰运动下的非定常气动力.更进一步,将基于深度算子神经网络的非定常气动力数据驱动模型与结构动力学方程耦合,采用数值积分方法预测失速颤振的失稳分岔速度和不同速度下的极限环振荡特性.结果表明,在动态失速气动力预测精度方面,与普通循环神经网络相比,深度算子神经网络通过引入主干网络结构,可考虑运动与气动力间的迟滞特性,气动力预测平均绝对误差降低2%,误差分散性更低;在失速颤振预测方面,极限环振荡幅值误差在2%以内,增加来流速度输入的深度算子神经网络模型预测误差显著小于固定速度输入的算子模型. 展开更多
关键词 失速颤振 深度算子神经网络 动态失速 非定常气动力 神经网络
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基于内卷神经网络的轻量化步态识别方法
9
作者 王红茹 王紫薇 Chupalov ALEKSANDR 《应用科技》 CAS 2024年第2期40-47,共8页
现有步态识别方法存在计算量大、识别速率较慢和易受视角变化影响等弊端,会造成模型难以部署、步态识别准确率降低等问题。针对以上问题本文提出一种基于内卷神经网络的高准确率步态识别方法。首先,基于残差网络架构和内卷神经网络算子... 现有步态识别方法存在计算量大、识别速率较慢和易受视角变化影响等弊端,会造成模型难以部署、步态识别准确率降低等问题。针对以上问题本文提出一种基于内卷神经网络的高准确率步态识别方法。首先,基于残差网络架构和内卷神经网络算子提出了内卷神经网络模型,该模型利用内卷层实现步态特征提取以达到减少模型训练参数的目的;然后,在内卷神经网络模型基础上,建立一个由三元组损失函数和传统损失函数Softmax loss组成的联合损失函数,该函数使所提出的模型具有更好的识别性能及更高的跨视角条件的识别准确率;最后,基于CASIA-B步态数据集进行实验验证。实验结果表明,本文所提方法的网络模型参数量仅有5.04 MB,与改进前的残差网络相比参数量减少了53.46%;此外,本文网络在相同视角以及跨视角条件下相比主流算法具有更好的识别准确率,解决了视角变化情况下步态识别准确率降低的问题。 展开更多
关键词 步态识别 内卷神经网络 残差网络 神经网络算子 内卷层 三元组损失函数 传统损失函数 联合损失函数
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由斜坡函数激发的神经网络算子逼近 被引量:1
10
作者 虞旦盛 周平 《数学学报(中文版)》 CSCD 北大核心 2016年第5期623-638,共16页
首先,引入一种由斜坡函数激发的神经网络算子,建立了其对连续函数逼近的正、逆定理,给出了其本质逼近阶.其次,引入这种神经网络算子的线性组合以提高逼近阶,并且研究了这种组合的同时逼近问题.最后,利用Steklov函数构造了一种新的神经... 首先,引入一种由斜坡函数激发的神经网络算子,建立了其对连续函数逼近的正、逆定理,给出了其本质逼近阶.其次,引入这种神经网络算子的线性组合以提高逼近阶,并且研究了这种组合的同时逼近问题.最后,利用Steklov函数构造了一种新的神经网络算子,建立了其在L^p[a,b]空间逼近的正、逆定理. 展开更多
关键词 神经网络算子 插值 一致逼近 斜坡函数 同时逼近
原文传递
基于深度残差傅里叶神经算子方法压制地震多次波
11
作者 刘继伟 胡天跃 +5 位作者 戴晓峰 郑晓东 黄建东 焦梦瑶 于珍珍 隋京坤 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3089-3108,共20页
多次波是一种较为严重影响地震成像的干扰波,如何有效压制多次波是需要关注的地震资料处理关键问题之一.本文基于傅里叶神经算子(FNO)和残差网络(ResNet),提出了基于深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络的多次波压制方法.DRFNO是一种弱... 多次波是一种较为严重影响地震成像的干扰波,如何有效压制多次波是需要关注的地震资料处理关键问题之一.本文基于傅里叶神经算子(FNO)和残差网络(ResNet),提出了基于深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络的多次波压制方法.DRFNO是一种弱约束模型+数据驱动的人工智能算法,包含一次波和多次波的全波场炮集为输入,其中真实一次波炮集为标签训练网络,输出为压制多次波后的一次波炮集.DRFNO的网络结构中考虑了地震波场的数据特点,结合波动方程正演模拟的物理机理,约束网络训练过程.基于传统机器学习中的激活函数设置方法,该方法通过一个用于地震数据样本与标签预处理的激活函数(SDAF),克服地震炮集数据中因同相轴能量差异导致神经网络无法训练的问题.采用两套层状介质模型和Sigsbee2B复杂模型的模拟地震数据验证了DRFNO方法多次波压制处理的有效性,抗噪性和泛化能力.最后,通过一套实际地震数据实例表明本文提出的DRFNO方法应用于压制实际复杂地震波场中多次波的良好效果. 展开更多
关键词 多次波压制 傅里叶神经算法(FNO) 残差网络(ResNet) 深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络 地震数据激活函数(SDAF)
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模糊算子神经网络的函数逼近能力 被引量:1
12
作者 梁久祯 赵建民 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2003年第1期18-22,共5页
研究模糊算子神经网络的函数逼近能力.首先提出传统神经网络和模糊神经网络的一般模型即模糊算子神经网络,又将其进一步推广为广义模糊算子神经网络.考察这两种通用模型的代数结构和分析性质,给出其连续函数的一致逼近定理.其结论是传... 研究模糊算子神经网络的函数逼近能力.首先提出传统神经网络和模糊神经网络的一般模型即模糊算子神经网络,又将其进一步推广为广义模糊算子神经网络.考察这两种通用模型的代数结构和分析性质,给出其连续函数的一致逼近定理.其结论是传统神经网络逼近性质的推广,适用于由任何连续算子构成的多层神经网络(模糊神经网络). 展开更多
关键词 模糊算子神经网络 函数逼近能力 逼近定理 代数结构 广义模糊算子神经网络
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基于函数值再生核希尔伯特空间的偏微分方程神经求解算子
13
作者 包凯君 刘子源 +2 位作者 王海峰 钱旭 宋松和 《数学理论与应用》 2023年第2期16-31,共16页
通过精心设计神经网络结构来学习无穷维函数空间之间的映射,算子学习方法——神经算子,相较于传统方法在求解偏微分方程等复杂问题上展现出极高的效率.为此,本文结合函数值再生核希尔伯特空间,提出一种新型的神经算子——再生核神经算子... 通过精心设计神经网络结构来学习无穷维函数空间之间的映射,算子学习方法——神经算子,相较于传统方法在求解偏微分方程等复杂问题上展现出极高的效率.为此,本文结合函数值再生核希尔伯特空间,提出一种新型的神经算子——再生核神经算子(RKNO).受到最近优秀的算子学习方法——深度算子网络(DeepONet)的启发,RKNO通过推广希尔伯特-施密特积分算子和表示定理而实现.在Advection,KdV,Burgers和Poisson方程上的数值实验表明,与DeepONet和其他模型相比,RKNO具有更易于表达和高效的结构.此外,RKNO还显示出与离散化无关的性质,可以在低分辨率数据训练后,找到高分辨率输入后的解. 展开更多
关键词 神经网络 偏微分方程 函数型再生核希尔伯特空间 神经算子 深度算子网络
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Construction of Early-warning Model for Plant Diseases and Pests Based on Improved Neural Network 被引量:2
14
作者 曹志勇 邱靖 +1 位作者 曹志娟 杨毅 《Agricultural Science & Technology》 CAS 2009年第6期135-137,154,共4页
By studying principles and methods related to early-warning model of plant diseases and using PSO method, parameter optimization was conducted to backward propagation neural network, and a pre-warning model for plant ... By studying principles and methods related to early-warning model of plant diseases and using PSO method, parameter optimization was conducted to backward propagation neural network, and a pre-warning model for plant diseases based on particle swarm and neural network algorithm was established. The test results showed that the construction of early-warning model is effective and feasible, which will provide a via- ble model structure to establish the effective early-warning platform. 展开更多
关键词 Backward propagation neural network Particle swarm algorithm Plant diseases and pests Early-warning model
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Springback prediction for incremental sheet forming based on FEM-PSONN technology 被引量:5
15
作者 韩飞 莫健华 +3 位作者 祁宏伟 龙睿芬 崔晓辉 李中伟 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第4期1061-1071,共11页
In the incremental sheet forming (ISF) process, springback is a very important factor that affects the quality of parts. Predicting and controlling springback accurately is essential for the design of the toolpath f... In the incremental sheet forming (ISF) process, springback is a very important factor that affects the quality of parts. Predicting and controlling springback accurately is essential for the design of the toolpath for ISF. A three-dimensional elasto-plastic finite element model (FEM) was developed to simulate the process and the simulated results were compared with those from the experiment. The springback angle was found to be in accordance with the experimental result, proving the FEM to be effective. A coupled artificial neural networks (ANN) and finite element method technique was developed to simulate and predict springback responses to changes in the processing parameters. A particle swarm optimization (PSO) algorithm was used to optimize the weights and thresholds of the neural network model. The neural network was trained using available FEM simulation data. The results showed that a more accurate prediction of s!oringback can be acquired using the FEM-PSONN model. 展开更多
关键词 incremental sheet forming (ISF) springback prediction finite element method (FEM) artificial neural network (ANN) particle swarm optimization (PSO) algorithm
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ESTIMATION METHOD OF AIRSPACE CONNECTIVITY PROBABILITY IN MILITARY AANET 被引量:2
16
作者 Luo Changyuan Song Yulong Pang Songchao 《Journal of Electronics(China)》 2013年第6期538-546,共9页
Connectivity is the premise and foundation of networking and routing.For the probabilistic flight path of military aircraft resulting in the difficulty of Aeronautical Ad hoc NETwork(AANET) research,an estimation meth... Connectivity is the premise and foundation of networking and routing.For the probabilistic flight path of military aircraft resulting in the difficulty of Aeronautical Ad hoc NETwork(AANET) research,an estimation method of connectivity probability is proposed.The method takes airspace as the research object,starts with actual flight characteristics,and applies conclusions of random waypoint mobility model.Building a connectivity model by establishing Airspace Unit Circle(AUC) from the perspective of circle-circle coverage,the method obtains a theory of airspace network connectivity.Experiment demonstrates its correctness.Finally,according to the actual condition simulation,relationship between the number of aircraft,communication radius,and the flight area under connectivity probabilities is achieved,results provide reference for creating a network that under certain aerial combat condition. 展开更多
关键词 Aeronautical ad hoc network (AANET) Military aviation Mobility model Con-nectivity Airspace Unit Circle (AUC)
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Multi-path routing algorithm in WSN using an improvedparticle swarm optimization 被引量:2
17
作者 LI Hui-ling DU Yong-wen XU Ning 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2019年第4期361-368,共8页
To slove the problems of constrained energy and unbalanced load of wireless sensor network(WSN)nodes,a multipath load balancing routing algorithm based on neighborhood subspace cooperation is proposed.The algorithm ad... To slove the problems of constrained energy and unbalanced load of wireless sensor network(WSN)nodes,a multipath load balancing routing algorithm based on neighborhood subspace cooperation is proposed.The algorithm adopts the improved particle swarm optimization(PSO)algorithm,takes the shortest distance and minimum energy consumption as optimization target and divides the nodes in one-hop neighborhood near the base station area into different regions.Furthermore,the algorithm designs a fitness function to find the best node in each region as a relay node and forward the data in parallel through the different paths of the relay nodes.The simulation results show that the proposed algorithm can reduce energy consumption and average end-to-end delay,balance network load and prolong network lifetime effectively. 展开更多
关键词 wireless sensor network(WSN) improved particle swarm optimization(PSO) regional division MULTIPATH LOAD-BALANCING
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Research on the Synchronization of Modulation Hopping System:I Synchronization Scheme 被引量:2
18
作者 Tai Nengjian Wu Dewei +1 位作者 Wu Jie Li Ting 《China Communications》 SCIE CSCD 2009年第4期148-154,共7页
In order to achieve fast synchronization of the modulation hopping system, a synchronization scheme called short code to guide long code is adopted, and the initial synchronization hops and service hops are designed i... In order to achieve fast synchronization of the modulation hopping system, a synchronization scheme called short code to guide long code is adopted, and the initial synchronization hops and service hops are designed in detail.According to the system requirements for short code in the properties of time-varying, safety and balance, an algorithm to design wide-gap chaos short code based on TOD is proposed.Synchronization performance analysis shows that the algorithm has good performance, the initial synchronization time and the later entering network synchronization time are short, additionally, maximum synchronization time difference and synchronization maintaining time are long, all of which meet the needs of normal communications, and further verify the synchronization scheme feasible. 展开更多
关键词 secure communication modulation hopping SYNCHRONIZATION
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The Performance Analysis of the THMLD-based Mobile Multicast Method
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作者 Guan Jianfeng Zhou Huachun +1 位作者 Li Xin Zhang Hongke 《China Communications》 SCIE CSCD 2009年第4期127-135,共9页
Mobile multicast is important for the emerging applications such as mobile video or audio conference and mobile IPTV.Some mobile multicast schemes have been proposed in the past few years, but most of them study the r... Mobile multicast is important for the emerging applications such as mobile video or audio conference and mobile IPTV.Some mobile multicast schemes have been proposed in the past few years, but most of them study the reconstruc-tion of multicast delivery tree, and few consider the group membership management for mobile sub-scribers.In this paper, we propose a new mobile multicast method based on the Two-Hop Multicast Listener Discovery(THMLD) protocol which pro-vides the mobile multicast membership manage-ment function by forwarding the traditional MLD messages to its neighboring subnets.To evaluate its performance, we analyze the THMLD and set up the simulation platform to compare it with the several traditional mobile multicast methods.The results show that THMLD can reduce the multicast join time, and the THMLD-based mobile multicast method can reduce the multicast join delay at a cost of increasing additional multicast maintenance cost. 展开更多
关键词 mobile multicast MLD BT RS join delay COST
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A REAL-VALUED GENETIC ALGORITHM FOR OPTIMIZATION PROBLEM WITH CONTINUOUS VARIABLES
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作者 严卫 朱兆达 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 1997年第1期4-8,共5页
A real valued genetic algorithm(RVGA) for the optimization problem with continuous variables is proposed. It is composed of a simple and general purpose dynamic scaled fitness and selection operator, crossover opera... A real valued genetic algorithm(RVGA) for the optimization problem with continuous variables is proposed. It is composed of a simple and general purpose dynamic scaled fitness and selection operator, crossover operator, mutation operators and adaptive probabilities for these operators. The algorithm is tested by two generally used functions and is used in training a neural network for image recognition. Experimental results show that the algorithm is an efficient global optimization algorithm. 展开更多
关键词 OPTIMIZATION neural networks genetic algorithm crossover operator and mutation operator
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