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试卷设计的聚类算法
1
作者
张启东
《电子技术与软件工程》
2021年第12期164-165,共2页
本文介绍一种基于聚类基函数的试卷设计模型和试卷生成算法。从试题得分的随机性特征出发,导出试卷及格率的度量方法,以预期的及格率为目标和以难度系数和区分度等为约束条件建立试卷设计模型,引入的聚类基函数能够方便地调整试题的难...
本文介绍一种基于聚类基函数的试卷设计模型和试卷生成算法。从试题得分的随机性特征出发,导出试卷及格率的度量方法,以预期的及格率为目标和以难度系数和区分度等为约束条件建立试卷设计模型,引入的聚类基函数能够方便地调整试题的难度系数和变差系数。研究表明,实验结果本文方法能够按预期的及格率目标和约束条件从试题库中选取题目和生成难度适中的试卷。
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关键词
试卷设计
中心矩
聚类基函数
机器学习
试题库
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职称材料
机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制
被引量:
5
2
作者
杨剑锋
张翠
张峰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期82-86,共5页
针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练...
针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。
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关键词
机械臂轨迹跟踪
模型参考自适应控制
熵
聚
类
-径向
基
函数
(EC-RBF)神经网络
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职称材料
一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法
被引量:
27
3
作者
李方伟
郑波
+1 位作者
朱江
张海波
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2014年第5期576-581,共6页
为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction,NSSP)方法。该方法对网络安全态势样本...
为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction,NSSP)方法。该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测。仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图。
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关键词
自适应
聚
类
径向
基
函数
(AC-RBF)神经网络
网络安全态势预测(NSSP)
态势图
原文传递
基于ACC-RBF的水布垭面板堆石坝参数反演分析
被引量:
3
4
作者
杨秀萍
李俊杰
康飞
《水电自动化与大坝监测》
2011年第2期56-58,66,共4页
蚁群聚类径向基函数(ACC-RBF)神经网络是将蚁群聚类算法和径向基函数神经网络组合运用的一种新型神经网络模型,把该网络用于水布垭高面板坝堆石体的多参数反演问题,在室内试验参数的基础上用有限元计算获得学习样本,采用该网络对坝体堆...
蚁群聚类径向基函数(ACC-RBF)神经网络是将蚁群聚类算法和径向基函数神经网络组合运用的一种新型神经网络模型,把该网络用于水布垭高面板坝堆石体的多参数反演问题,在室内试验参数的基础上用有限元计算获得学习样本,采用该网络对坝体堆石料的邓肯E-B模型参数进行反演分析,用反演所得参数结合三维非线性有限元计算坝体应力变形,并与实测资料比较,得出很接近的结论。
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关键词
面板堆石坝
蚁群
聚
类
径向
基
函数
神经网络
参数
反演
原文传递
题名
试卷设计的聚类算法
1
作者
张启东
机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
出处
《电子技术与软件工程》
2021年第12期164-165,共2页
文摘
本文介绍一种基于聚类基函数的试卷设计模型和试卷生成算法。从试题得分的随机性特征出发,导出试卷及格率的度量方法,以预期的及格率为目标和以难度系数和区分度等为约束条件建立试卷设计模型,引入的聚类基函数能够方便地调整试题的难度系数和变差系数。研究表明,实验结果本文方法能够按预期的及格率目标和约束条件从试题库中选取题目和生成难度适中的试卷。
关键词
试卷设计
中心矩
聚类基函数
机器学习
试题库
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
G642 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制
被引量:
5
2
作者
杨剑锋
张翠
张峰
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期82-86,共5页
基金
甘肃省青年科技基金计划项目(No.1308RJYA044)
兰州交通大学青年科学基金项目(No.2013039)
文摘
针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。
关键词
机械臂轨迹跟踪
模型参考自适应控制
熵
聚
类
-径向
基
函数
(EC-RBF)神经网络
Keywords
robot manipulator trajectory tracking
model reference adaptive control
Entropy Clustering-Radial Basis Function(EC-RBF)neural networks
分类号
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法
被引量:
27
3
作者
李方伟
郑波
朱江
张海波
机构
重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2014年第5期576-581,共6页
基金
国家自然科学基金(61271260
61301122)
+1 种基金
教育部科学研究重点项目(212145)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400405)~~
文摘
为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction,NSSP)方法。该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测。仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图。
关键词
自适应
聚
类
径向
基
函数
(AC-RBF)神经网络
网络安全态势预测(NSSP)
态势图
Keywords
adaptive clustering radical basis function (AC-RBF) neural network
network security situation prediction( NS- SP)
situation map
分类号
TN918.91 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
基于ACC-RBF的水布垭面板堆石坝参数反演分析
被引量:
3
4
作者
杨秀萍
李俊杰
康飞
机构
大连理工大学建设工程学部
出处
《水电自动化与大坝监测》
2011年第2期56-58,66,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(90815024)
中国博士后科学基金资助项目(20100471444)
文摘
蚁群聚类径向基函数(ACC-RBF)神经网络是将蚁群聚类算法和径向基函数神经网络组合运用的一种新型神经网络模型,把该网络用于水布垭高面板坝堆石体的多参数反演问题,在室内试验参数的基础上用有限元计算获得学习样本,采用该网络对坝体堆石料的邓肯E-B模型参数进行反演分析,用反演所得参数结合三维非线性有限元计算坝体应力变形,并与实测资料比较,得出很接近的结论。
关键词
面板堆石坝
蚁群
聚
类
径向
基
函数
神经网络
参数
反演
Keywords
concrete face rockfill dams
ant colony clustering radial basis function (ACC-RBF) network
parameters
back analysis
分类号
TV641.43 [水利工程—水利水电工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
试卷设计的聚类算法
张启东
《电子技术与软件工程》
2021
0
下载PDF
职称材料
2
机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制
杨剑锋
张翠
张峰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
5
下载PDF
职称材料
3
一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法
李方伟
郑波
朱江
张海波
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2014
27
原文传递
4
基于ACC-RBF的水布垭面板堆石坝参数反演分析
杨秀萍
李俊杰
康飞
《水电自动化与大坝监测》
2011
3
原文传递
已选择
0
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引证文献
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