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选择性神经网络二次集成在火药近红外分析中的应用研究 被引量:1
1
作者 施彦 黄聪明 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期244-247,共4页
针对建立近红外光谱定量分析的神经网络校正模型时,存在变量数过多以及容易出现过拟合等问题,采用小波变换对近红外光谱进行预处理,用以消除噪声,减少变量个数;并在此基础上,提出一种新的神经网络校正模型—基于改进贪心法的选择性神经... 针对建立近红外光谱定量分析的神经网络校正模型时,存在变量数过多以及容易出现过拟合等问题,采用小波变换对近红外光谱进行预处理,用以消除噪声,减少变量个数;并在此基础上,提出一种新的神经网络校正模型—基于改进贪心法的选择性神经网络二次集成,来提高神经网络的泛化能力。实验结果表明:在建立火药近红外分析的校正模型中,该模型不仅建立过程简单而且具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 人工智能 近红外光谱 火药 小波变换 选择性神经网络二次集成
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用广义选择性神经网络集成预测MHC-II分子结合肽
2
作者 胡桂武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期9-11,63,共4页
MHCII类分子结合肽的预测对于免疫研究和疫苗设计非常重要,然而其结合肽长度的可变性等原因使其预测变得极为困难,提出了一种基于广义选择性神经网络集成的MHCII分子结合肽预测算法,该算法是一种双层集成模型。第一层是用微分进化算法... MHCII类分子结合肽的预测对于免疫研究和疫苗设计非常重要,然而其结合肽长度的可变性等原因使其预测变得极为困难,提出了一种基于广义选择性神经网络集成的MHCII分子结合肽预测算法,该算法是一种双层集成模型。第一层是用微分进化算法去生成初始神经网络集成池,第二层是从初始神经网络集成池中选择部分组成最终的神经网络集成。实验结果表明广义选择性神经网络集成比传统的选择性神经网络有更好的泛化性能。 展开更多
关键词 选择性神经网络 微分进化算法 MHC
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一种启发式选择性神经网络集成设计方法 被引量:2
3
作者 崔路阳 魏海坤 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期297-301,共5页
针对集成中各子网准确率与子网间差异度的权衡难题,提出一种启发式子网挑选法(HP-BGP).不同于传统以正确率或差异度为指标的选择方法,该方法采用神经网络集成在验证集上泛化性能最优为子网的选取准则.首先,在不同的初始条件下生成足够... 针对集成中各子网准确率与子网间差异度的权衡难题,提出一种启发式子网挑选法(HP-BGP).不同于传统以正确率或差异度为指标的选择方法,该方法采用神经网络集成在验证集上泛化性能最优为子网的选取准则.首先,在不同的初始条件下生成足够的备选子网,然后,根据能使集成泛化性能提高最快的标准,每次选取能与集成中已有网络组合泛化性能最好的子网,逐个挑选加入集成,直至选择到合适的网络个数或达到一定的误差要求.以LIC1问题为平台,与传统的子网挑选法PB、PAH、GA进行比较,仿真结果表明HPBGP法在测试集上集成泛化效果与选择所用时间的综合指标上优于常规的子网挑选方法. 展开更多
关键词 选择性神经网络集成 平均正确率 差异度 启发式挑选
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基于最优权值的选择性神经网络集成方法 被引量:4
4
作者 吴建鑫 陈兆乾 周志华 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期476-480,共5页
本文提出一种基于最优权值的选择性神经网络集成构造方法,在训练出个体神经网络之后,使用遗传算法计算出这些网络在加权平均方法中对应的最优权值,然后选择权值大于一定阈值的部分网络使用简单平均方法组成神经网络集成,理论分析和实验... 本文提出一种基于最优权值的选择性神经网络集成构造方法,在训练出个体神经网络之后,使用遗传算法计算出这些网络在加权平均方法中对应的最优权值,然后选择权值大于一定阈值的部分网络使用简单平均方法组成神经网络集成,理论分析和实验结果表明,与传统方法相比,本文方法使用部分网络能够取得更好的效果。 展开更多
关键词 选择性神经网络 集成 最优权值 学习算法 人工智能
原文传递
基于选择性集成径向基神经网络的来波方向估计
5
作者 罗争 张旻 陈思剑 《电路与系统学报》 北大核心 2013年第1期65-69,共5页
本文提出了一种基于选择性集成径向基函数神经网络(SE-RBFNN)的来波方向(DOA)估计方法,解决单个神经网络建模进行DOA估计精度低的问题。首先利用Bagging方法训练生成一定数量的RBFNN弱分类器,其估计精度低但泛化能力强;然后提出并运用... 本文提出了一种基于选择性集成径向基函数神经网络(SE-RBFNN)的来波方向(DOA)估计方法,解决单个神经网络建模进行DOA估计精度低的问题。首先利用Bagging方法训练生成一定数量的RBFNN弱分类器,其估计精度低但泛化能力强;然后提出并运用等宽分箱—投票选择性集成方法剔除估计误差大的奇异值个体,优选部分RBFNN输出结果进行平均处理,从而获得了高精度的DOA估计。仿真结果表明了算法的有效性,相对单个RBFNN建模,构建的选择性集成模型能适应方向特征的变化,算法的来波估计精度显著提高。 展开更多
关键词 来波方向估计 相角特征 径向基神经网络 选择性神经网络集成 BAGGING算法
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选择性神经网络二次集成方法在定量构效关系建模中的应用研究 被引量:3
6
作者 施彦 黄聪明 侯朝桢 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期153-156,共4页
针对在建立定量构效关系(QSAR)模型中,单个人工神经网络模型难以确定参数,容易产生“过拟合”;一般神经网络集成模型虽然建立过程简单,但由于个体差异度小而导致泛化能力相对单个神经网络没有明显改善等问题,提出了一种基于随机梯度法... 针对在建立定量构效关系(QSAR)模型中,单个人工神经网络模型难以确定参数,容易产生“过拟合”;一般神经网络集成模型虽然建立过程简单,但由于个体差异度小而导致泛化能力相对单个神经网络没有明显改善等问题,提出了一种基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成方法。在建立除草剂(苯乙酰胺类化合物)的QSAR模型的实验研究中表明,该方法设计过程简单,能够以较小的运算代价明显地提高了模型的泛化能力,是建立QSAR模型的一个有效方法。 展开更多
关键词 构效关系 选择性神经网络二次集成 随机梯度
原文传递
基于选择性集成神经网络的电路板故障智能诊断 被引量:2
7
作者 于敏 马丽华 卢朝梁 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2014年第6期67-71,共5页
针对基于红外图像的电路板故障诊断准确率较低、检测灵敏度差等缺陷,分析了基于神经网络的智能诊断方法。该方法结合多分类器转化为二分类器思想,设计了一种基于BP神经网络的集成神经网络诊断模型,并且对于同一类故障采取范围化样本进... 针对基于红外图像的电路板故障诊断准确率较低、检测灵敏度差等缺陷,分析了基于神经网络的智能诊断方法。该方法结合多分类器转化为二分类器思想,设计了一种基于BP神经网络的集成神经网络诊断模型,并且对于同一类故障采取范围化样本进行训练,每组被测故障数据根据特征阈值选择相关几个子网络进行诊断。最后利用Matlab软件进行实例仿真和测试。结果表明:该网络对于电路板多故障模式的识别准确率较高,检测灵敏度可以提高1.74倍,而预测误差可以降低到原来的17.6%,为电路板故障诊断的实用化提供了理论依据。 展开更多
关键词 红外热图像 BP 选择性集成神经网络 智能诊断
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基于改进SKNet-SVM的网络安全态势评估
8
作者 赵冬梅 孙明伟 +1 位作者 宿梦月 吴亚星 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期334-349,共16页
为提高网络安全态势评估的准确率,增强稳定性与鲁棒性,提出一种基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的网络安全态势评估模型。首先,使用改进选择性卷积核代替传统卷积核进行特征提取,提高卷积神经网络感受野变化的自适应性,... 为提高网络安全态势评估的准确率,增强稳定性与鲁棒性,提出一种基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的网络安全态势评估模型。首先,使用改进选择性卷积核代替传统卷积核进行特征提取,提高卷积神经网络感受野变化的自适应性,增强特征之间关联性。然后,将提取的特征输入到支持向量机中进行分类,并使用网格优化算法对支持向量机中的参数进行全局寻优。最后,根据网络攻击影响指标计算网络安全态势值。实验表明,基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的态势评估模型与传统的卷积神经网络搭建的态势评估模型相比,准确率更高,并且具有更强的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 网络安全态势评估 网络安全态势感知 改进选择性卷积核卷积神经网络 支持向量机 网格优化算法
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Selectivity control in alkyne semihydrogenation:Recent experimental and theoretical progress 被引量:3
9
作者 Xiao-Tian Li Lin Chen +1 位作者 Cheng Shang Zhi-Pan Liu 《Chinese Journal of Catalysis》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第8期1991-2000,共10页
Researchers have been attempting to characterize heterogeneous catalysts in situ in addition to correlating their structures with their activity and selectivity in spite of many challenges.Here,we review recent experi... Researchers have been attempting to characterize heterogeneous catalysts in situ in addition to correlating their structures with their activity and selectivity in spite of many challenges.Here,we review recent experimental and theoretical advances regarding alkyne selective hydrogenation by Pd‐based catalysts,which are an important petrochemical reaction.The catalytic selectivity for the reaction of alkynes to alkenes is influenced by the composition and structure of the catalysts.Recent progress achieved through experimental studies and atomic simulations has provided useful insights into the origins of the selectivity.The important role of the subsurface species(H and C)was revealed by monitoring the catalyst surface and the related catalytic performance.The atomic structures of the Pd catalytic centers and their relationship with selectivity were established through atomic simulations.The combined knowledge gained from experimental and theoretical studies provides a fundamental understanding of catalytic mechanisms and reveals a path toward improved catalyst design. 展开更多
关键词 Alkyne semihydrogenation Catalytic selectivity Surface science Machine learning Neural network potential
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