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Recognition of Speech Based on HMM/MLP Hybrid Network
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作者 黄心晔 马小辉 +2 位作者 李想 富煜清 陆佶人 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2000年第2期26-30,共5页
This paper presents a new HMM/MLP hybrid network for speech recognition. By taking advantage of the discriminative training of MLP, the unreasonable model correctness assumption on the model correctness of the ML trai... This paper presents a new HMM/MLP hybrid network for speech recognition. By taking advantage of the discriminative training of MLP, the unreasonable model correctness assumption on the model correctness of the ML training in basic HMM can be overcome, and its discriminative ability and recognition performance can be improved. Experimental results demonstrate that the discriminative ability and recognition performance of HMM/MLP is apparently better than normal HMM. 展开更多
关键词 HMM/mlp hybrid network discriminative training speech recognition
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SSA-MLP模型在岩质边坡稳定性预测中的应用
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作者 侯克鹏 包广拓 孙华芬 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1795-1803,共9页
岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Sear... 岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)改进多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)的神经网络模型,并用于边坡稳定性预测、指标敏感性分析及参数反演。其次,将收集的1085组岩质边坡的几何参数和H B准则参数等作为输入变量,极限平衡理论Bishop法求解的安全系数作为输出变量,对SSA MLP模型进行训练学习和性能评估。最后,将该模型运用于25个边坡实例,验证模型的有效性。结果显示,该模型收敛速度快、精度高,为边坡稳定性分析和参数量化提供了一种新思路。 展开更多
关键词 安全工程 边坡稳定性 HOEK-BROWN准则 多层感知器(mlp)神经网络 麻雀搜索算法 参数反演
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GraphMLP-Mixer:基于图-多层感知机架构的高效多行为序列推荐方法
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作者 卢晓凯 封军 +2 位作者 韩永强 王皓 陈恩红 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1917-1929,共13页
在多行为序列推荐领域,图神经网络(GNNs)虽被广泛应用,但存在局限性,如对序列间协同信号建模不足和处理长距离依赖性等问题.针对这些问题,提出了一种新的解决框架GraphMLP-Mixer.该框架首先构造全局物品图来增强模型对序列间协同信号的... 在多行为序列推荐领域,图神经网络(GNNs)虽被广泛应用,但存在局限性,如对序列间协同信号建模不足和处理长距离依赖性等问题.针对这些问题,提出了一种新的解决框架GraphMLP-Mixer.该框架首先构造全局物品图来增强模型对序列间协同信号的建模,然后将感知机-混合器架构与图神经网络结合,得到图-感知机混合器模型对用户兴趣进行充分挖掘.GraphMLP-Mixer具有2个显著优势:一是能够有效捕捉用户行为的全局依赖性,同时减轻信息过压缩问题;二是其时间与空间效率显著提高,其复杂度与用户交互行为的数量成线性关系,优于现有基于GNN多行为序列推荐模型.在3个真实的公开数据集上进行实验,大量的实验结果验证了GraphMLP-Mixer在处理多行为序列推荐问题时的有效性和高效性. 展开更多
关键词 多行为建模 序列推荐 图神经网络 mlp架构 全局物品图
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基于MLP和Transformer模型的大气温度预测 被引量:1
4
作者 吕亚妮 《运城学院学报》 2024年第3期43-47,共5页
文章以运城市2015年1月1日至2020年12月21日期间监测的大气温度数据作为研究的基础资料,运用MLP模型和Transformer模型,预测了运城市大气温度。由于温度数据具有很强的时序性,对MLP模型与Transformer模型,各选取了两层、四层(MLP-2、ML... 文章以运城市2015年1月1日至2020年12月21日期间监测的大气温度数据作为研究的基础资料,运用MLP模型和Transformer模型,预测了运城市大气温度。由于温度数据具有很强的时序性,对MLP模型与Transformer模型,各选取了两层、四层(MLP-2、MLP-4、Transformer-2、Transformer-4),进行了3天、5天、7天多组试验对比。结果显示:MLP-4模型7天的均方误差为3.2649,Transformer-4模型3天的均方误差为5.3767,预测精度都比较高,且MLP模型预测温度的精度高于Transformer模型预测温度的精度;MLP-2模型的均方误差分别为3.2662、3.2996、3.3579,MLP-4模型的均方误差分别为3.2674、3.2996、3.2649,均方误差有变化,但比较平稳;Transformer-2模型的均方误差分别为5.6225、5.9491、5.3892,Transformer-4模型的均方误差分别为5.3767、6.3787、6.1108,增加模型层数和参数量,均方误差增大,存在过拟合现象。运用Transformer模型进行预测,出现过拟合现象,原因是Transformer模型太过庞大(接近四百万个参数),而研究数据只有1531组,即使使用Weight decay和Dropout正则化的方法,仍然过拟合文章中提供的1531组研究数据,使其预测精度出现一定程度的下降。 展开更多
关键词 温度预测 mlp模型 Transformer模型 神经网络
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基于MLP-Bagging集成分类模型的在线学习行为分析
5
作者 普运伟 姜萤 +1 位作者 田春瑾 余永鹏 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期852-861,共10页
针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题,提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性,从学习准备行为、知识获取行为、交互学... 针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题,提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性,从学习准备行为、知识获取行为、交互学习行为、学习巩固行为和辅助特征5个方面构建在线学习行为模型,并采用MLP-Bagging集成分类模型对学习者进行分类判别.实验结果表明,所构建的学习模型可对在线学习者的学习行为进行符合实际的建模,加入辅助特征有利于对各类学习者的在线学习行为进行深入的分析与指导,并且在分类模型中加入嵌入层可以有效克服标签编码带来的数据冗余和误差缺陷,从而获得更好的分类效果.与其他分类模型相比,融合多个MLP分类器的Bagging集成模型可以减少单个MLP分类器的方差,其分类准确率达到98.72%,具有较好的实际应用价值. 展开更多
关键词 在线学习行为 学习者分类 嵌入层 mlp神经网络 Bagging集成学习
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湿度对PM_(2.5)/PM_(10)比值影响及MLP神经网络大气污染预测
6
作者 张雯 孙湘群 +2 位作者 贾彬 张雪华 李俊杰 《河南科学》 2024年第9期1273-1280,共8页
颗粒物污染严重影响大气环境质量和公众身体健康.基于郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季大气污染和气象数据,讨论了PM_(2.5)、PM_(10)污染特征,通过计算斯皮尔曼系数并进行偏相关分析,得出PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度之间的相关性,并... 颗粒物污染严重影响大气环境质量和公众身体健康.基于郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季大气污染和气象数据,讨论了PM_(2.5)、PM_(10)污染特征,通过计算斯皮尔曼系数并进行偏相关分析,得出PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度之间的相关性,并利用MLP神经网络建立关于PM_(2.5)和PM_(2.5)/PM_(10)的预测模型.结果表明,郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季PM_(2.5)均值分别为63.52、52.68、50.95μg/m^(3),PM_(2.5)/PM_(10)比值都超过0.5.郑州、太原PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度呈现较强的正相关性.利用MLP神经网络对PM_(2.5)和PM_(2.5)/PM_(10)建立预测模型,误差分别为6.75μg/m^(3)和0.076,模型精度较高.建议未来从秋冬供暖、推广工业水蒸气回收装置、合理开展道路洒水等方面巩固颗粒物污染治理成效,探索和优化机器学习模型用于PM_(2.5)/PM_(10)预测,为大气污染防治提供数据参考,以求发挥大数据在做到精准治污中的作用. 展开更多
关键词 PM_(2.5)/PM_(10) 相对湿度 相关性分析 mlp神经网络 大气污染
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Research on Weighted Directed Dynamic Multiplexing Network of World Grain Trade Based on Improved MLP Framework
7
作者 Shanyan Zhu Shicai Gong 《Journal of Computer and Communications》 2023年第7期191-207,共17页
As the main food source for humans, the global movement of the three major grains significantly impacts human survival and development. To investigate the evolution of the world cereal trade network and its developmen... As the main food source for humans, the global movement of the three major grains significantly impacts human survival and development. To investigate the evolution of the world cereal trade network and its development trend, a weighted directed dynamic multiplexed network was established using historical data on cereal trade, cereal import dependency ratio, and arable land per capita. Inspired by the MLP framework, we redefined the weight determination method for computing layer weights and edge weights of the target layer, modified the CN, RA, AA, and PA indicators, and proposed the node similarity indicator for weighted directed networks. The AUC metric, which measures the accuracy of the algorithm, has also been improved in order to finally obtain the link prediction results for the grain trading network. The prediction results were processed, such as web-based presentation and community partition. It was found that the number of generalized trade agreements does not have a decisive impact on inter-country cereal trade. The former large grain exporters continue to play an important role in this trade network. In the future, the world trade in cereals will develop in the direction of more frequent intercontinental trade and gradually weaken the intracontinental cereal trade. 展开更多
关键词 mlp Framework Food Security Dynamic Multiplexed networks Trade network Link Forecasting
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PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用
8
作者 窦淼 侯祥宁 《水利信息化》 2024年第4期49-53,共5页
为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子... 为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子数据输入MLP神经网络模型,预测月径流量数据。将宁夏青铜峡水文站2010—2019年汛期的月径流量和影响因子数据作为训练样本训练神经网络模型,以2020—2022年汛期月径流量和影响因子数据作为检验样本进行对比分析。预测结果表明:目前影响汛期径流量的因素主要是历史径流和气候特征,检验集预测结果确定性系数为0.851,模型可为宁夏汛期月径流量预测提供相应指导。 展开更多
关键词 径流预测 PCA-mlp神经网络模型 主成分分析 多层感知器神经网络
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基于MLP-Bagging的PCB电热耦合建模方法
9
作者 耿悦 周远国 +2 位作者 任强 梁尚清 杨国卿 《半导体技术》 CAS 北大核心 2024年第10期912-919,共8页
随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加,印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况,提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个... 随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加,印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况,提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个激活函数进行学习和训练,建立了精度更高的MLP模型。之后,结合Bagging算法构建多个并行的MLP模型。所提出的神经网络多物理模型可以快速准确地预测PCB的电热响应。实验结果表明,此方法与有限元法相比,可以节省约97%的计算内存和99%的计算时间,与传统神经网络如随机森林(RF)、长短时记忆(LSTM)网络、MLP相比,该方法表现优良且泛化能力较好,为提高PCB设计效率提供了一种可行方法,为PCB热分析提供了更高效的解决方法。 展开更多
关键词 有限元法(FEM) 人工神经网络(ANN) 多层感知机(mlp)-Bagging 多物理场 电热耦合
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MLP神经网络在子宫颈细胞图像识别中的应用 被引量:6
10
作者 何苗 全宇 +2 位作者 李建华 付志民 周宝森 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2006年第4期293-296,共4页
目的探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NE... 目的探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NET语言模拟调用网络。结果在四种算法中,使用共轭梯度法训练的MLP神经网络学习63次后,训练集识别率为98.67%,测试集识别率达到94.44%。不同算法的MLP神经网络的输入参数的敏感度排序均与细胞病理学特征基本一致。结论使用共轭梯度法训练的MLP神经网络可以较好地对宫颈细胞特征进行分类识别,在计算机辅助诊断方面具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 mlp神经网络 BP 动量项 共轭梯度法
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基于GM(1,1)-MLP神经网络组合模型的物流总额预测 被引量:10
11
作者 张乐 汪传旭 《上海海事大学学报》 北大核心 2018年第4期58-62,共5页
由于传统的基于GM(1,1)的物流总额预测方法需假设其他因素变化对物流总额无影响,给预测结果带来较大误差,本文采用GM(1,1)-MLP神经网络组合模型对我国未来物流总额进行预测。将组合模型与GM(1,1)的2012—2016年物流总额拟合结果进行比较... 由于传统的基于GM(1,1)的物流总额预测方法需假设其他因素变化对物流总额无影响,给预测结果带来较大误差,本文采用GM(1,1)-MLP神经网络组合模型对我国未来物流总额进行预测。将组合模型与GM(1,1)的2012—2016年物流总额拟合结果进行比较,发现组合模型的预测平均误差仅为2. 3%,远低于GM(1,1)的预测平均误差(25. 2%),精准度大大提高,可以被有效应用于我国未来的物流总额预测。 展开更多
关键词 物流总额预测 GM(1 1) mlp神经网络
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基于混合遗传算法优化的MLP神经网络的调制方式识别 被引量:7
12
作者 刘澍 王宏远 《武汉大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期104-108,共5页
提出了一种基于遗传算法与多层感知神经网络的调制识别方法,运用改进遗传算法优化的多层感知神经网络分类器对各种调制信号的特征矢量进行分类识别.利用遗传算法的高效全局特性,克服了传统BP算法易于陷入局部最优解的缺点,同时在遗传算... 提出了一种基于遗传算法与多层感知神经网络的调制识别方法,运用改进遗传算法优化的多层感知神经网络分类器对各种调制信号的特征矢量进行分类识别.利用遗传算法的高效全局特性,克服了传统BP算法易于陷入局部最优解的缺点,同时在遗传算法基础上增加梯度下降算子,加快了收敛速度,使得分类器的识别率、收敛速度和鲁棒性得到明显改善,仿真实验的结果证明了此方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 混合遗传算法 mlp神经网络 特征矢量 调制识别
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基于GM(1,1)-MLP神经网络模型的大宗货物运输需求预测 被引量:2
13
作者 武慧荣 陈少阳 崔淑华 《公路交通科技》 CSCD 北大核心 2023年第10期233-240,共8页
针对大宗货物运输需求预测的复杂性,以货物产量为基础,提出了一种基于产运系数的大宗货物运输需求预测方法,并根据大宗货物的运输需求发展趋势确定了运输结构调整路径。以黑龙江省为例,综合考虑粮食产量的化肥施用量、农村用电量、农业... 针对大宗货物运输需求预测的复杂性,以货物产量为基础,提出了一种基于产运系数的大宗货物运输需求预测方法,并根据大宗货物的运输需求发展趋势确定了运输结构调整路径。以黑龙江省为例,综合考虑粮食产量的化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积等影响因素,建立了GM(1,1)模型以及GM(1,1)-MLP神经网络模型进行粮食产量预测,并应用实际数据进行了验证。根据黑龙江省常住人口、常住人口城镇化率、粮食产量、中国城镇居民和农村居民人均粮食消费量等统计数据确定黑龙江省粮食产运系数,综合粮食产量预测值和产运系数预测了未来几年粮食运输量,以此分析黑龙江省粮食运输需求趋势,为黑龙江省大宗货物运输结构调整方案制订提供了依据。结果表明:与GM(1,1)模型相比,构建的GM(1,1)-MLP神经网络模型进行粮食产量预测,预测精度提高了1.68%;采用产运系数搭建粮食产量与运输量之间关系进行粮食运输需求预测具有可行性;根据预测结果,黑龙江省粮食运输需求将持续增长,仍是黑龙江省大宗货物运输对象的主要组成,积极调整粮食运输结构,推进中长距离的粮食运输转向铁路运输,公路运输作为铁路运输两端的短驳分拨,实现公铁联运,对于优化黑龙江省大宗货物运输结构具有重要作用。 展开更多
关键词 物流工程 运输需求预测 GM(1 1)-mlp神经网络 大宗货物 产运系数
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基于MLP模型的建筑结构损伤检测与抗震性能分析 被引量:3
14
作者 陈方宇 赵延忠 《湘潭大学自然科学学报》 CAS 2018年第1期91-95,共5页
针对建筑结构损伤检测和抗震可靠性评估的问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的分析方法 .首先,构建一种钢结构建筑模型,定义多种柱截面积的损伤场景,将加载地震数据时各层最大相对位移作为MLP模型的训练数据.然后,利用MLP模型... 针对建筑结构损伤检测和抗震可靠性评估的问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的分析方法 .首先,构建一种钢结构建筑模型,定义多种柱截面积的损伤场景,将加载地震数据时各层最大相对位移作为MLP模型的训练数据.然后,利用MLP模型建立结构响应(输入)与结构刚度(输出)之间的关系,用来进行结构损伤检测.另外,在考虑各层的柱截面积、弹性模量和重力载荷因素下,构建MLP抗震性能评估模型.在一个三层的钢结构上进行了仿真实验,结果表明提出的方法能够准确检测出损伤,并对结构给出了可靠的抗震性能评估. 展开更多
关键词 建筑结构 损伤检测 抗震性能分析 mlp神经网络
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MLP神经网络定点计算及误差分析 被引量:3
15
作者 都军伟 王永纲 李凯 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期612-618,共7页
通过Matlab仿真实现了MLP(multilayer perceptron)神经网络的硬件定点计算,其中用CORDIC算法实现神经元激活函数(tanh)的计算.分析了计算误差与MLP网络各个部分有限字长的关系,特别是双曲正切型激活函数的误差与CORDIC迭代时输入数据有... 通过Matlab仿真实现了MLP(multilayer perceptron)神经网络的硬件定点计算,其中用CORDIC算法实现神经元激活函数(tanh)的计算.分析了计算误差与MLP网络各个部分有限字长的关系,特别是双曲正切型激活函数的误差与CORDIC迭代时输入数据有限字长、中间数据保护位位数以及迭代次数之间的关系,为MLP神经网络计算的硬件算法流程和数据位字长的选择做必要准备. 展开更多
关键词 神经网络 CORDIC算法 mlp 定点计算 有限字长
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基于MLP与RBF神经网络的钼金属价格预测方法研究 被引量:6
16
作者 邵必林 梁元欣 《中国钼业》 2016年第5期54-60,共7页
钼是一种十分重要的有色金属资源,但现有针对钼金属价格进行分析和预测的方法一般无法较好地对其变化规律进行准确刻画。本文通过对制约钼金属价格的因素进行探究,并尝试采用多层感知器(MLP)与径向基函数(RBF)神经网络算法,分别构建钼... 钼是一种十分重要的有色金属资源,但现有针对钼金属价格进行分析和预测的方法一般无法较好地对其变化规律进行准确刻画。本文通过对制约钼金属价格的因素进行探究,并尝试采用多层感知器(MLP)与径向基函数(RBF)神经网络算法,分别构建钼金属价格预测模型并进行实际价格预测,得出MLP与RBF神经网络算法的相对误差平均值分别为0.57%和19%,同时对结果进行多角度对比分析,表明MLP算法不仅简洁直观,而且具有较好的合理性与可靠性。 展开更多
关键词 神经网络 mlp RBF 价格预测
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基于MLP神经网络的物流需求预测模型研究 被引量:4
17
作者 罗冰洁 《计算机与数字工程》 2018年第6期1173-1177,共5页
物流需求的高速发展使得区域物流系统建构、物流的合理分配成了该过程中的主要部分,但是经济的发展才是物流业的核心关键,所以研究物流的需求必须分析经济的发展要素。论文中通过影响物流业的影响因素进行模型搭建,物流的预测和这些因... 物流需求的高速发展使得区域物流系统建构、物流的合理分配成了该过程中的主要部分,但是经济的发展才是物流业的核心关键,所以研究物流的需求必须分析经济的发展要素。论文中通过影响物流业的影响因素进行模型搭建,物流的预测和这些因素密不可分,利用数据挖掘技术对数据进行预处理,得到更为有效的数据和去除冗余的信息,得到的数据采用MLP神经网络训练技术对数据分析,利用结果对未来的物流需求进行模拟。最后模拟实验发现得到的结果与实际数据误差不大,所以该模型和处理模型的方法有效可行。 展开更多
关键词 数据挖掘 mlp神经网络 区域物流 预测模型
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MLP语音信号非线性预测器 被引量:1
18
作者 周志杰 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 2001年第5期1-4,共4页
讨论了 MLP(Multi- Layer Perceptron)语音信号非线性预测器的实现。为了使 MLP能够适用于语音信号预测 ,对 MLP的误差准则进行了修正以减轻神经网络模型与语音模型之间的过匹配。为了提高MLP的训练速度 ,提出了一种线性化逐层优化 (LOL... 讨论了 MLP(Multi- Layer Perceptron)语音信号非线性预测器的实现。为了使 MLP能够适用于语音信号预测 ,对 MLP的误差准则进行了修正以减轻神经网络模型与语音模型之间的过匹配。为了提高MLP的训练速度 ,提出了一种线性化逐层优化 (LOLL) MLP训练算法。实验结果显示该非线性预测器的预测信噪比约比线性预测器提高 2 d B,而且它还可以同时完成长时预测器的功能 ;误差准则修正使非线性预测器的预测信噪比提高了 0 .3 5 d 展开更多
关键词 语音处理 语音分析 神经网络 多层感知器 mlp 快速算法 语音信号预测 非线性预测器 信噪比
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一种基于MLP神经网络的大额损失飞行事故预测模型 被引量:4
19
作者 于洪霞 李兴 《上海电力学院学报》 CAS 2016年第5期504-506,共3页
运用多层感知器(MLP)神经网络方法构建了大额损失飞行事故的预测模型,并利用CASE数据库中抽取的飞行事故案例进行了检验.预测效果检验表明,所构建的模型具有较好的拟合程度和预测效果.机身价值和机龄是大额损失飞行事故的重要影响因素.
关键词 大额损失飞行事故 分类变量 多层感知器 神经网络方法
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基于MLP-ANN和SVM方法的多氯代二苯并呋喃光解半衰期QSPR比较研究 被引量:1
20
作者 于海英 李美萍 郝俊生 《生态毒理学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期240-247,共8页
多氯代二苯并呋喃(PCDFs)是全球性污染物之一,光化学降解是其主要的环境降解途径。基于分子二维拓扑结构提出的用于表征化合物结构参数的分子电性距离矢量描述子(MEDV),应用多层感知器神经网络(MLP-ANN)和支持向量机(SVM)对PCDFs在云杉... 多氯代二苯并呋喃(PCDFs)是全球性污染物之一,光化学降解是其主要的环境降解途径。基于分子二维拓扑结构提出的用于表征化合物结构参数的分子电性距离矢量描述子(MEDV),应用多层感知器神经网络(MLP-ANN)和支持向量机(SVM)对PCDFs在云杉针叶和飞灰表面的光解半衰期(t1/2)进行定量结构-性质相关(QSPR)分析,并用交互检验和外部样本对所建模型的稳定性进行了检验。旨在为PCDFs光解机理的QSPR研究提供新思路。结果表明,所建模型均具有良好的稳定性和预测能力,尤以MLP-ANN模型为佳,其建模相关系数(Rcum)、留一法交互检验相关系数(Q LOO)以及外部样本检验相关系数(Q ext)分别为0.850、0.816、0.954(云杉针叶表面)和0.892、0.753、0.897(飞灰表面)。 展开更多
关键词 多氯代二苯并呋喃(PCDFs) 分子电性距离矢量(MEDV) 光解半衰期 QSPR 多层感知器神经网络(mlp-ANN) 支持向量机(SVM)
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