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A Second Order Training Algorithm for Multilayer Feedforward Neural Networks
1
作者 谭营 何振亚 邓超 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1997年第1期32-36,共5页
ASecondOrderTrainingAlgorithmforMultilayerFeedforwardNeuralNetworksTanYing(谭营)HeZhenya(何振亚)(DepartmentofRad... ASecondOrderTrainingAlgorithmforMultilayerFeedforwardNeuralNetworksTanYing(谭营)HeZhenya(何振亚)(DepartmentofRadioEngineering,Sou... 展开更多
关键词 MULTILAYER FEEDFORWARD neural networks second order TRAINING ALGORITHM bp ALGORITHM learning factors XOR problem
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基于BP神经网络的FAST馈源舱融合测量预测研究
2
作者 卢朝茂 李明辉 +4 位作者 宋本宁 彭帅 冯禹 于东俊 骆亚波 《天文学进展》 CSCD 北大核心 2024年第3期519-528,共10页
500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope,FAST)的跟踪观测需要馈源的空间运动配合,馈源舱主要用于实现馈源的精调定位,因此馈源舱位置的高精度测量对FAST望远镜的高效运行意义重大。但当全站... 500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope,FAST)的跟踪观测需要馈源的空间运动配合,馈源舱主要用于实现馈源的精调定位,因此馈源舱位置的高精度测量对FAST望远镜的高效运行意义重大。但当全站仪设备失效时,无法对采用Kalman算法的GPS/IMU融合测量结果进行修正,导致馈源舱测量精度下降。为了解决这个问题,设计了基于BP(back propagation)神经网络的预测模型,包括数据预处理、模型设计和模型训练验证。模型训练数据为FAST真实测量数据,数据量为40 GB左右。为了验证模型的泛化能力,选取三种运动轨迹数据对模型预测精度进行测试,结果显示,三种运动轨迹下精度都满足15 mm要求。 展开更多
关键词 fast 馈源舱融合测量预测 数据预处理 bp神经网络 时间序列
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An improved BP neural network based on evaluating and forecasting model of water quality in Second Songhua River of China 被引量:4
3
作者 Bin ZOU Xiaoyu LIAO +1 位作者 Yongnian ZENG Lixia HUANG 《Chinese Journal Of Geochemistry》 EI CAS 2006年第B08期167-167,共1页
关键词 河流 水质 人工神经网络 水文化学
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基于BP神经网络的重力仪高机动状态快速调平修正技术
4
作者 杨晔 董光泰 +1 位作者 高巍 张子山 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期457-462,共6页
针对平台式重力仪大机动状态后测量能力恢复慢的问题,提出一种基于BP神经网络的重力仪稳定平台快速调平修正技术。首先,针对动态重力测量在测量平台大机动状态后调平能力不足的问题,研究了基于BP神经网络的平台姿态高效、准确解算方法;... 针对平台式重力仪大机动状态后测量能力恢复慢的问题,提出一种基于BP神经网络的重力仪稳定平台快速调平修正技术。首先,针对动态重力测量在测量平台大机动状态后调平能力不足的问题,研究了基于BP神经网络的平台姿态高效、准确解算方法;其次,利用惯性元件和卫星导航系统(GNSS)的信息优化BP神经网络,形成不同条件的平台姿态提取优化模型;最后,利用模拟仿真实验和实际机载动态重力测量数据验证所提方法的有效性和准确性。实验结果表明在大机动的动态条件下采用所提方法可以扶正重力仪稳定平台,将机动后重力仪稳定平台稳定时间缩短83.3%以上,提升动态重力测量效率。 展开更多
关键词 动态重力测量 平台式重力仪 bp神经网络 平台快速修正
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Novel Newton’s learning algorithm of neural networks 被引量:2
5
作者 Long Ning Zhang Fengli 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第2期450-454,共5页
Newton's learning algorithm of NN is presented and realized. In theory, the convergence rate of learning algorithm of NN based on Newton's method must be faster than BP's and other learning algorithms, because the ... Newton's learning algorithm of NN is presented and realized. In theory, the convergence rate of learning algorithm of NN based on Newton's method must be faster than BP's and other learning algorithms, because the gradient method is linearly convergent while Newton's method has second order convergence rate. The fast computing algorithm of Hesse matrix of the cost function of NN is proposed and it is the theory basis of the improvement of Newton's learning algorithm. Simulation results show that the convergence rate of Newton's learning algorithm is high and apparently faster than the traditional BP method's, and the robustness of Newton's learning algorithm is also better than BP method' s. 展开更多
关键词 Newton's method Hesse matrix fast learning bp method neural network.
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结合BP神经网络和高阶矩法的渡槽侧墙抗弯时变可靠度分析 被引量:1
6
作者 张龙文 周伦秀 刘倩 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期16-24,共9页
基于BP神经网络与高阶矩法,结合实测数据,提出了钢筋混凝土渡槽侧墙抗弯时变可靠度分析方法。为评估钢筋锈蚀影响下的渡槽侧墙抗弯时变可靠度,考虑混凝土结构中钢筋有效截面面积损失效应,导出渡槽侧墙承载能力极限状态下的抗弯时变功能... 基于BP神经网络与高阶矩法,结合实测数据,提出了钢筋混凝土渡槽侧墙抗弯时变可靠度分析方法。为评估钢筋锈蚀影响下的渡槽侧墙抗弯时变可靠度,考虑混凝土结构中钢筋有效截面面积损失效应,导出渡槽侧墙承载能力极限状态下的抗弯时变功能函数;接着,结合钢筋锈蚀实测数据和BP神经网络原理设计钢筋锈蚀速率预测模型,通过半球形点蚀模型建立混凝土结构中钢筋有效截面面积计算公式;在此基础上,引入点估计-高阶矩可靠度理论发展渡槽结构时变可靠度分析方法,最后将提出的方法应用于某实际渡槽侧墙抗弯时变可靠度分析。结果表明:较之以往的8个实用经验模型,本文所建BP神经网络预测模型可以更准确、综合、简便、快速地预测混凝土结构中的钢筋锈蚀速率;通过与蒙特卡洛模拟法对比验证,本文方法求解时变可靠指标高效准确,可为渡槽时变可靠度评估预测提供一条有效的途径。 展开更多
关键词 渡槽 时变可靠度 钢筋锈蚀 bp神经网络 高阶矩
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基于SARIMA-BP组合模型的家具订单需求量预测方法研究
7
作者 何金婷 陈星艳 +5 位作者 陶涛 戴向东 黄艳丽 欧阳周洲 吕宙 詹秀丽 《家具与室内装饰》 北大核心 2024年第2期26-30,共5页
对定制家具的生产需求进行精准预测,有助于家具企业进行有效的决策,包括提前制定生产计划、提前规划生产资源等,以期合理分配现有的生产资源并根据预测结果合理储备资源。本文以A企业家具的产品订单需求量为研究对象,分析其需求影响因素... 对定制家具的生产需求进行精准预测,有助于家具企业进行有效的决策,包括提前制定生产计划、提前规划生产资源等,以期合理分配现有的生产资源并根据预测结果合理储备资源。本文以A企业家具的产品订单需求量为研究对象,分析其需求影响因素,在建立SARIMA模型及BP神经网络预测模型的基础上,建立SARIMABP组合算法的需求预测模型,并选用实际数据,验证所构建的需求预测模型的有效性,结果表明本文提出的预测模型与方法对企业精准预测订单需求量具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 家具订单需求预测 bp神经网络 SARIMA模型 需求预测模型
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基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测
8
作者 徐健 桂海霞 《山东交通学院学报》 CAS 2024年第3期39-45,共7页
为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量... 为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。 展开更多
关键词 组合预测模型 bp神经网络模型 二次指数平滑法模型 物流需求 预测
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快速二阶BP网络及其在城市用水量预测中的应用 被引量:14
9
作者 杜国明 龚健雅 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第9期57-59,共3页
针对BP网络收敛速度慢、易导致局部极小值的缺点,提出一种快速二阶BP网络,并以城市年用水量预测为例,与BP网络对比,结果表明,该方法加快了收敛速度,提高了结果的准确度。
关键词 快速二阶bp网络 城市用水量预测 应用 人工神经网络 学习算法
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BP网络的PID型二阶快速学习算法 被引量:17
10
作者 邓志东 孙增圻 刘建伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第1期67-72,共6页
本文利用PID控制的思想,提出了BP网络的一种二阶快速学习算法,给出了学习因子选择的必要条件与较佳区域,并结合一非线性正弦函数进行了仿真研究.结果表明,较之标准BP学习算法,利用此法可使学习收敛速度提高22倍左右.
关键词 PID控制 快速学习算法 神经网络
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基于BP神经网络的水果分级研究 被引量:10
11
作者 姚立健 边起 +1 位作者 雷良育 赵大旭 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期926-930,共5页
文章介绍了一种基于BP神经网络的水果分级方法。采用数字图像处理的方法对图像进行预处理,选择水果表面颜色的均值和方差来表示水果的颜色特征,采用一个与水果目标具有同样二阶矩的椭圆来近似表示水果的形状,简化了果形描述的复杂程度... 文章介绍了一种基于BP神经网络的水果分级方法。采用数字图像处理的方法对图像进行预处理,选择水果表面颜色的均值和方差来表示水果的颜色特征,采用一个与水果目标具有同样二阶矩的椭圆来近似表示水果的形状,简化了果形描述的复杂程度。通过RP算法训练,可以得到一个具有9个隐层神经元的BP神经网络结构参数。试验表明:采用该模型对水果等级进行分级,平均正确率为92.5%,分级一个水果的时间为10.3 ms。说明采用BP神经网络技术可实现对水果等级的自动判定,该方法具有正确率高、实时性好的特点。 展开更多
关键词 水果分级 bp神经网络 图像处理 二阶矩
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基于GA-BP神经网络的UUV航向容错控制 被引量:12
12
作者 严浙平 李滋 +2 位作者 陈涛 赵玉飞 杜朋洁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1236-1242,共7页
为提高UUV航向控制系统的可靠性,本文对传统的BP神经网络利用遗传算法进行了优化设计,并将优化的BP神经网络应用于UUV的航向容错控制中。首先利用改进的二阶灰色预测模型对光纤罗经进行故障诊断;其次,若UUV罗经故障,根据UUV当前的舵角... 为提高UUV航向控制系统的可靠性,本文对传统的BP神经网络利用遗传算法进行了优化设计,并将优化的BP神经网络应用于UUV的航向容错控制中。首先利用改进的二阶灰色预测模型对光纤罗经进行故障诊断;其次,若UUV罗经故障,根据UUV当前的舵角、航速与加速度信息重构航向信息,利用重构的航向数据代替光纤罗经的航向输出,实现对光纤罗经的航向容错控制。本文详细阐述了容错控制方法的实现步骤,并利用海试实验数据进行了仿真验证,仿真结果表明所提出的方法能快速、准确的诊断出光纤罗经的故障,并能较好的实现光纤罗经的航向容错。 展开更多
关键词 UUV 容错控制 GA—bp神经网络 故障诊断 二阶灰色预测模型
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基于BP神经网络的光伏故障电弧检测方法研究 被引量:19
13
作者 吴春华 冯夏云 +2 位作者 袁同浩 李智华 钟洋 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2958-2964,共7页
采用光伏系统电弧检测平台采集并分析电弧的数据,从实验和数学模型所得数据研究故障电弧时域和频域特征。根据特征提出基于快速傅里叶变换(FFT)和BP神经网络相结合的电弧检测方法:采集电弧数据进行快速傅里叶变换,取特定频率范围幅值输... 采用光伏系统电弧检测平台采集并分析电弧的数据,从实验和数学模型所得数据研究故障电弧时域和频域特征。根据特征提出基于快速傅里叶变换(FFT)和BP神经网络相结合的电弧检测方法:采集电弧数据进行快速傅里叶变换,取特定频率范围幅值输入神经网络进行判断。 展开更多
关键词 光伏系统 直流电弧故障检测 频域特征 快速傅里叶变换(FFT) bp神经网络
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几种快速BP算法的比较研究 被引量:40
14
作者 吕俊 张兴华 《现代电子技术》 2003年第24期96-99,共4页
对几种快速 BP算法的特点及性能作了归纳和对比 ,并对一个非线性函数逼近实例进行了仿真研究。结果表明对于中等规模的前向神经网络来说 ,L evenberg_ Marquardt算法收敛速度最快 ,而且学习性能最好。
关键词 神经网络 权值学习 快速bp算法 Levenberg-Marqardt算法
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基于BP神经网络的坝体混凝土二期通水冷却分析 被引量:4
15
作者 付学奎 周宜红 +2 位作者 黄耀英 周绍武 李金河 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2012年第2期50-53,共4页
由于在大坝混凝土施工时一些坝段的接缝灌浆区没有预埋温度计,故进行二期冷却时难以判断混凝土灌浆区的温度是否达到接缝灌浆的要求。对此,本文以冷却水管进口温度、出口温度、通水流量、当天坝块的起始温度为输入量,实测混凝土温度为... 由于在大坝混凝土施工时一些坝段的接缝灌浆区没有预埋温度计,故进行二期冷却时难以判断混凝土灌浆区的温度是否达到接缝灌浆的要求。对此,本文以冷却水管进口温度、出口温度、通水流量、当天坝块的起始温度为输入量,实测混凝土温度为输出量,建立二期通水冷却统计模型,采用BP神经网络对二期冷却时通水工况和坝体混凝土温度作为样本进行训练,然后通过二期冷却时通水工况预测坝体混凝土的温度。实例分析表明,此方法可行。 展开更多
关键词 混凝土坝 二期通水冷却 bp神经网络 温度预测 接缝灌浆 混凝土灌浆区
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基于FA-BP神经网络的锂离子电池SOH估算 被引量:14
16
作者 吴铁洲 刘思哲 +1 位作者 张晓星 吴麟章 《电池》 CAS 北大核心 2021年第1期21-25,共5页
采用萤火虫算法(FA)优化BP神经网络对锂离子电池进行健康状态(SOH)估算,利用FA算法全局寻优的能力和收敛速度快的特点,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题。对单体磷酸铁锂正极锂离子电池... 采用萤火虫算法(FA)优化BP神经网络对锂离子电池进行健康状态(SOH)估算,利用FA算法全局寻优的能力和收敛速度快的特点,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题。对单体磷酸铁锂正极锂离子电池进行充放电实验,选用一阶RC电路模型,利用递推最小二乘法在线辨识模型参数,将电池的欧姆内阻、极化内阻和极化电容作为模型的输入参数。与BP神经网络算法相比,FA-BP神经网络优化算法估算SOH的误差波动范围减小2.50%,最大误差减少3.00%,平均误差减小1.68%,且具备良好的收敛性。 展开更多
关键词 萤火虫算法(FA) 锂离子电池 bp神经网络 一阶RC电路模型 健康状态(SOH)
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几种变学习率的快速BP算法比较研究 被引量:12
17
作者 王科俊 李国斌 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第3期31-35,共5页
首先将作者见到的各种变学习率的快速BP算法分成了3类;然后针对两类不同的问题对它们进行了大量的对比实验研究;根据实验结果指出,对各种以变学习率为基础的快速BP算法,应视具体应用问题慎重选择。
关键词 神经网络 bp算法 快速bp算法 变学习率
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基于FWT-Projection-BPNN的表情识别 被引量:3
18
作者 吕英华 崔景霞 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期84-91,共8页
提出了一种基于快速小波变换-投影-BP神经网络(FWT-Project-BPNN)的人脸表情识别方法.该算法首先利用快速小波变换(FWT)对表情图像进行变换,以期在不明显损失图像信息的基础上达到压缩数据量的目的.然后分别对变换后的水平方向与垂直方... 提出了一种基于快速小波变换-投影-BP神经网络(FWT-Project-BPNN)的人脸表情识别方法.该算法首先利用快速小波变换(FWT)对表情图像进行变换,以期在不明显损失图像信息的基础上达到压缩数据量的目的.然后分别对变换后的水平方向与垂直方向的高频数据子图做水平方向与垂直方向投影.将得到的水平与垂直向量组成该表情识别算法的特征向量,最后建立一对一的BP神经网络来进行训练.实验结果表明,该算法能够在一定条件下快速且较准确地识别出悲伤、愤怒、高兴、惊讶、恐惧、厌恶、中性7种通用样本表情. 展开更多
关键词 人脸表情识别 快速小波变换 bp神经网络
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基于灰色理论及BP神经网络的尿素水解预测模型研究 被引量:1
19
作者 雷涛 孙西欢 +3 位作者 马娟娟 郭向红 冯玚 王宏宇 《节水灌溉》 北大核心 2016年第9期57-61,共5页
研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型... 研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型均能满足模拟精度要求,所建立BP神经网络模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.39%、0.992 4和0.984 5,具有较高的预测精度和良好的稳定性,并且模拟效果明显优于Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,可以较好地描述尿素水解动态变化过程,为尿素水解定量研究提供了精确的科学依据。 展开更多
关键词 Verhulst灰色模型 bp神经网络模型 零级动力学模型 尿素水解
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基于K-means分类和BP神经网络的故障电弧辨识方法 被引量:8
20
作者 沈航 张峰 +1 位作者 张士文 陆凯峰 《电气自动化》 2019年第5期60-63,共4页
针对随着负载种类增多,BP神经网络的电弧故障辨识成功率不断下降的问题,提出一种基于K-means分类算法和BP神经网络组合的故障电弧辨识方法。通过快速傅里叶变换得到负载电流波形的特征值,再由K-means算法进行负载分类,对分类后的负载波... 针对随着负载种类增多,BP神经网络的电弧故障辨识成功率不断下降的问题,提出一种基于K-means分类算法和BP神经网络组合的故障电弧辨识方法。通过快速傅里叶变换得到负载电流波形的特征值,再由K-means算法进行负载分类,对分类后的负载波形分别做小波变换得到细节特征值,将小波细节特征值和时域特征值输入至与负载类型对应的BP神经网络进行故障识别。试验结果表明,基于K-means负载分类和BP神经网络的辨识方法故障电弧辨识成功率达到96.41%,有效解决了负载类型增多时BP神经网络难以收敛且成功率降低的问题。 展开更多
关键词 串联故障电弧 快速傅里叶变换 K-均值聚类 小波变换 bp神经网络
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