附加动量法相关论文
针对数控机床电气故障种类繁多、判断复杂等问题，课题组提出了基于神经网络的智能故障诊断方法。以凯恩帝K2000MC（i）一代总线式高档加......
针对时差定位方法受很多因素影响的弊端，本文把神经网络技术应用到声发射源定位当中。为降低输入样本的数量，提取最能揭示声发射的特......
当今的网络安全问题日益突出,入侵检测系统IDS(Intrusion Detection System)已成为必不可少的安全手段。所谓入侵检测就是检测和识......
CO_2焊在熔滴短路过渡过程中熔池附近区域的金属飞溅、光照强度变化剧烈,严重影响焊缝特征提取的实时性和可靠性。采用正交试验法......
BP神经网络PID控制是一种常见的智能PID控制,本文就传统BP神经网络PID控制中收敛速度慢的问题,提出了一种增加多动量项的优化方法,......
神经网络被广泛地应用于字符识别。该算法识别率高,速度快,可适用于多种高噪声环境中,程序流程简洁,实用性很强。但是,这种神经网......
运用附加动量法和自适应学习速率对具有一层隐含层的BP网络进行改进,并由此建立神经网络模型来计算孤立波的爬高.将试验值分别与Sy......
针对传统BP算法存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,采用附加动量算法和修正激活函数方法对网络模型进行改进.以BP神经网络为......
针对BP(Back Propagation)神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,提出了一种新的BP神经网络改进算法。与标准BP算法比较,该系......
针对传统的反向传播(BP)神经网络存在过度拟合、预测精度不高的问题,提出了一种基于混沌量子粒子群BP(CQPSO-BP)算法的预测模型。......
针对时差定位方法受很多因素影响的弊端，本文把神经网络技术应用到声发射源定位当中．为降低输入样本的数量，提取最能揭示声发射的特征......
独居的波浪助跑的预言有重要实际意义在沿海并且海洋工程，而是计算精确在存在模型被限制。为改进计算精确，一个独居的波浪助跑计算模......
BP神经网络是多层前馈网络，是迄今为止应用最广泛的神经网络，具有很强的非线性逼近能力以及自适应、自学习能力。但是基本BP算法是基......
运用BP网络附加动量法和自适应学习速率法,建立神经网络模型,模拟计算涌潮波速.根据部分试验数据对网络进行训练,确定相关参数,建......
针对水文系统的非线性，构建了基于遗传算法和人工神经网络的降雨径流模拟神经网络模型（GA—BP模型）．采用附加动量法和自适应学习速率对......
运用附加动量法和自适应学习速率,对具有一层隐含层的BP网络进行改造,由此建立神经网络模型来计算作用在直墙上的波浪力.将试验值......
湘西方块苗文是湖南省湘西少数民族地区使用的一种文字,在采用传统的BP神经网络对字符图像进行识别时,易出现收敛速度慢、陷入局部......
控制SO2污染是当今世界关心的重大课题.煤是中国能源支柱,由燃煤造成的硫污染尤为突出.研究煤中硫分与产率之间的关系并建立适用的......
针对传统BP算法即梯度下降法，收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺点，提出了基于附加动量法和自适应学习速率的改进方法。将改进后的......
在沉降监测工程实践中,由于采用的预测方法和项目沉降趋势的不同,预测结果的精度会有差异。而随着应用的不断深入,对现有算法进行......
在沉降监测工程实践中,根据沉降趋势的特点,而采用不同的预测算法,有助于提高沉降预测结果的精度。由于算法各自的局限性,综合不同......
选择BP人工神经网络作为电力系统负荷预测的模型,发现其具有收敛速度较慢,且容易陷入局部最小的缺点。因此,引入拟牛顿法和附加动......
神经网络被广泛地应用于字符识别.该算法识别率高,速度快,可适用于多种高噪声环境中,程序流程简洁,实用性很强.但是,这种神经网络......
针对变电站巡检机器人远程监控系统中红外图像识别存在的问题,提出一种基于改进区域生长法和BP神经网络的红外图像目标设备分割与......
为有效甄别存在异常噪声的车窗电机,提出一种基于BP神经网络的车窗电机噪声在线评价系统。由于现有客观参量不能够完全适用于车窗......
在识别车牌的技术中,由于车牌存在这图像模糊不清、倾斜、分割以后字符笔画粗细不均、不完整等问题,导致了传统车牌的识别率很低,......
针对煤炭需求预测模型的预测结果精确度较低的问题,应用通过附加动量法改进的BP神经网络模型,综合考虑工业用煤(电力、冶金、建材......
危机预测研究主要涉及建模研究和指标体系构建。传统BP-NNs存在收敛速度慢、局部最优等局限。为此,文章提出基于附加动量法、共轭......
股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见。本文将附加动量法与BP神经网络结合,......
本文研究了基本BP算法的工作原理,分析了导致基本BP算法学习效率低的原因,提出了基于附加动量法的改进BP算法。经过理论分析和实验......
股市的产生吸引了众多的科学家对其进行研究,随着投资理财逐渐走进大众生活,股市趋势的预测成为了投资者的关注重点,由最开始的简......
分析了传统BP算法的不足,利用相关分析法筛选出公路工程主材价格的主要影响因素;在确定BP神经网络结构及选取训练函数的基础上,建......
私人车辆拥有量的变化趋势与社会经济发展密切相关，研究与预测私人车辆拥有量变动对了解社会经济发展具有重要的意义。文章以1985—......
天然气能源清洁、无污染,其发展受到了广泛重视。准确地把握、预测天然气未来的需求,将有助于制定合理的规划,促进天然气工业的可......
针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷，引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP......
在利用相关分析法对主材价格影响因素进行筛选的基础上，建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型。结合郑州市石屑......
