贝叶斯正则化神经网络相关论文
对典型部门影响交通安全的相关因素进行了集成分析，构建了道路交通安全倾向性预测指标，在此基础上采用贝叶斯正则化神经网络对沈大高......
针对目前混合气体预测建模中的建模时间过长和泛化能力较差的问题,采用主成分提取（PCE）结合贝叶斯正则化神经网络法进行了改进。通过......
鉴于夹芯注射成型充模流动过程属多相分层流动，其影响因素错综复杂，很难用线性关系将工艺参数与层间界面形状关联起来；人工神经网络具......
对45种烷烃的0阶到4阶分子连接性指数进行主成分分析，将得到的4个主成分变量作为贝叶斯、正则化神经网络的输入特征参数，对烷烃的密......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
为克服以往研究成果中注重全要素生产率测算的弊端,将PGM（1,1）模型与贝叶斯正则化神经网络相结合,建立了全要素生产率的PGM（1,1）—贝叶......
长江三峡工程是举世瞩目的跨世纪特大型水利工程,在保障防洪安全和综合开发利用方面具有举足轻重的作用。工程的建设对生态与环境......
学位
交通量预测是公路交通规划与设计的基础,准确地预测交通量未来年的发展趋势,提高预测精度,是保证待建项目可行性分析的正确性和合......
