初始权值相关论文
<正> 组合预测模型是处理预测问题(特别是超短期预测)时所遇到的一个常见,而处理起来又十分棘手的问题。一般来说社会经济问题的发......
加强通信网络流量的管理,需对通信网络流量实行准确预测,因此构建了蚁群算法优化极限学习机的通信网络流量分析模型.采用相空间重......
为克服传统BP神经网络在渗流压力预测过程中收敛慢、计算量大和易陷入局部极小等缺陷,依据渗流压力的影响因素,研究了模型的结构和......
在相空间重构理论的基础上,将改进的遗传算法和神经网络结合起来,提出了一种混合遗传神经网络预测混沌时间序列的方法。通过复相关......
为了按用户偏好对搜索结果进行排序,提出了一种新的个性化网页排序算法PWPR.PWPR基于按照用户偏好调整网页排序的思想,根据用户兴......
提出了一种改进的基于递归神经网络的盲均衡算法，它利用信号的高阶统计特性构造了代价函数，用共轭梯度算法对递归神经网络进行训练，且......
针对存在严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了两种判决反馈递归神经网络均衡器结构，将传统的线性信道判决反馈结构巧妙......
主要针对BP神经网络初始权值设置和学习集样本次序对似大地水准面拟合结果的影响进行研究,结果表明,在GPS/水准点控制区域内初始权......
本文提出了一种结合改进BP网络和遗传算法的辨识方法。该方法利用遗传算法对改进BP网络辨识的初始权值/偏置、学习率、动量系数进......
为了克服BP神经网络存在对初值的要求高，收敛速度慢，容易陷入局部最小值的缺点，采用遗传算法对BP网络的初始权值进行优化，得到最优初始......
本文结合自适应模糊算法和B样条算法各自的优点,构造了模糊B-样条混合算法作为神经网络的学习算法对发电机定子超高频局部放电进行......
提出一种利用模糊规则确定神经网络自适应控制器初始权值的方法。由于充分利用了已知的先验知识，可以保证神经网络自适应控制学习过......
该文首先通过仿真试验证明了计算机所产生的伪随机序列实为混沌序列，并且在随机调整位置下不改变其混沌特性。然后把计算机所产生的......
根据神经元ＰＩＤ自适应控制方法的系统构成和学习算法，提出了系统的一种模拟电路实现方法，并给出相应的实现电路，同时利用ＭＡＴＬＡＢ软件对其进行了仿......
BP网络是一种应用最为广泛的神经网络，但在其实际应用中存在较多的困难。本文就网络结构的确定、传递函数的选择、网络初始权值的确......
在深入研究ＢＰ神经网络模型的基础上，从网络互连方式、网络权值初始化以及隐结点的选取等方面，对标准的ＢＰ算法作了改进，通过实验，证明该方法......
基于对ＢＰ算法执行中存在的平台现象的分析，从神经元作用函数的总输入、作用函数的选择、作用函数的自适应调整和网络初始权值的选择几......
根据流域径流预报的特点,针对神经网络原有固定结构学习方法的缺陷,通过对人工神经网络、遗传算法进行组合利用和加以改进,建立了......
利用PSO算法优化递归神经网络的权值,提出了一种基于PSO算法的递归网络辨识算法,利用某型航空发动机试车实测的数据作为样本数据,......
针对齿轮故障诊断的重要性和复杂性,基于神经网络固有的局部极小值及遗传算法良好的全局收敛能力和搜索性,在遗传算法优化初始权值......
山梨醇广泛应用于食品行业,针对山梨醇结晶温控系统存在时变大滞后特性,研究了一种融合遗传算法和神经网络的PID控制器。该控制算......
针对BP(back propagation)神经网络搜索速度慢、容易陷入局部最小的缺陷,提出了经验模态分解(EMD)遗传神经网络方法,首先用对带噪......
为解决电力信息系统工程监理质量控制过程中各要素不能实时处于受控状态的问题,利用蝙蝠算法对Elman神经网络的初始权值和阈值优化......
推广性能是人工神经网络目标分类研究的前沿课题,具有重要的理论意义和应用价值 ,同时它也是该领域研究中的一个比较困难的问题.使......
BP神经网络是各种神经网络模型中具有代表意义的神经网络模型之一，己获得了广泛的应用。如果恰当选择BP网络的结构，它能够以极高的精......
发射波束形成可以使发射方向图在干扰方向形成零陷，即在有干扰的方向不发射功率，使敌方侦察系统不能发现我方设备的存在，从而可大大地......
BP神经网络虽然是目前应用最广泛的神经网络模型,但其自身有易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。本文提出了一种利用混沌粒子群......
为了提高对空气质量预测的准确性,提出了一种基于混沌遗传算法(CGA)的BP神经网络改进方法。BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络......
BP神经网络对于非线性函数的拟合具有较好的效果,但是对于网络的初始权值和阈值一般采用随机值,这影响了神经网络的预测效果。结合......
在工业控制中人们喜欢用PID控制器,主要是因为它简单,稳定,可靠,容易调整.然则PID控制应对不了非线性,大时滞,不确定、多变量强耦......
在激光-电弧复合焊接试验中,利用神经网络来模拟预测焊缝形貌时,由于众多的焊接工艺参数以及模型输出参数使得预测结果和试验真实......
为了克服神经网络依赖初始化结果,泛化能力不强的缺点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)的神经网络模型.利用无监督学习方法优化神......
针对煤矿安全生产,将遗传神经网络应用到煤矿瓦斯浓度预测中,BP神经网络初始权值和阈值通过遗传算法优化。用MATLAB进行仿真测试,......
城市供热管网运行质调节和量调节之间的耦合制约了质量并调的控制效果。针对这个问题,提出采用PID神经元网络解耦控制器对质量并调......
In energy dispersive X-ray fiuorescence(EDXRF), quantitative elemental content analysis becomes difficult due to the exi......
针对多变量系统解耦控制的要求和特点,传统的PID神经网络在选取初始权值难以确定,往往是随机得到,容易导致采用的BP学习算法陷入局......
本文就前馈网络的结构提出了一种新的编码方案－神经元编码法。该方案在对网络结构编码时，是围绕神经元进行的。然后采用遗传算法对其......
针对神经网络对红外焦平面阵列进行非均匀校正时初始权值的选取对收敛速度的影响，提出了三种网络训练时初始权值的选取方法。通过对......
针对BP神经网络存在收敛到局部极小问题，研究了直接利用遗传算法训练BP网络的方法和结合遗传算法训练网络初始权值的BP算法；通过简单......
为了研究竞争模型复合网络对前向网络推广性能的提高程度与单网的推广性能关于初始权值的敏感性之间的关系，首次提出了一种推广性能......
基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性，提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法（NIPALS）的BP网络的构造策略，构造了新的PLS-BP网络模......
研究了运用BP网络对经过旋转任意角度的二值图像的训练和识别,提出了具有一定借鉴性的网络初始权值的选取方法,并在实验中对各种不......
