自适应学习速率相关论文
针对连续弱测量中存在高斯噪声的情况,提出一种带有自适应学习速率的矩阵指数梯度在线量子态估计算法.将量子态估计问题转化为含量......
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......
针对部分负荷性能系数IPLV测试方法复杂且在现场测试过程中无法保证能将冷水机组卸载到指定的测试工况的问题,利用附加动量项与自......
背景消除是智能视觉监控和自动目标识别与跟踪首先要解决的问题.采用混合高斯模型对背景图像进行建模,并应用图像的相关性与各点的......
传统的BP算法收敛速度慢,利用附加动量因子和自适应学习速率改进了传统的BP算法,它对于BP网络结构优化,提高收敛速度有明显效果.......
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......
为加速在刺神经网络( SNN )与时间的编码范例由 SpikeProp 算法学习监督，三学习率改编方法(启发式的规则，三角洲三角洲规则，和 delta-......
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......
本文从人工神经网络中较常用的ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）算法入手，针对其存在的学习（训练）速度过慢和易陷入误差局部最小的问题，对其算法进行了改进，提出了一种新......
特征提取和分类器设计是手绘电路图形符号识别系统的关键环节。针对手绘图形不规则性的特点,提出了一种基于视觉的特征提取方法,并......
文[1]定理1给出了一个基于Lyapunov函数的三层对角回归神经网络(DRNN)任意权参数学习速率的自适应调整算法,而推导各层权自适应学......
基于神经网络PID控制和协调系统强耦合的特点,应用一种针对多输入、多输出解耦系统的单神经元PID解耦控制算法和结构,并在算法中增......
从感知器的结构及学习规则无法执行异或问题出发，用神经网络中的BP网络来解决异或问题，消除了感知器的局限性，但BP算法在具体实现中常......
在地震资料处理中，正确的初至时间，是解决复杂地表静校正问题所需的关键参数。将BP神经网络引入到初至波拾取中，并针对经典BP神经网络......
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从提高神经网络泛化能力的角度提出一种改进方法．利用Taylor级数展开的思想，用线性和非线性组合构成函数映射关系，即改进的神经网络是......
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......
为了减少小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的母小波与神经元数,在WNN模型修正的基础上提出了一种能够储存小波上一步信息......
针对标准BP神经网络收敛速度慢，学习精度不高的缺点，在标准BP神经网络算法中附加动量项，并以附加动量项的BP网络算法为基础，提出动量-......
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......
应用人工神经网络的建模方法,利用自适应学习速率的BP学习算法,用于发动机进气管真空度的计算,并使用Matlab中的神经网络工具箱进......
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......
为了提高网络流量的预测精度,克服BP神经网络预测过程中存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,提出改进BP神经网络的网络流量预......
为了准确、快速地检测出汽车尾气中各气体成分浓度,以传感器阵列为基础,结合反向传播（BP）神经网络模型,设计一种汽车尾气检测系统。......
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......
针对传统入侵检测方法很难快速准确地从海量无标签网络数据中提取特征信息以识别异常入侵,提出了基于改进的深度信念网络的softmax......
针对典型的对角递归神经网络,推导出递归神经网络稳定条件下网络输出层、隐含层及关联层学习速率的具体取值范围.提出设计者可通过......
影响能见度的诸多影响要素高影响天气之中,雾是最主要的天气现象之一。道路能见度的形成决于地形及气象等多种影响条件如地貌,降雨......
针对模糊神经网络控制器中很难确定一个最佳学习速率的问题,将带有动量因子的自适应学习速率BP算法引入模糊神经网络控制器中。采......
采用引入附加动量和自适应学习率的BP（Back Propagation）神经网络来构建全社会用电量预测模型,此模型有效地解决了标准BP神经网络容......
人工神经网络是智能计算发展的一个主流方向,目前已经广泛应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、机器控制等许多领域。B......
随着教学内容和教学模式方法不断改进，学生为教学主体的理念逐步深化。有效的掌握学生学习状态，能够有效提升教学效果。如何评价学生......
针对低速旋转的滑翔增程制导炮弹存在的俯仰和偏航通道控制耦合性问题,阐述利用基于PID神经网络进行双通道解耦控制设计。首先描述......
针对标准反向传播(BP,Back Propagation)神经网络算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用附加动量法与学习速率自适应调整相结......
针对企业知识管理评价过程的随机性、复杂性与不确定性，采用三层BP神经网络对其进行评价。首先利用层次分析法（AHP）从指标体系中筛选......
提高变压器故障诊断精度的关键是构建具有强大数据处理能力和故障特征提取能力的诊断模型，而深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs......
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......
