反向传播算法相关论文
针对远程在线智能化健康监控的数据处理需求，基于数据挖掘和深度学习技术原理，文中提出了一种健康云数据监控分析算法。在数据挖掘的......
得益于大数据、大模型、GPU集群的推动,人工智能技术飞速发展,但是在此基础上训练出更准确、表达能力更强的优秀人工智能模型绝非......
Google、ARM和NVidia等巨头相继推出IoT方面的硬件和框架，深度学习加速器与IoT的应用结合将成为世界技术革新的新助力。然而，物端系......
熔融碳酸盐燃料电池(Molten Carbonate Fuel Cell,MCFC)是当今燃料电池研究的主要类型之一.该文根据MCFC燃料电池发电过程中的一些......
语音识别技术自诞生以来就对人类的生活方式产生了深远的影响，因此语音识别技术一直以来都是世界各地学者们深入研究的热点。目前语......
目前我国钢铁工业迅猛发展，钢铁件的质量好坏对钢产品的加工质量、使用寿命和可靠性等方面起着至关重要的作用。在电磁无损检测领域......
随着IT行业的兴盛和互联网技术的飞速发展,信息资源也在迅速、海量地增长。由于其中大部分的信息资源都以异构、动态的Web文本形式......
最近几年来，随着多层前馈脉冲神经网络监督学习研究的快速发展，越来越多的研究成果表明基于脉冲精确定时编码的脉冲神经网络是神经系......
随着计算机技术的飞速发展和电子数码产品广泛应用,网络上充斥着越来越多的各种图片。很多应用场景都需要对这些海量图片进行分类,......
近些年来,随着计算机技术的快速发展,神经网络也迎来了新一轮的热潮,基于神经网络的混合结构模型及声学特征提取方面都取得了骄人......
随着计算机的发展以及大数据时代的到来,深度学习技术广泛应用于图像识别、目标检测和自动驾驶等众多人工智能的相关领域。卷积神......
卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)是一种可以自动提取图像多层次特征的深度神经网络,因具有权值共享、稀疏连接和池......
当前,Android手机为人们的生活带来便利、快捷服务的同时,其用户隐私泄露事件也屡屡出现,Android软件作为恶意行为的载体,对其的安......
基于粒子群优化的算法具有全局随机搜索最优解的特点。本文尝试把PSO算法和神经网络权值训练的常用算法BP算法结合起来进行数据的......
爆破所引起的地表振动是采矿作业和土木工程项目中一种严重的不良环境影响,地表振动不仅会对附近的建(构)筑物造成损害,还可能引起......
针对汽轮机故障诊断问题，本论文剖析了汽轮机故障诊断的重要性，论述了国内外相关领域的研究现状，分析了多种诊断方法的优缺点，选择了基......
自适应继电保护是二十世纪八十年代提出的一个研究课题，自适应继电保护可以定义为能根据电力系统运行方式和故障状态的变化而实时地......
人工神经网络是由大量简单的、反映非线性本质特征的神经元广泛连接而成的复杂非线性系统,它模拟人脑的学习功能。当神经网络训练......
前馈神经网络是目前神经网络理论中发展最完善、应用最为广泛的网络，其结构简单、可操作性强，能模拟任意的非线性输入输出关系。在实......
研究了对变压器油中溶解气体及温度进行微机在线监测的方法，介绍了传感器与油气分离装置，气体在线监测的硬、软件特性及系统的控制方......
大气点扩展函数(PSF)是开展光学遥感邻近效应研究和校正的有效方法。基于蒙特卡罗模拟获得的大气PSF,设计足够多带有Sigmoid函数的......
目的:比较反向传播算法(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络预测老年痴呆症疾病进展的效果。方法:以老年痴呆症随访数据为研究......
本文首先介绍了人工神经网络的基本原理,然后详细论述反向传播算法(BP),最后研究BP在发动机故障判断方面的应用。
This paper fir......
首先介绍了人工神经网络的基本原理，然后详细介绍神经网络反向传播算法，包括ＢＰ网络的基本结构及学习算法，最后研究了人工神经网络ＢＰ算法在......
介绍了神经网络动态建模方法，以车削加工过程为例，用一个带单隐层的反向传播（BP）网络对非线性的加工过程进行了辨识研究，并将神经网络模......
概略介绍了人工神经元网络的结构及反向传播算法的特点 ,着重从控制、建模和优化方面阐述了人工神经元网络在暖通空调系统中的应用......
介绍了一种构造神经网络的新方法 .常规的瀑流关联 (Cascade-Correlation)算法起始于最小网络(没有隐含神经元 ) ,然后逐一地往网......
文中将神经网络技术运用于滚动轴承故障诊断．着重讨论了传统故障诊断技术所面临的挑战及基于神经网络的故障诊断技术的优越性．传统的......
介绍了神经网络动态建模方法，以非线性两关节机器人手臂为例，用两个并联的BP网络对其进行了辨识研究。仿真结果表明，神经网络是建立机......
提出了一种对三层前向感知器的权重修正值注入自适应噪声的方法。在误差反向传播训练过程中 ,感知器权重的噪声幅度随权梯度值下降......
利用时延神经元网络模型(Time Delay Neural Network) 对四川长虹的股价作了预测.股价的涨跌预报可视作高维空间的非线性分类问题,......
根据熔融碳酸盐燃料电池 (MCFC)的数学模型 ,为了在温度允许界限内保持 MCFC电堆对外电压输出的恒定 ,采用自适应模糊控制理论对 M......
作为影响移动通信质量的关键因素,天线方位角的准确性将直接影响网络优化质量。提出一种基于多层感知机的天线方位角诊断方法,将方......
针对电力负荷的波动具有强随机性而难以准确预测的问题,引入区间二型模糊逻辑方法以减小预测误差.提出一个区间一型非单值二型模糊......
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......
针对低能见度状态下对车辆与行人的视觉特征难以提取的问题,提出一种将2路卷积神经网络融合从而实现对车辆与行人识别的方法。采用......
为了得到高智能的对弈程序,鉴于增强学习应用于对弈程序时状态数太多而难以建表,提出将增强学习与人工神经网络结合起来的方法,通......
本文针对小波网络现有学习算法的不足,把Levenberg-Marquardt算法(简称LM算法)和最小二乘算法有机地结合在一起,提出了一种新的小......
本文主要是通过神经网络的算法来解决股票预测中的一些问题,方便人们更好的购买适合的股票,起到更好理财的目的。在本次研究当中,......
近年来图形处理器(GPU)快速拓展的可编程性能力加上渲染流水线的高速度及并行性,使得图形处理器通用计算(GPGPU)迅速成为一个研究......
借助ANN模型的函数逼近功能对切削力进行快速预测进行了研究.通过基于LM算法的人工神经网络模型对加工参数及刀具几何参数对切削力......
构建了基于神经网络的医院知识管理模糊综合评价模型。运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值,同时采用改进的反向传播算法训练......
考虑到在很多情况下 ,人们更关心预报模型的预报值与实际值的相对误差情况 ,从而该文采用实际输出与希望输出的相对误差的平方和作......
提出用遗传算法和BP算法相结合的改进神经网络模型来进行径流预报。即先通过遗传算法对初始权值分布进行优化 ,在解空间定位出一个......
生产总值代表了一个国家的经济增长效应,是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标,如果能够对国内生产总值做很好的估计,则对国家......
为了实现准确有效地排除网络故障，根据局域网的特点，本文在分析现有计算机网络故障诊断方法不足的基础上，结合层次分类神经网络原理，提......
本文提出了基于粒子群（PSO）的训练ANN的新算法，以此为基础建立了对库存品进行ABC分类的模型。新算法充分结合了PSO与BP两者的优势，在训......
