贝叶斯正则化相关论文
为了提高配电网短期负荷预测能力,建立贝叶斯正则化(Bayesian regularization (BR))的自组织特征映射网络(SOM)聚类算法对配电网短......
期刊
针对BP(back propagation)神经网络直接逆向模型精度低、耗时长、易振荡等缺点,提出一种联合改进蚁群算法(IACO)与贝叶斯正则化算......
随着智能计算、智能感知等技术的发展,人机交互技术与大家的日常生活结合的越来越紧密。手势识别作为人机交互技术的一个重要研究......
里海大学提交的一份报告中指出,市场环境已经发生变化,只有能够迅速响应市场变化,向用户提供可定制的高质量产品的企业才能获得竞......
建筑业在我国经济发展中起支柱产业的作用。随着我国经济体制改革的不断深入，经济的持续发展，固定资产的投资不断增加，往往在投资控制......
世界经济的快速发展加剧了全球能源短缺和生态环境恶化,迫使人们加快对新能源的探索。太阳能含量丰富、清洁、环保引起了国内外专......
土壤含水量的变化影响着当地居民生活,社会生产等各个方面。及时了解土壤含水量信息,进行土壤含水量预测与灌溉调节是农业信息化研......
随着无线通信领域的迅猛发展,设计射频微波电路的速度必然要加快,而使用传统的CAD(Computer Aided Design)辅助软件设计电路耗费的......
燃煤电厂是全球NO_x排放的主要来源之一。对燃煤电厂NO_x排放量进行预测,不仅对锅炉的燃烧调整具有指导作用,而且对于保护环境具有......
神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和......
为精确建立分割粒径与旋风分离器结构参数和操作参数之间的复杂映射关系,发展了基于数据驱动的BP神经网络(BPNN)的分割粒径模型。......
不同时间尺度上的水文序列预测在水资源调配和防洪减灾决策中起着重要的作用。提出了一种基于小波分解和非线性自回归神经网络相结......
锂离子电池的健康状态(State of health,SOH)是决定电池使用寿命的关键因素.由于锂电池生产工艺、工作环境和使用习惯等的差异性导......
针对海洋生物酶发酵过程中关键生物参数在线测量困难、离线化验滞后大,难以实现实时控制问题,提出一种贝叶斯正则化神经网络软测量......
测试性评估是整个测试性设计工作的关键环节，能够反映设计方案的正确性、识别设计缺陷以及检验设计要求；针对当前有效评估手段的缺乏......
针对电厂燃煤锅炉NOx排放量预测建模中输入因子过多而导致神经网络结构规模过大、泛化能力差的问题，通过主成分分析和贝叶斯正则化......
以粮虫为对象，研究了利用数字图像处理技术与BP神经网络技术实现分类识别的方法。首先对4类常见粮虫进行图像采集、预处理及特征提......
采用电导率法测量精对苯二甲酸回收系统水含量,考察了电导率与水含量、金属离子浓度及温度的关系。以温度、金属离子浓度、电导率......
本文基于减肥这一实际问题，通过建立数学模型，探索如何才能健康、有效地减肥。分析了影响减肥的因素，建立了减肥演算的BP神经网络模型......
为了实现既提高锅炉热效率又降低污染物排放的目的，应用贝叶斯神经网络对锅炉燃烧系统进行建模，再用遗传算法进行多目标优化。通过锅......
高敏捷性是虚拟企业适应不断变化的市场必备的素质,如何对它进行准确评价是虚拟企业运行中的重要问题,针对此问题先对虚拟企业及其......
基于相空间重构的非线性预测思想，建立一个时滞的BP神经网络模型。采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力，区别于一般的预测方法......
针对温度会影响红外CO_2传感器的输出电压,造成对CO_2的浓度检测误差较大的问题,提出了一种基于L-M贝叶斯正则化BP神经网络的温度......
基于视觉的对弈机器人在国内尚无先例,其视觉系统的实现是此研究的关键。提出了彩色空间变换,阈值分割、形态学骨架化及霍夫变换等......
针对现役某型火箭布雷车上装电气系统存在较多的故障，提出了基于贝叶斯正则化的LMBP（levenberg marquardt back propagation）神经网络......
为了确定液压泵的高效率工作区域,需要做出其工作特性图,传统的作法需要大量的测试数据.本文给出了一种采用人工神经网络建模的方......
文章利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体，并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子．再利用贝叶斯正则化神经网络对其......
随着通信技术的不断发展,不同制式的无线网络日益增多,用户对无线网络的依赖也逐渐增强,在多种不同制式无线网络并存的新型网络环......
采用贝叶斯正则化与BP网络相结合的方法，构造了一个分析飞机机翼载荷的三层BP网络。贝叶斯正则化方法提高了BP神经网络的泛化能力，且......
采用贝叶斯正则化方法训练,以得到推广性优良的神经网络,并提出启发性的遗传算法.通过灵敏度分析对正则化网络实施剪枝,从而在高维......
分别用常规BP神经网络、贝叶斯正则化BP神经网络及遗传算法-贝叶斯正则化BP神经网络,对多组分有机酸的滴定数据进行主成分非线性拟......
简要介绍贝叶斯正则化BP神经网络原理,并应用基于贝叶斯正则化训练方法的BP神经网络建立挤出温度预测模型.预测与试验结果对比表明......
利用2017年中低纬电离层总电子含量、地磁活动指数、年积日等参数,首次建立基于贝叶斯正则化(Bayesian regularization)的Elman回......
选用财政收入、财政支出、消费品零售总额、实际利用外资、进出口总额以及全社会固定资产投资等对GDP有显著影响的6个因子，用1985～20......
为研究影响入境旅游需求各因素的显著性,基于1990年以来的数据资料,利用贝叶斯正则化BP神经网络建模对美国来华旅游需求的相关影响......
传统的深度信念网络规模大、难度大、训练时间长，导致其故障诊断的时间较长。针对该问题，提出了一种基于贝叶斯aY-．-4化深度信念网络......
目标价值评估是空地制导弹药打击行动中重要的一环。结合空地制导弹药作战的特点选取了6个目标价值评估指标;利用贝叶斯正则化方法......
基于混沌退火算法和BPNN模型的末敏弹系统效能参数优化，引入贝叶斯正则化方法的BPNN模型，使神经网络具有自适应性和推广能力。交替使......
建立磁流变阻尼器的动态模型以描述其强非线性动力学行为是智能磁流变控制系统设计及应用的关键环节之一.泛化能力是衡量基于人工......
科学、准确地进行企业绿色技术创新战略选择对环境保护和企业长期持续发展具有重要意义。文章提出将基于贝叶斯正则化神经网络用于......
疲劳裂纹扩展速率费时费钱，如何利用现有的试验结果来预报裂纹扩展率曲线是工程应用中必须要解决的问题。人工神经网络是进行预......
趋势面从宏观上揭示了研究对象的特性,在各领域发挥着重要作用。BP神经网络可以对复杂系统进行无限逼近,进而进行预测。建立了基于......
信息安全事件的频发,给信息系统带来了巨大的危害,因此如何保障信息系统的安全是一个急需解决的难题。对信息系统进行量化风险评估......
针对水文预测建模中输入因子过多而导致神经网络结构规模过大，泛化能力差的问题，利用主成分分析和贝叶斯正则化方法对神经网络进行改......
脱硫过程是一个非常复杂的非线性工艺过程，针对传统的方法建立的脱硫控制工艺模型无法保证稳定和高精度的脱硫效果，在分析测试了常用......
