连接权值相关论文
神经网络的连接阈值以及权值直接影响数据库重复记录的检测效果,当前方法无法找到最优的神经网络的连接阈值和权值,导致数据库重复......
本文针对传统的DTC系统的缺陷,提出了采用智能控制的方法.本文采用了多变量模糊神经网络的控制方法并将其运用于传统的DTC系统,同......
本文讨论了如何把实例中含有丰富的目标概念信息用于KBANN初始网络的设计,从而弥补了纯领域理论单一信息源的不足.并对所得的结果,......
本文在经典Hopfield实数和复数神经网络模型的基础上，考虑到神经元之间的通信延迟，引入传输时滞和泄漏时滞，建立了具有时滞的四元数神......
为了提升拧装机的加工效率,将装配刀头的运行轨迹规划问题转化为旅行商问题(TSP),应用连续型Hopfield神经网络算法对工作节点进行......
以水口水电站坝体为例,基于Matlab中BP神经网络构建了效应量与环境量的网络模型,结合网络的权值和偏置值的综合影响,定量分析和研......
利用典型的误差反传神经网络理论，对油田地面集输管道结垢进行预测和评判，避开了各种因素对其结垢影响规律的难题，准确地预测和评判地......
以甘肃省河西走廊西部疏勒河为例 ,建立了干旱内陆河流水质预测的人工神经网络模型。经计算分析 ,得到了满意结果。
Taking Shule......
膨胀土的水分特征曲线通常是在实验室测得的 ,在现场测量膨胀土的吸力不仅费时而且也非常困难 .本文采用人工神经网络技术用现场测......
ｎ维超立方体顶点的分类问题是人工神经网络研究中的重要问题之一。若对ｎ维超立方体的顶点进行正确分类，同时保证网络具有最好的稳健能......
模式识别是机器智能的一个重要研究领域,针对当前模式识别方法的难点和应用的要求,本文从模式识别问题描述出发,构造了一种新的模......
本文分析了神经网络理论在火灾探测算法中的实际应用,力图寻找出一种有效的方法,并通过建立火灾专家数据库,实现误报少、报警速度......
在经典ＢＰ网络￣［１］基础上，将线性连接权值改为非线性权值，激活函数分别使用Ｓｉｇｍｏｉｄ函数和Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ多项式构成ＳＢＰ和ＣＢＰ，分析网络的性能，并用计算机进行仿真实验给出仿......
提出了复垦土壤重金属污染综合评价的神经网络模型，并利用该模型对唐山地区部分矿山复垦土壤进行了评价。结果表明，神经网络方法用于......
本文提出一种新的模糊神经网络控制器。它通过混合学习，不仅能够从输入输出数据中提出模糊控制，而且能优化各个输入输出变量值的隶属......
本文为了克服常用的误差反向传播人工神经网络(BP网络)存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,采用遗传算法来优化神经网络的......
针对无刷直流电机传统的参数固定的速度控制器在电机参数发生改变时预先设定的控制器参数很难适应新的运行情况,本文提出将BP神经......
本文在综合现有BP算法的基础上,借鉴演化算法的基本思想,提出了基于整体优化思想,对网络连接权值和结构同时进行遗传和变异的......
在本文中,首先叙述了几种用遗传算法优化BP神经网络的基本思想及其优缺点,然后提出了一种三层染色体结构的遗传算法,用于同时优化B......
提出一种新的神经网络——高维多输入层神经网络,给出了这种神经网络的结构图及其学习算法.这种神经网络可看作是BP神经网络将一......
把一种局部线性模型应用于小波神经网络中,把网络隐层与输出层之间的直接连接权值用一种线性模型来代替以减少隐层节点数目.对带局......
在前馈神经网络中，任意两个神经元之间都可以存在连接，包括神经元的跨层连接，为了适应这种灵活而又复杂的拓扑结构，引入“拓扑排序”（算......
将多个神经元组合成一个网络,并将神经元之间的相互作用关系模型化,就可构成一种神经网络模型。到目前为止,人们至少已经设计出四......
分析了ＢＰ模型学习算法——累积误差逆传播算法在接近极小点时收敛速度变得异常缓慢的原因，并通过对连接权值的调整量引入权重系数，提出......
本文通过增加网络的神经元,提出了异联想记忆神经网络模型的快速增强算法,它能存储任意给定的训练模式对集,即对于训练模式对的数......
在分析三层前向神经网络ＢＰ算法收敛性的基础上，获得了误差向量∞－范数渐进趋向于零下学习速率的取值范围，该范围与神经网络的状态及连接......
提出了一种激励函数可调的新神经网络模型.和一般BP网络不同,在学习过程中,不但连接权值可以调节,神经元激励函数也可以调节,以双......
采用遗传算法的机制设计了一种同时对前向网络的连接权值及拓扑结构进行搜索的方法，并采用以隐结点为基本基因型的方式，同时在算法中......
本文首先分析遗传算法中杂交率和突变率对算法收敛的影响，提出自适应并行遗传算法，然后研究了该遗传算法对神经网络同时进行网络结构......
针对非线性动态系统辨识 ,采用高阶神经网络和径向基函数网络相结合的方法 ,神经网络的连接权值可作为系统的未知参数 ,用扩展卡尔......
针对未知非线性系统的辨识问题 ,本文提出了一种新型的回归网络模型 .证明了该网络模型在一定条件下能够逼近非线性系统的输入输出......
本文提出一种训练标准ＢＰ网络的方法，该方法能以模糊判定规则的形成立即解释连接权值。该方法可以用来从一组例子中生成全新的分类规则......
提出一个用反馈信号来控制连接权变化的竞争学习模型,用以提高竞争学习算法的学习速度,并用计算机模拟结果来讨论该模型的有效性.
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本文从连接权值、网络的拓扑结构、网络的学习参数以及神经元的激活特性等不同方面分别讨论了人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ——ＡＮＮ）的学习问题，并就当前......
针对先验知识不完备和不确定的情况下海量数据造成的冗余和互斥,模糊神经网络结构变得复杂化并不能很快逼近和分类输出对象的情况,......
给出了一种基于数据挖掘中的RBF人工神经网络的股票价格预测方法。RBF神经网络具备了可以逼近任何非线性连续函数的能力,可通过神......
将现代人工神经网络方法应用于地质学的判别分析，通过实例计算表明，无论是对于两组判别分析还是多组判别分析，人工神经网络方法都是切......
针对具有通信时延的离散时间二阶多个体系统的一致性问题,采用了具有静态领导者的一致性算法.根据广义Nyquist判据和Gerschgorin圆......
针对超幂集空间中部分不确定焦元或者混合焦元具有信度赋值的情形，将混合焦元转化为统一形式；根据纯不确定焦元平分原则进行平分信度......
时变神经网络结构可简单地取为常规神经网络连接形式,但连接权却是时变的.如何确定时变权是应用时变神经网络时的难题.迭代学习方......
BP神经网络能够较好地解决非线性映射问题,是构建大坝安全监控模型的热门工具之一.但其过于依赖连接权值和阈值的初始值,容易陷入......
