网络收敛速度相关论文
在基于基础设施即服务的云服务模式下,精准的虚拟机性能预测,对于用户在众多资源提供商之间进行虚拟机租用策略的制定具有十分重要......
介绍了小波神经网络对于一维数据进行有损压缩和特征提取的数学基础,重点讨论了BP小波神经网络收敛速度的改进方法,新的改进措施包......
针对传统意义的BP(B ack-P ropagated)神经网络在水轮机故障诊断中的不足,提出了一种基于径向基RBF(R ad ia l bas is function)神......
针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大......
提出了基于蚁群优化算法(ACO)的神经网络计算配电网线损.ACO全局收敛以及启发式学习等特点,在某种程度上避免了神经网络收敛速度慢......
小波神经网络结合了神经网络的自学习特性和小波的局部特性,具有良好的自适应分辨性和良好的容错能力,因此在故障诊断领域得到了广......
在岩心和录井资料较少,又非常依赖测井资料进行地质综合解释的研究区域,利用测井资料进行岩性识别是一项基础而又重要的工作.测井......
本文利用误差反向传播(BP)的人工神经网络(ANN)模型研究了对位取代苯酚衍生物的生物活性与其结构及物理化学性质参数之间的定量构......
本文是在神经网络理论的基础上，对硬质合金刀片槽型进行了三维特征提取，并详细介绍了各类槽型的待征简化规则及依据，最后用神经网络进......
本文将反向传播人工神经网络（ＢＰ－ＡＮＮ）用于导数脉冲伏安法（ＤＰＶ）和电感耦合等离子体原子发射光谱分析（ＩＣＰ－ＡＥＳ）中重叠信号解析。详细地讨论了增益、学习速率......
提出了交流示波计时电位法的人工神经网络校正方法，并对其可行性和适用性进行了探讨．用此方法分别解析了大量T1+存在时Pb2+和大量In3......
基于面向对象程序设计的设计思想，定义３种新的神经元结构体类型变量，研究了４种变形ＢＰ神经网络模型，引入神经元非线性敏感度因子、动量因子......
针对施工单位在施工中弯沉值难以控制的难点 ,运用神经网络技术 ,建立了弯沉值与其它指标间的关系模型 ,并以此为基础对我国现行的......
针对一般联想记忆系统只能处理二值模式的缺点提出一种多值模式的相关学习方法，并在改进的ＧＣＭ 模型（ＳＧＣＭ）基础上实现了对多灰度级图象的记......
为了提高电力调度网络的可靠性与实时性，本文提出在电力终端设备中使用STP协议的组网方案，解决了电力终端设备联网的可靠性问题，......
本文首先介绍了BP神经网络算法原理以及采用非线性阻尼最小二乘法(Levenberg—Marquardt)的优化方法，然后应用MATLAB编程仿真，最......
论文在SOM神经网络算法和结构进行研究的基础上,以结肠癌基因图谱信息为研究对象,根据基因特征运用T检验分析较好地剔除了数据样本......
针对EPA实时以太网在现场环网结构下易存在网络风暴和网络收敛速度慢而导致占用网络带宽并影响网络实时性等弊端,文章研究EPA网桥,......
提出采用周期函数取代单调上升函数作为激活函数,并在此基础上,为了加快网络收敛速度及在学习过程中自适应地得到网络的最佳拓扑结......
提出一种不含隐层并应用Kalman滤波方法选择初值的线性神经网络方法。方法用于 2个三组分Al Fe Mn和Cu Co Ni体系的同时测定 ,取得......
探测神经网络输入数据对于提升神经网络收敛速度和预测精度有重要作用。运用数据可视化及数据相关性分析等手段研究各潜在影响因子......
针对四类２４种钢材，将其化学成分和ｔ８／５性能的数据作为样本，构造学习空间，建立了一种新的预测方法ＢＰ网络预测模型，并讨论了网络参数对网络收敛速......
混合型学习模型HLM将概念获取算法HMCAP和神经网络算法FTART有机结合，能学习多概念和连续属性，其增量学习算法建立在二叉混合判定树......
分析神经网络反向传播算法的缺点,提出一种变结构神经网络最大值算法,并将该算法用于高压异步电动机的故障诊断。实验结果表明:网......
本文提出了一种基于无约束手写数字的轮廓层次特征的神经网络识别算法。采用递推最小二乘BP(RLS—BP)训练算法能够有效地提高网络......
BP神经网络以其结构简单、工作状态稳定等特点,成为当前应用最广的一种神经网络模型,应用范围包括识别分类、非线性映射、复杂系统......
介绍了一种新的神经网络模型——小波神经网络，利用它并适当选取网络结构和小波基，实现了对化学物质红外光谱的压缩表征和分类，取得了......
用构造性的方法证明对任何定义在多维欧氏空间紧集上的勒贝格可积函数以及它的导数可以用一个单隐层的神经网络同时逼近.这个方法......
随着光纤承载业务量的逐渐增加,光纤线路产生的故障数据越来越多,传统方法对光纤故障数据的采集过程复杂,不能快速得到故障信息,导......
研究了改进标准BP神经网络的方法,特别是研究加快标准BP神经网络收敛速度的方法。针对标准BP神经网络的收敛速度慢,分别采用3种方......
为提高神经网络对未知非线性大滞后动态系统的泛化能力,提出一种基于高斯微粒群优化的自适应动态前馈神经网络.在输入层与隐含层之......
BP(Back-propagation)神经网络以其非线性映射的特点在遥感影像的分类中得到了应用,采用LM(Leven-berg-Marquardt)算法的BP网络收......
作为电力系统的一种重要设备,高压断路器的故障诊断一直是研究中的重点。针对传统神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等不足,提......
局部连接神经网络简化了网络结构,提升了网络收敛速度和减少了网络训练复杂度,可用于函数逼近和系统建模.为了采用直观的建模方式......
通过设计简单的控制器,利用随机微分方程的有限时间稳定性理论,给出了多智能体网络实现随机一致性的充分条件,并分析了控制参数与......
粗糙集挖掘方法进行故障诊断的过程中,训练易陷入局部最优解,导致电力变压器故障挖掘诊断算法不适用于解决实际工程问题。提出基于......
针对BP神经网络容易陷入局部极小值的问题,借鉴模拟退火算法中metropolis接受准则的思想并加以改进,并引入禁忌(taboo)搜索算法中......
参数直接影响激光器的性能,针对当前激光器参数优化方法存在的误差、速度慢等局限性,为了改善激光器的性能,提出了改进神经网络的......
BP算法存在着收敛速度较慢、易于陷入局部极小点的问题,为了解决该问题,对BP算法作了大量仿真试验和深入分析后,发现神经网络各层......
分析了平方差损失函数(Quadratic Cost Function)和交叉熵损失函数(Cross Entropy Cost Function)对人工神经网络收敛性的影响,解......
BP神经网络方法由于综合考虑了高强度、高性能混凝土强度的各种影响因素,能够实现非线性关系,可以用于混凝土强度预测上.为克服传......
