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基于孪生神经网络的时间序列相似性度量 预览
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作者 姜逸凡 叶青 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1041-1045,共5页
在时间序列分类等数据挖掘工作中,不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同,因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算,忽略了不同数据集所... 在时间序列分类等数据挖掘工作中,不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同,因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算,忽略了不同数据集所包含的知识标注对于相似性度量的影响。为了解决这一问题,提出基于孪生神经网络(SNN)的时间序列相似性度量学习方法。该方法从样例标签的监督信息中学习数据之间的邻域关系,建立时间序列之间的高效距离度量。在UCR提供的时间序列数据集上进行的相似性度量和验证性分类实验的结果表明,与ED/DTW-1NN相比SNN在分类质量总体上有明显的提升。虽然基于动态时间弯曲(DTW)的1近邻(1NN)分类方法在部分数据上表现优于基于SNN的1NN分类方法,但在分类过程的相似度计算复杂度和速度上SNN优于DTW。可见所提方法能明显提高分类数据集相似性的度量效率,在高维、复杂的时间序列的数据分类上有不错的表现。 展开更多
关键词 时间序列 相似性度量 神经网络 孪生神经网络
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基于BP神经网络的路面不平度识别 预览
2
作者 谷盛丰 顾久 +2 位作者 郑玲玲 赵旗 李杰 《汽车工程学报》 2019年第4期252-259,共8页
将BP神经网络作为识别路面不平度的工具,确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得车辆响应和前后轮路面不平度,作为BP神经网络的输入和输出。采用3层BP神经网络识别... 将BP神经网络作为识别路面不平度的工具,确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得车辆响应和前后轮路面不平度,作为BP神经网络的输入和输出。采用3层BP神经网络识别路面不平度,先后构造了44种车辆响应输入方案进行训练和测试,通过评价指标选出最优输入方案。研究结果表明,在车辆行驶的常用路面和车速条件下,识别前后轮路面不平度的最优输入方案由车轮垂直加速度、车轮垂直位移和悬架动挠度组成。 展开更多
关键词 路面不平度 识别 神经网络 BP神经网络 平顺性
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基于先验知识的里程碑事件时间识别方法 预览
3
作者 吕宗磊 姬婷婷 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1696-1700,1733共6页
传统手写数字识别方法在实际应用中没有使用上下文信息,针对机场里程碑事件中的手写数字识别问题,提出基于先验知识的里程碑事件时间识别方法。在传统概率神经网络的基础上加入筛选层,删除不符合时间数据特点的结果,利用机场里程碑事件... 传统手写数字识别方法在实际应用中没有使用上下文信息,针对机场里程碑事件中的手写数字识别问题,提出基于先验知识的里程碑事件时间识别方法。在传统概率神经网络的基础上加入筛选层,删除不符合时间数据特点的结果,利用机场里程碑事件发生时间的先验知识对识别结果进行选择。在真实的里程碑事件发生时间的识别实验中,所提方法对手写体数字的识别正确率可以达到99%,而BP神经网络对手写体数字的识别正确率仅94.5%,实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 手写数字识别 神经网络 先验知识 机场里程碑事件 概率神经网络
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一种神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法 预览
4
作者 陈亮 陈丽芳 刘保相 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期476-481,共6页
地震资料的有效信号反射弱,且易受多次波的影响,不可避免地存在随机噪声干扰。提出一种基于神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法,采用神经网络模型,识别出随机噪声信号,对该信号进行小波包分解,获取多类别随机噪声信号,采用级... 地震资料的有效信号反射弱,且易受多次波的影响,不可避免地存在随机噪声干扰。提出一种基于神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法,采用神经网络模型,识别出随机噪声信号,对该信号进行小波包分解,获取多类别随机噪声信号,采用级联BP神经网络模型提取出多类别随机噪声信号,实现地震数据的随机信号压制。实验结果显示,这种改进小波方法对地震数据随机噪声信号的去噪效果较好,在复杂沉积地质结构被探测介质的地震数据随机噪声压制方面具有较强的适用性。 展开更多
关键词 神经网络 小波包分解 随机噪声 去噪 BP神经网络
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基于RBF神经网络识别路面不平度的研究 预览
5
作者 谷盛丰 顾久 +2 位作者 郑玲玲 赵旗 李杰 《汽车工程学报》 2019年第3期157-163,共7页
针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法。对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF神经网络输入方... 针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法。对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF神经网络输入方案,采用相关系数和均方根误差作为RBF神经网络识别效果的评价指标。通过采用车辆和路面不平度系统4自由度平面模型仿真获得车辆响应和前轮路面不平度,应用RBF神经网络对常用路面等级和常用车速行驶下某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,所提出的方法解决了基于RBF神经网络识别路面不平度的3个问题,可以用于其它神经网络识别路面不平度。 展开更多
关键词 路面不平度识别 神经网络 RBF神经网络 正交试验设计 平顺性
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基于深度神经网络的城市声音分类模型研究 预览
6
作者 陈波 俞轶颖 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期199-203,共5页
为充分利用城市生态环境中各种声音包含的信息,提取Mel频率倒谱系数、Mel图谱、频谱质心、色度图谱(Chromagram)和光谱对比度等5种特征,通过深度神经网络模型进行城市环境声音的分类,该模型分类精度达88.6%,优于基于Mel频率倒谱系数的... 为充分利用城市生态环境中各种声音包含的信息,提取Mel频率倒谱系数、Mel图谱、频谱质心、色度图谱(Chromagram)和光谱对比度等5种特征,通过深度神经网络模型进行城市环境声音的分类,该模型分类精度达88.6%,优于基于Mel频率倒谱系数的基本分类方法,并提出一种基于卷积神经网络的声音分类模型来评估连续小卷积核卷积神经网络在对短音频城市环境声音进行分类的潜力,与目前其他同类声音分类方法的结果进行对比。 展开更多
关键词 城市声音 神经网络 卷积神经网络 分类
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稀疏神经网络加速器设计 预览
7
作者 周聖元 杜子东 陈云霁 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第3期222-231,共10页
针对日益增长的神经网络规模和不断变化的神经网络模型结构,提出了一款新型的稀疏神经网络加速器架构。该架构能够有效利用稀疏神经网络中的权值稀疏性和神经元稀疏性,进一步提升加速器处理神经网络模型时的运算速度。同时,该架构能够... 针对日益增长的神经网络规模和不断变化的神经网络模型结构,提出了一款新型的稀疏神经网络加速器架构。该架构能够有效利用稀疏神经网络中的权值稀疏性和神经元稀疏性,进一步提升加速器处理神经网络模型时的运算速度。同时,该架构能够支持逐元素乘法/加法等运算,从而进一步提高加速器的灵活性,高效支持并加速Resnet等新型的神经网络结构。实验结果显示,基于5个具有代表性神经网络模型,该架构相比于现有的先进的稀疏神经网络加速器有平均为2.57倍的加速比,同时针对Resnet-18和Resnet-50的BN层分别平均有4.40倍和4.57倍的加速比。 展开更多
关键词 神经网络 稀疏神经网络 加速器
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基于机器学习的车险索赔频率预测 预览
8
作者 曾宇哲 吴嫒博 +1 位作者 郑宏远 罗来娟 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第5期69-78,共10页
近年来,广义线性模型已被广泛用于车险定价,而一些研究结果显示机器学习在某些方面优于广义线性模型,但这些结果都只是基于某个单一数据集。为了更全面地比较广义线性模型与机器学习方法在车险索赔频率预测问题上的效果,对7个车险数据... 近年来,广义线性模型已被广泛用于车险定价,而一些研究结果显示机器学习在某些方面优于广义线性模型,但这些结果都只是基于某个单一数据集。为了更全面地比较广义线性模型与机器学习方法在车险索赔频率预测问题上的效果,对7个车险数据集进行了比较测试,包括深度学习、随机森林、支持向量机、XGboost等机器学习方法;基于相同的训练集,建立不同的广义线性模型预测索赔频率,根据最小信息准则(AIC)选取最优的广义线性模型;通过交叉验证调参获得机器学习最佳参数和模型。研究结果显示:在所有的数据集上XGboost的预测效果一致地优于广义线性模型;对于某些自变量较多、变量间相关性强的数据集,神经网络、深度学习和随机森林的预测效果比广义线性模型更好。 展开更多
关键词 汽车保险 索赔频率 机器学习 梯度提升 深度学习 神经网络
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应用改进卷积神经网络的网络安全态势预测方法 预览
9
作者 张任川 张玉臣 +1 位作者 刘璟 范钰丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期86-93,共8页
针对神经网络态势预测模型训练复杂度高的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的态势预测方法。结合深度可分离卷积与分解卷积技术的优点,提出了一种基于复合卷积结构的改进型卷积神经网络安全态势预测模型,实现了态势要素和态势值的... 针对神经网络态势预测模型训练复杂度高的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的态势预测方法。结合深度可分离卷积与分解卷积技术的优点,提出了一种基于复合卷积结构的改进型卷积神经网络安全态势预测模型,实现了态势要素和态势值的映射。实验仿真结果证明,相比于已有的典型预测方法,该方法明显降低了复杂度,减少了预测时间,并提升了预测准确率。 展开更多
关键词 态势预测 神经网络 卷积神经网络 复合卷积结构
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基于BP神经网络的医疗设备精准预防性维护 预览
10
作者 罗林聪 钱雷鸣 章莉 《医疗卫生装备》 CAS 2019年第7期78-80,85共4页
目的:针对当前医疗设备预防性维护(preventive maintenance,PM)中存在的问题,基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络实现医疗设备精准PM。方法:以医疗设备的运行数据、仪器使用率、工作时长、历史维护情况等作为输入数据,建立... 目的:针对当前医疗设备预防性维护(preventive maintenance,PM)中存在的问题,基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络实现医疗设备精准PM。方法:以医疗设备的运行数据、仪器使用率、工作时长、历史维护情况等作为输入数据,建立3层的BP神经网络,以BP神经网络经过训练得出的连接权值系数作为决策模型,预测医疗设备的维护期限、维护部件及维护项目。结果:可以预测出医疗设备的维护期限、维护部件及维护项目等,实现了医疗设备精准PM。结论:BP神经网络可以根据医疗设备运行参数及信息化平台上的数据学习决策,提高医疗设备PM的精准度,从而预防在诊断或治疗过程中因医疗设备故障带来的不良事件。 展开更多
关键词 神经网络 BP神经网络 医疗设备 精准预防性维护 医疗设备故障
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燃油供给系统的神经网络故障诊断算法研究 预览
11
作者 安卫超 杨征 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第14期115-117,共3页
燃油供给系统是船舶的重要组成部分,也是保障船舶动力系统高效、安全运行的关键,它的作用是把符合使用要求的燃油输送到动力系统的高压油泵入口,为船舶柴油动力系统提供燃料。由于燃油供给系统含有大量的阀类元件和密封元件,且原油含有... 燃油供给系统是船舶的重要组成部分,也是保障船舶动力系统高效、安全运行的关键,它的作用是把符合使用要求的燃油输送到动力系统的高压油泵入口,为船舶柴油动力系统提供燃料。由于燃油供给系统含有大量的阀类元件和密封元件,且原油含有较多的杂质,因此,燃油供给系统常常会发生阀类元件阻塞等故障。本文针对燃油供给系统的结构原理和故障类型,基于BP神经网络算法提出一种燃油供给系统的故障诊断技术,并介绍了该故障诊断技术的流程。 展开更多
关键词 燃油供给系统 神经网络 BP神经网络 故障诊断
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基于神经网络的管网漏失定位实例研究 预览
12
作者 王俊岭 吴宾 +2 位作者 聂练桃 李爽 韩伟 《水利水电技术》 北大核心 2019年第4期47-54,共8页
为了在复杂且不直观的供水管网中快速实时定位漏点,以某城市区域管网为对象,在其上游、中游和下游各选取3条没有经过训练的管道,进行不同损坏程度的漏损模拟,利用BP神经网络可以逼近任意的非线性映射特点,将模拟数据作为训练样本训练神... 为了在复杂且不直观的供水管网中快速实时定位漏点,以某城市区域管网为对象,在其上游、中游和下游各选取3条没有经过训练的管道,进行不同损坏程度的漏损模拟,利用BP神经网络可以逼近任意的非线性映射特点,将模拟数据作为训练样本训练神经网络,建立漏损点位置与测压点压力之间的非线性关系,构建基于BP神经网络的实时漏点定位模型。结果表明,模型预测的漏点位置横纵坐标的平均相对误差分别为4.16%和1.40%,预测的漏点偏移距离最小为6 m。当漏损面积比为0.01时,泄漏流量只有1 L/s,完全可以达到快速定位。此研究成果对实际管网的应用提供了理论基础和技术支持。 展开更多
关键词 管网运行 神经网络 管网漏失 压力监测点
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BP网络结构和算法对非线性系统进行辨识 预览
13
作者 丁伟 陈羽鲲 《山东化工》 CAS 2019年第2期137-139,共3页
利用MATLAB神经网络工具箱进行了基于BP神经网络的非线性系统辨识仿真研究,针对实际问题选取BP网络结构和BP算法,并对网络输入、输出、隐层节点的个数选取作了探讨,选取一个非线性系统,通过改变隐层节点数和训练函数,找出适当的BP网络... 利用MATLAB神经网络工具箱进行了基于BP神经网络的非线性系统辨识仿真研究,针对实际问题选取BP网络结构和BP算法,并对网络输入、输出、隐层节点的个数选取作了探讨,选取一个非线性系统,通过改变隐层节点数和训练函数,找出适当的BP网络结构和算法对非线性系统进行辨识。 展开更多
关键词 神经网络 系统辨识 BP网络 BP算法
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软件定义时分波分复用无源光网络中基于带宽预测的资源分配策略 预览
14
作者 熊余 杨娅娅 +1 位作者 张振振 蒋婧 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1885-1892,共8页
针对时分波分复用无源光网络(TWDM-PON)多个光线路终端(OLT)间资源缺乏协同集中调度问题,该文提出一种带有软件定义的基于带宽预测的资源分配策略(RABP)。在光线路终端间,设计粒子群优化的BP神经网络模型预测各光线路终端所需带宽,避免... 针对时分波分复用无源光网络(TWDM-PON)多个光线路终端(OLT)间资源缺乏协同集中调度问题,该文提出一种带有软件定义的基于带宽预测的资源分配策略(RABP)。在光线路终端间,设计粒子群优化的BP神经网络模型预测各光线路终端所需带宽,避免了控制器与光线路终端信息交互时延对资源分配实时性的影响;其次,在光线路终端内,动态设定滑动周期并基于光网络单元授权信息实时统计资源池共享带宽,同时,设计负载均衡的波长调度机制实现多波长的高效利用。仿真结果表明,该策略提高了信道资源利用率,降低了平均包时延。 展开更多
关键词 软件定义网络 时分波分复用无源光网络 神经网络 带宽预测 资源分配 滑动周期
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基于LM-BP神经网络的FlexRay总线系统的预测控制 预览 被引量:1
15
作者 刘志超 张良玉 +1 位作者 杨梅 王义 《现代电子技术》 北大核心 2019年第3期82-86,共5页
为了提高汽车高速数据传输总线FlexRay车载网络的控制性能,确保FlexRay总线网络在大负载传输数据时控制系统工作的稳定性,提出一种基于Levenberg-Marquardt(LM)算法神经网络的FlexRay总线预测控制系统的方法。通过采样当前时刻的FlexRa... 为了提高汽车高速数据传输总线FlexRay车载网络的控制性能,确保FlexRay总线网络在大负载传输数据时控制系统工作的稳定性,提出一种基于Levenberg-Marquardt(LM)算法神经网络的FlexRay总线预测控制系统的方法。通过采样当前时刻的FlexRay车载网络的工作状态预测下一时刻车载网络的运行状态,以在线自适应调节任务工作量的方式适应车载网络系统中时刻变化的负载,提高FlexRay网络控制系统的可靠性和稳定性。仿真结果表明,LM.BP神经网络预测控制具有很好的自适应性和鲁棒性,有效提高了FlexRay车载网络的安全性和稳定性。 展开更多
关键词 FLEXRAY 车载网络 神经网络 自适应调节 预测控制 网络性能
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基于社交网络元数据的图像分类算法 预览
16
作者 王兆平 陈炳坤 《深圳大学学报:理工版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期453-459,共7页
在线社交网络图像通常携带大量的社交网络元数据,包含了丰富的图像语义信息,可以帮助用户区分图片中的内容.提出一种基于社交网络元数据的图像分类(multiple social metadata image classifica tion networks,简称MSNet)算法,首先采集... 在线社交网络图像通常携带大量的社交网络元数据,包含了丰富的图像语义信息,可以帮助用户区分图片中的内容.提出一种基于社交网络元数据的图像分类(multiple social metadata image classifica tion networks,简称MSNet)算法,首先采集得到图像的多种社交网络元数据,根据图像社交网络信息构造出图像的多种关系网络,然后使用网络表征学习算法学习出图像在各个关系网络中的表征向量,最后使用图像的视觉特征和网络表征训练一个神经网络分类器对图像进行分类.通过在PASCAL, MIR、CLEF和NUS数据集上对比 MSNet 与 CNN-neighbor、核典型相关分析(kernel canonical correlation analysis, KCCA)算法的性能,证明了 MSNet算法能提升图像分类的性能。 展开更多
关键词 人工智能 社交网络 网络表征学习 图像分类 神经网络 社交多媒体
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维吾尔语-汉语量词短语的神经机器翻译 预览
17
作者 阿依古丽·哈力克 卡哈尔江·阿比的热西提 +1 位作者 艾山·吾买尔 吐尔根·依布拉音 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2649-2653,共5页
针对语料不足引起的维吾尔语-汉语量词短语翻译性能不佳及歧义量词的翻译结果乱等问题,提出基于多编码器多解码器的维吾尔语-汉语量词短语神经机器翻译方法。将汉语语料进行自动处理和筛选,收集包含量词的维吾尔语-汉语量词短语语料,使... 针对语料不足引起的维吾尔语-汉语量词短语翻译性能不佳及歧义量词的翻译结果乱等问题,提出基于多编码器多解码器的维吾尔语-汉语量词短语神经机器翻译方法。将汉语语料进行自动处理和筛选,收集包含量词的维吾尔语-汉语量词短语语料,使用多编码器多解码器结构,搭建具有更强生成能力的多编码器多解码器维汉神经机器翻译模型。计算BLEU值得到了36.41,并通过对比实验结果,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 维汉神经机器翻译 歧义量词 神经网络 多编码器 多解码器
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人工神经网络的发展综述 预览
18
作者 夏瑜潞 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第7Z期227-229,共3页
人工神经网络(ANN)是人工智能领域中十分重要的运算模型,ANN通过模拟人类大脑的结构和逻辑,来处理复杂的问题。本文首先介绍了ANN的起源和发展,其次描述了全连接神经网络和深度神经网络的结构,其中具体介绍了卷积神经网络及其应用,最后... 人工神经网络(ANN)是人工智能领域中十分重要的运算模型,ANN通过模拟人类大脑的结构和逻辑,来处理复杂的问题。本文首先介绍了ANN的起源和发展,其次描述了全连接神经网络和深度神经网络的结构,其中具体介绍了卷积神经网络及其应用,最后探讨了ANN的未来发展目标,并提出了对未来工作的期望。 展开更多
关键词 人工智能 神经网络 卷积神经网络 图像识别
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基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法 预览
19
作者 周武杰 潘婷 +1 位作者 顾鹏笠 翟治年 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2509-2515,共7页
针对从单目视觉图像中估计深度信息时存在的预测精度不够准确的问题,该文提出一种基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法。该方法利用4个残差网络块的组合提取道路场景图像特征,然后通过上采样将特征图逐渐恢复到原始图像尺寸,多个... 针对从单目视觉图像中估计深度信息时存在的预测精度不够准确的问题,该文提出一种基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法。该方法利用4个残差网络块的组合提取道路场景图像特征,然后通过上采样将特征图逐渐恢复到原始图像尺寸,多个残差网络块的加入增加网络模型的深度;考虑到上采样过程中不同尺度信息的多样性,将提取特征过程中各种尺寸的特征图与上采样过程中相同尺寸的特征图进行融合,从而提高深度估计的精确度。此外,对4个残差网络块提取的高级特征采用金字塔池化网络块进行场景解析,最后将金字塔池化网络块输出的特征图恢复到原始图像尺寸并与上采样模块的输出一同输入预测层。通过在KITTI数据集上进行实验,结果表明该文所提的基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法优于现有的估计方法。 展开更多
关键词 单目视觉 深度估计 神经网络 金字塔池化网络
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非对称双环神经网络系统的稳定性和Hopf分岔 预览
20
作者 周帅 肖敏 +2 位作者 邢蕊桃 张跃中 程尊水 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期446-452,共7页
环型结构在神经网络中普遍存在,目前对环型神经动力学分岔研究大多数局限于单环情形.值得注意的是,神经网络由成千上万个神经元耦合而成,这些复杂的神经元网络结构不可能只由一个环形结构来准确表述,因此研究具多环拓扑的神经网络模型... 环型结构在神经网络中普遍存在,目前对环型神经动力学分岔研究大多数局限于单环情形.值得注意的是,神经网络由成千上万个神经元耦合而成,这些复杂的神经元网络结构不可能只由一个环形结构来准确表述,因此研究具多环拓扑的神经网络模型更具实际意义.本文提出了一种非对称双环神经元网络模型,选择单环的时滞和为分岔参数,分析了双环模型的稳定性和Hopf分岔.最后给出数值仿真对结论进行了验证. 展开更多
关键词 神经元网络 HOPF分岔 离散时滞 环型网络
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