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基于欧氏距离提高人工神经网的识别精度的方法

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小型微型计算机系统 2004年第10期25卷 1785-1787页

作者：董吉文史奎凡杨波济南大学信息科学与工程学院山东济南250022

介绍了 Probabilistic Neural Networks(PNN)网的结构和算法 ,给出了点积和生长等相关概念的定义 ,研究了它们的性质 ,并用生长的方法改造训练样本集以便提高识别精度 .在模拟实验中 ,直接使用 PNN的算法 ,不能对水泥强度测试样本正确分... 详细信息

介绍了 Probabilistic Neural Networks(PNN)网的结构和算法 ,给出了点积和生长等相关概念的定义 ,研究了它们的性质 ,并用生长的方法改造训练样本集以便提高识别精度 .在模拟实验中 ,直接使用 PNN的算法 ,不能对水泥强度测试样本正确分类 ,使用本文提出的方法 ,能够对水泥强度的测试样本正确分类 ,识别率达到 10 0 % 。

关键词：点积 PNN 生长因子生长向量生长分量

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提高遗传算法收敛速度的方法

信息与控制 1998年第4期27卷 289-293页

作者：史奎凡陈月辉山东建筑材料工业学院信息与控制工程系

我们知道简单遗传算法的搜索速度太慢，为了提高算法的速度，本文提出了加快算法速度的方法．它们是保持当前最好解，每次搜索不同的区域，及改变种群的表示变量的串长（接近最优解时，缩小搜索的步长）．先用不同的方法，分别进行计算... 详细信息

我们知道简单遗传算法的搜索速度太慢，为了提高算法的速度，本文提出了加快算法速度的方法．它们是保持当前最好解，每次搜索不同的区域，及改变种群的表示变量的串长（接近最优解时，缩小搜索的步长）．先用不同的方法，分别进行计算机模拟，再把上述几种方法结合，进行模拟．后一种模拟结果显示，这种方法极大地提高了遗传算法的速度，可以把它应用于某些实时控制中．

关键词：遗传算法分辨率步长收敛速度模拟进化

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用BP人工神经网对28天水泥抗压强度分类

北京建材 1997年第2期 27-29页

作者：史奎凡山东建筑材料工业学院

本文研究了ＢＰ人工神经网对２８天水泥抗夺强度进行分类以及提高分类精度的方法。最后，给出模拟实验结果，实验结果显示分类精度是很主的，说明了人工智能的方法用于建材工业是可行的。

关键词：抗压强度计算机模拟人工神经网水泥分类

用PNN人工神经网对水泥28天抗压强度分类

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山东建材学院学报 1996年第1期10卷 47-49页

作者：史奎凡山东建材学院工业自动化系

研究了用ＰＮＮ人工种经网对水泥２８ｄ抗压强度分类的问题，以及提高分类精度的方法。最后，给出实验结果。说明了方法是可行的。

关键词：水泥抗压强度分类 PNN人工神经网

二十八天水泥抗压强度动态模型及参数对预测的影响

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山东建材学院学报 1987年第2期 16-23页

作者：史奎凡山东建材学院自动化系

本文用时间序列分析方法分析水泥生产过程,笔者假设水泥生产过程为一个平稳的随机过程,它的二十八天抗压强度为具有控制项的自回归模型。用30组数据建立了28天水泥抗压强度动态模型,并做了跟踪,分析了七天抗压强度、细度、SO3等与二十... 详细信息

本文用时间序列分析方法分析水泥生产过程,笔者假设水泥生产过程为一个平稳的随机过程,它的二十八天抗压强度为具有控制项的自回归模型。用30组数据建立了28天水泥抗压强度动态模型,并做了跟踪,分析了七天抗压强度、细度、SO3等与二十八天抗压强度的关系。最后,把生产中实际值和预测值进行了比较。

关键词：水泥标号自回归模型参数强度预测

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半自组织人工神经网

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