检索结果-南通市图书馆

丛书名：高等学校电子与电气工程及自动化专业“十一五”规划教材

2007年

作者：侯媛彬杜京义汪梅

高等学校电子与电气工程自动化专业“十一五”规划教材:本书内容包括：智能控制技术基础、神经网络控制的基本概念、前向神经网络模型及其仿真算法、改进的BP网络训练算法等。

ISBN: (数字)9787560619026

ISBN: (纸本)7560619029

关键词：神经网络高等学校

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

在线全文

畅想之星图书光盘版（南通市图书馆镜像）

学校读者我要写书评

暂无评论

神经网络

昆明理工大学学报（理工版） 1996年第3期21卷 71-75页

作者：陈昆梅陈盛云刘慧芸昆明理工大学计算机系云南工业大学

研究神经网络系统的目的是为了探索类似人脑加工，存贮和处理信息的机制，进而研制基本具有人类智能的机器．本文从第五代计算机智能信息处理方面所碰到障碍入手，阐明了发展神经网络的必然趋势．从而论述了神经网络理论所研究的问题及... 详细信息

研究神经网络系统的目的是为了探索类似人脑加工，存贮和处理信息的机制，进而研制基本具有人类智能的机器．本文从第五代计算机智能信息处理方面所碰到障碍入手，阐明了发展神经网络的必然趋势．从而论述了神经网络理论所研究的问题及典型的神经网络模型．最后介绍了神经网络的应用领域．

关键词：神经网络 BP模型 H网络模型

基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

郑州大学学报(理学版) 2025年第02期 1-7页

作者：佘维吕钟毓邢召伟王世豪徐旺旺田钊郑州大学网络空间安全学院嵩山实验室郑州市区块链与数据智能重点实验室河南省科技创新促进中心

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题，提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm, FS-SIA)的超参数优化方法，用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化... 详细信息

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题，提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm, FS-SIA)的超参数优化方法，用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首先，通过多种特征排序方法确定毁伤特征的重要性，选取公共的特征偏序子集用于模型训练。其次，针对具体的神经网络模型，分别采用多种群体智能算法进行超参数的搜索和优化。最后，得出特征集性能最优的超参数训练模型。实验结果表明，相较于未经特征排序而单纯采用群体智能算法的其他超参数优化模型，所提方法在毁伤预测中具有更快的收敛速度和更高的准确率。

关键词：神经网络超参数优化特征选择群体智能毁伤预测

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

神经网络

航空计算技术 1993年第4期 157-157页

作者：刘晓

8 0年代中后期,在全球范围内掀起了神经网络(Neural Network)的研究热潮。这种新的计算体制,突破了传统的Von Neumam计算机固有的一些缺陷,其在处理随机、模糊及不完整信息的问题时,非常有效。

关键词：神经网络计算机网络神经元神经组织

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

神经网络的自适应删剪学习算法及其应用

物理学报 2001年第4期50卷 674-681页

作者：陈戍常胜江袁景和张延炘 K.W.Wong 南开大学现代光学研究所教育部光学信息技术科学开放实验室天津300071 香港城市大学电子工程系

在局域卡尔曼滤波算法的基础上 ,提出了一种自适应删剪学习算法 ,这一算法的核心是用网络训练结束后得到的局域的误差协方差矩阵测量权重的重要性 ,通过删除不重要的权重 ,得到一个紧凑的网络结构 .

关键词：神经网络广义卡尔曼滤波删剪权重协方差矩阵广义异或逻辑函数手写体数字识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

神经网络方法用于分辨3种化学物质

高等学校化学学报 1996年第11期17卷 1708-1710页

作者：冯伟胡上序浙江大学化工系

神经网络方法用于分辨３种化学物质冯伟，胡上序（浙江大学化工系，杭州，３１００２７）关键词模式分类，神经网络，模拟退火，遗传算法，传感器阵列传感器阵列技术是利用传感器阵列所提供的交叉敏和模式识别及微机处理技术，来提高传... 详细信息

神经网络方法用于分辨３种化学物质冯伟，胡上序（浙江大学化工系，杭州，３１００２７）关键词模式分类，神经网络，模拟退火，遗传算法，传感器阵列传感器阵列技术是利用传感器阵列所提供的交叉敏和模式识别及微机处理技术，来提高传感器的选择性和传感器的测量精度［１...

关键词：神经网络传感器阵列化学物质模式识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

神经网络在制备氮化硅多孔陶瓷中的应用

稀有金属材料与工程 2010年第3期39卷 464-468页

作者：余娟丽王红洁张健严友兰乔冠军金志浩西安交通大学金属材料强度国家重点实验室陕西西安710049 先进功能复合材料国家重点实验室北京100076

以凝胶注模法制备多孔氮化硅陶瓷正交试验结果作为样本,建立3层Back Propagation(BP)神经网络,并进行训练以预测陶瓷性能。通过附加试验值对建立的神经网络预测能力进行验证,证明该BP神经网络模型是有效的,能准确预测多孔氮化硅陶瓷性... 详细信息

以凝胶注模法制备多孔氮化硅陶瓷正交试验结果作为样本,建立3层Back Propagation(BP)神经网络,并进行训练以预测陶瓷性能。通过附加试验值对建立的神经网络预测能力进行验证,证明该BP神经网络模型是有效的,能准确预测多孔氮化硅陶瓷性能。通过BP神经网络模型研究多孔氮化硅陶瓷性能的结果表明,随着固含量的增加,气孔率单调下降;固含量存在一优化值,此时陶瓷抗弯强度最大;单体含量越大,气孔率越大,而抗弯强度降低。

关键词：神经网络多孔氮化硅陶瓷抗弯强度气孔率

神经网络预测还原扩散法制备TbFe_2合金转化率的研究(英文)

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

稀有金属材料与工程 2015年第5期44卷 1104-1107页

作者：郭广思王广太成永君胡小媚沈阳理工大学辽宁沈阳110159 沈阳航天三菱汽车发动机制造有限公司辽宁沈阳110179

针对还原扩散法制备TbFe2合金的主要实验参数:反应温度、保温时间、Ca的加入量及Fe的粒度,建立BP神经网络,进行仿真,预测TbFe2合金的转化率。以44组实验数据作为训练样本,进行了网络设计。通过测试及对网络的性能分析,证明了该网络能够... 详细信息

针对还原扩散法制备TbFe2合金的主要实验参数:反应温度、保温时间、Ca的加入量及Fe的粒度,建立BP神经网络,进行仿真,预测TbFe2合金的转化率。以44组实验数据作为训练样本,进行了网络设计。通过测试及对网络的性能分析,证明了该网络能够准确预测不同实验参数下TbFe2合金的转化率,并具有良好的性能。该网络的设计可以缩短实验周期,节约实验成本,并对反应的机理及工艺研究有一定的价值。

关键词：神经网络预测 TbFe2合金转化率

神经网络预测还原扩散法制备DyFe_2合金转化率的研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

稀有金属材料与工程 2007年第4期36卷 721-723页

作者：郭广思成永君胡小媚叶飞沈阳理工大学辽宁沈阳110168 辽河石油勘探局辽宁盘锦124209

针对还原扩散法制备DyFe2合金中的主要实验参数:反应温度、保温时间、Ca的加入量及Fe的粒度,建立BP神经网络,进行仿真,预测DyFe2合金的转化率。以44组实验数据作为训练样本,进行网络设计,并对网络进行了测试。证明该网络能够预测不同实... 详细信息

针对还原扩散法制备DyFe2合金中的主要实验参数:反应温度、保温时间、Ca的加入量及Fe的粒度,建立BP神经网络,进行仿真,预测DyFe2合金的转化率。以44组实验数据作为训练样本,进行网络设计,并对网络进行了测试。证明该网络能够预测不同实验参数下DyFe2合金的转化率,且具有良好的性能。该网络的设计可以缩短实验周期,降低实验成本,并有利于工艺优化。

关键词：神经网络预测 DyFe2合金转化率

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

神经网络过程模型辨识

化工学报 1997年第5期48卷 547-552页

作者：朱群雄麻德贤北京化工大学计算机系北京100029

利用修正的反传神经网络(BP)算法分别对稳态过程和动态过程以及两个实际化工生产过程进行模型结构辨识,所确定的最佳神经网络结构经验证表明具有较好的收敛性和稳定性,模拟精度高、适用性强.

关键词：神经网络模型辨识化工生产生产过程