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基于粒计算的非线性感知机

数据采集与处理 2022年第3期37卷 566-575页

作者：陈玉明董建威厦门理工学院计算机与信息工程学院厦门361024 易成功(厦门)信息科技有限公司厦门361024

感知机是模式识别领域的二分类判别模型,具有简单、线性和运算效率高的优点,也是众多分类器的基础。然而,感知机无法表达复杂的非线性映射,难以处理非线性可分数据。针对感知机的固有缺陷,结合粒计算特性,本文提出了一种新型的感知机分... 详细信息

感知机是模式识别领域的二分类判别模型,具有简单、线性和运算效率高的优点,也是众多分类器的基础。然而,感知机无法表达复杂的非线性映射,难以处理非线性可分数据。针对感知机的固有缺陷,结合粒计算特性,本文提出了一种新型的感知机分类模型——粒感知机。通过粒计算理论,样本在单特征上的粒化形成粒子,多特征上的粒化构造成粒向量;进一步定义粒感知机模型,设计粒感知机策略,提出粒感知机学习算法。为了求解粒感知机的优化解,证明了粒感知机损失函数的导数形式,设计了梯度下降算法,并从收敛速度、非线性能力与分类精度多方面进行了实验比较,结果表明所提出的粒感知机模型具有收敛速度快与非线性处理数据的能力。

关键词：感知机粒计算非线性分类粒感知机收敛速度

基于多层感知机和近端策略优化的滚动轴承故障诊断方法

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轴承 2024年第2期 89-94页

作者：吕渊张西良江苏大学机械工程学院江苏镇江212013

针对基于价值函数的强化学习故障诊断方法存在无法应对随机策略以及策略微弱变化导致维度爆炸的问题,提出了基于多层感知机和近端策略优化(MLP-PPO)的滚动轴承故障诊断方法。首先,基于多层感知机网络构建强化学习智能体;然后,基于策略... 详细信息

针对基于价值函数的强化学习故障诊断方法存在无法应对随机策略以及策略微弱变化导致维度爆炸的问题,提出了基于多层感知机和近端策略优化(MLP-PPO)的滚动轴承故障诊断方法。首先,基于多层感知机网络构建强化学习智能体;然后,基于策略网络和价值网络的框架构建与智能体交互的故障诊断环境,充分提取故障特征;最后,采用策略梯度优化方法拟合故障诊断目标函数,通过近端策略优化方法寻找故障诊断最优策略。通过XJTU-SY滚动轴承数据集进行试验的结果表明,相对于SVM,CNN,DQN等方法,基于MLP-PPO的故障诊断方法的准确率更高(约96%)。

关键词：滚动轴承故障诊断强化学习感知机策略函数智能体

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基于超宽带厘米波的液体安检感知机模型

电子学报 2018年第12期46卷 3002-3007页

作者：周冬梅包桦楠邱实成都理工大学信息科学与技术学院四川成都610059 西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 中国科学院西安光学精密机械研究所陕西西安710119

针对常用安检技术对液体危险品检测存在效率低等问题,提出一种利用散射参数曲线特征识别液体危险品的方法.厘米波通过介电常数和粘稠度有区别的液体时,相应散射参数曲线的特征有所不同.利用超宽带技术收集大量的采样点以达到精确描述散... 详细信息

针对常用安检技术对液体危险品检测存在效率低等问题,提出一种利用散射参数曲线特征识别液体危险品的方法.厘米波通过介电常数和粘稠度有区别的液体时,相应散射参数曲线的特征有所不同.利用超宽带技术收集大量的采样点以达到精确描述散射参数曲线的目的.感知机模型通过识别散射参数曲线的特征对待测液体的危险程度进行分类.实验表明识别正确率达到96%以上.

关键词：感知机液体危险品散射参数曲线特征超宽带

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基于多层感知机网络的古代玻璃制品类别预测

兰州文理学院学报（自然科学版） 2023年第3期37卷 57-62页

作者：史宝明赵旭王海涛张婷兰州文理学院数字媒体学院甘肃兰州730000

中国古代玻璃制品在风化过程中,其化学成分会受埋藏环境的影响而发生变化.文中建立了多层感知机网络模型,并运用已知类型的玻璃成分数据进行模型训练,进而根据未知类型的玻璃成分数据实现玻璃类型的预测.实验结果表明,验证准确率可达到1... 详细信息

中国古代玻璃制品在风化过程中,其化学成分会受埋藏环境的影响而发生变化.文中建立了多层感知机网络模型,并运用已知类型的玻璃成分数据进行模型训练,进而根据未知类型的玻璃成分数据实现玻璃类型的预测.实验结果表明,验证准确率可达到100%.对预测结果和已知类型的玻璃成分数据进行对比分析,发现预测结果的合理性较高.通过调整多层感知机神经网络模型中间隐藏层节点的个数可调整模型的灵敏度,由模型在训练过程中损失函数和准确率的变化可知,要想达到100%的验证准确率,模型隐藏层的节点数不能太少,当节点数控制在8到15个小时,模型预测的准确率较高.

关键词：文物玻璃感知机深度神经网络相关性分析

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人工蜂群算法优化感知机

人工蜂群算法优化感知机

作者：何东航重庆大学

学位级别：硕士

我们已经进入了大数据时代,它是一个可用信息大爆炸的时期,为现代社会发展提供了极好的机遇,未来各行业的核心竞争力在很大程度上依赖于将大数据转化为信息和知识的速度和能力,这取决于数据分析和应用水平,任何国家或地区要想获得竞争优... 详细信息

我们已经进入了大数据时代,它是一个可用信息大爆炸的时期,为现代社会发展提供了极好的机遇,未来各行业的核心竞争力在很大程度上依赖于将大数据转化为信息和知识的速度和能力,这取决于数据分析和应用水平,任何国家或地区要想获得竞争优势,大数据分析与挖掘是一个极具战略价值的领域。但由于大数据的高维特性和海量样本给数据分析带来了极大的挑战,表现在三个方面:第一、高维特征带来噪声污染,伪相关,非齐性;第二、高维度和海量样本引起算法不稳定和巨大的计算花费;第三、不同的时间点上用不同的处理方法处理多源聚合的海量样本,带来了非齐性、实验变异和统计偏差等热点问题。为处理大数据的挑战,现有的统计方法和计算方法已经不再适用,急需新的统计方法和稳定的快速算法。很多的机器学习算法用于大数据的分析与处理,如支持向量机用于银行、电信、企业的顾客分类,避免了数据的高维特征带来的困难。支持向量机的思想来源于感知机,感知机是从训练数据集学习分离超平面,把训练数据集分为正类和负类。但学习的分离超平不唯一,原因是由于感知机迭代算法与初始迭代点的选取和迭代终止条件有关,使得感知机的泛化能力不是太好。论文把蜂群智能算法引入感知机的学习算法中,构建了感知机的迭代损失函数为:该损失函数反映的是误分类点的个数。为与蜂群算法吻合,将迭代损失函数反号作为蜂群算法的适应度函数,蜂群算法优化感知机分离超平面的过程就是最大化适应度函数。即实验结果表明:蜂群优化算法得到的分离超平面的分类效果优于传统的感知机。

关键词：感知机人工蜂群算法分离超平面损失函数

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一个感知机神经网络字符识别器的实现

电子技术应用 2015年第3期41卷 120-122,129页

作者：杨戈张威强黄静北京师范大学珠海分校信息技术学院广东珠海519087 北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室广东深圳518055

针对英文印刷字体,设计并实现了一个基于感知机神经元网络的字符识别器,输入印刷字符"L"和"I",对识别器进行训练、学习,以达到识别字符的目的。通过4000组的实验数据表明,该识别器对规范印刷的英文字符能高效、准确地识别出来,程序的平... 详细信息

针对英文印刷字体,设计并实现了一个基于感知机神经元网络的字符识别器,输入印刷字符"L"和"I",对识别器进行训练、学习,以达到识别字符的目的。通过4000组的实验数据表明,该识别器对规范印刷的英文字符能高效、准确地识别出来,程序的平均学习次数为6.95次,平均用时0.006 812 56 s,耗时在可接受范围之内,进而验证了该字符识别器在实际应用中的可行性。

关键词：人工神经元感知机 MATLAB

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漫话人工智能2——神经元模型和感知机

无线电 2020年第12期 75-78页

作者：闫石不详

其实神经网络不是什么新鲜物,几十年前就有,但是屡受挫折,现在终于枯木逢春。我们结合历史,探寻其发展轨迹,看看为什么它会有这么多波折。人们很早就开始探求人类大脑的奥秘,试图发现智慧产生的根源。

关键词：神经元模型人工智能感知机神经网络人类大脑发展轨迹

改进感知机多类分类方法在车辆类型识别中的应用

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计算机应用与软件 2015年第9期32卷 152-156,174页

作者：刘万军李琳辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

车辆类型识别特征参数提取的关键是确定车辆顶棚位置。提出一种按比例截取顶棚厚度、确定顶棚位置的方法。针对训练传统感知机所需初始权向量及惩罚系数需人工设定而造成训练速度慢、准确率低等问题,提出一种初始权向量自动确定及惩罚... 详细信息

车辆类型识别特征参数提取的关键是确定车辆顶棚位置。提出一种按比例截取顶棚厚度、确定顶棚位置的方法。针对训练传统感知机所需初始权向量及惩罚系数需人工设定而造成训练速度慢、准确率低等问题,提出一种初始权向量自动确定及惩罚系数更新方法,并应用一对一分类方法解决车型繁多分类问题。实验结果表明,该方法能有效收敛到固定权值,顶棚位置确定准确,迭代速度快,识别准确率高。

关键词：车辆类型识别权向量惩罚系数感知机一对一

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感知机样本线性不可分的判定定理的简明证法

太原理工大学学报 2008年第S2期39卷 189-190,194页

作者：武增喜崔冬华太原理工大学计算机与软件学院山西太原030024

针对感知机的训练算法在训练样本线性不可分的情况下,感知机的学习不会收敛,需要判断解是否存在的问题,给出了一种直观的方法证明线性不可分的判定定理。通过将样本集定义为n维欧氏空间中的凸包,找到线性不可分问题两个等价命题。该方... 详细信息

针对感知机的训练算法在训练样本线性不可分的情况下,感知机的学习不会收敛,需要判断解是否存在的问题,给出了一种直观的方法证明线性不可分的判定定理。通过将样本集定义为n维欧氏空间中的凸包,找到线性不可分问题两个等价命题。该方法具有要求条件较弱且几何意义明显的优点。

关键词：感知机训练算法线性不可分