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基于L-MBP神经网络的煤自然发火期预测被引量：5: 1; 作者陆卫东王继仁 +2 位作者单亚飞洪林王雪峰《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2006年第6期815-818,共4页; 针对不同矿井、矿井不同工作面预测煤自然发火期的难题,采用具有较好收敛性的L-M(Levernberg-Marquardt)BP算法的神经网络,开发出煤自然发火期预测仿真系统软件。根据煤自燃的内因和外因影响因素,在东北矿区各自燃采场收集了152个样本... 展开更多; 关键词煤自然发火期 L-mbp算法神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

巷道围岩稳定性分类的MBP神经网络预测研究被引量：4: 2; 作者盛建龙方奕晖胡建华《武汉科技大学学报》 CAS 2004年第4期349-351,共3页; 研究BP神经网络的工作原理和改进技术,分析巷道围岩稳定性的影响因素,基于改进的MBP神经网络建立了围岩稳定性分类的神经网络识别模型。研究结果表明,该预测模型性能好,预测精度高,预测结果能很好地拟合地下工程实际,验证了该模型的可... 展开更多; 关键词巷道围岩稳定性分类 mbp神经网络预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用变参数激励函数的人工神经网络被引量：6: 3; 作者龙欣海肖田元陈晓峰《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第12期71-73,共3页; 隐层神经元采用相同的激励函数会限制网络的非线性表达能力,因此,提出变参数激励函数,在学习中同时调整网络权值和激励函数的参数,增强网络的表达能力。并使用遗传算法与MBP结合的学习算法训练网络。此方法具有全局收敛能力和很高的精度。; 关键词人工神经网络遗传算法变参数激励函数学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新型的前馈多层神经网络学习算法: 4; 作者韩智刚张安邦杨士中《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第6期100-103,共4页; 利用矩阵ＭｏｏｒｅＰｅｎｒｏｓｅ逆的方法，提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法———ＭＢＰ（ＭａｔｒｉｘＢＰ）算法。该算法采用了群体搜索的策略，打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式，一次可搜索权空间中一个超平面。仿... 展开更多; 关键词神经网络 mbp算法前馈神经网络学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于L-MBP神经网络的煤自然发火期预测被引量：5: 1; 作者陆卫东王继仁单亚飞洪林王雪峰; 机构新疆工业高等专科学校城建环保系辽宁工程技术大学资源与环境工程学院; 出处《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2006年第6期815-818,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50474010); 文摘针对不同矿井、矿井不同工作面预测煤自然发火期的难题,采用具有较好收敛性的L-M(Levernberg-Marquardt)BP算法的神经网络,开发出煤自然发火期预测仿真系统软件。根据煤自燃的内因和外因影响因素,在东北矿区各自燃采场收集了152个样本训练数据,并应用于该软件训练、预测其结果误差<10%。在神东矿区进行预测时,预测结果与实际情况吻合较好,为制定预防采场自然发火的技术措施提供了可靠的技术参数。; 关键词煤自然发火期 L-mbp算法神经网络; Keywords coal spontaneous combustion stage L-mbp algorithm neural network; 分类号 TD75 [矿业工程—矿井通风与安全]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名巷道围岩稳定性分类的MBP神经网络预测研究被引量：4: 2; 作者盛建龙方奕晖胡建华; 机构武汉科技大学化工与资源环境学院中南大学资源与安全学院; 出处《武汉科技大学学报》 CAS 2004年第4期349-351,共3页; 文摘研究BP神经网络的工作原理和改进技术,分析巷道围岩稳定性的影响因素,基于改进的MBP神经网络建立了围岩稳定性分类的神经网络识别模型。研究结果表明,该预测模型性能好,预测精度高,预测结果能很好地拟合地下工程实际,验证了该模型的可行性和实用性。; 关键词巷道围岩稳定性分类 mbp神经网络预测; Keywords tunnel surrounding rock stability classification mbp neural network prediction; 分类号 TD175.3 [矿业工程—矿山地质测量]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用变参数激励函数的人工神经网络被引量：6: 3; 作者龙欣海肖田元陈晓峰; 机构清华大学自动化系国家CIMS工程技术研究中心; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第12期71-73,共3页; 文摘隐层神经元采用相同的激励函数会限制网络的非线性表达能力,因此,提出变参数激励函数,在学习中同时调整网络权值和激励函数的参数,增强网络的表达能力。并使用遗传算法与MBP结合的学习算法训练网络。此方法具有全局收敛能力和很高的精度。; 关键词人工神经网络遗传算法变参数激励函数学习算法; Keywords neural network Activation function mbp Genetic algorithms; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新型的前馈多层神经网络学习算法: 4; 作者韩智刚张安邦杨士中; 机构重庆大学通信与测控工程学院; 出处《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第6期100-103,共4页; 文摘利用矩阵ＭｏｏｒｅＰｅｎｒｏｓｅ逆的方法，提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法———ＭＢＰ（ＭａｔｒｉｘＢＰ）算法。该算法采用了群体搜索的策略，打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式，一次可搜索权空间中一个超平面。仿真结果表明，该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。; 关键词神经网络 mbp算法前馈神经网络学习算法; Keywords neural networks / mbp algorithm forward neural networks; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料