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基于MLP的海上无人跨域协同效能评估系统的设计与实现 被引量：2
1
作者 胡宏宇 郜天柱 谷海涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2542-2551,共10页
针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测... 针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测能力指标评价体系,降低了评估过程中的主观性,采用ADC(availability dependability capability)法结合层次分析法生成训练数据,利用MLP(multilayer perceptron)神经网络法客观地衡量系统的效能,结果表明:生成的数据集规模达到2万,该模型评估误差在3%以下,验证了其有效性和适用性;利用PyQt5框架搭建了评估系统界面,实现了环境建模、数据录入、效能评估的功能。 展开更多
关键词 效能评估 mlp 海上无人跨域协同系统 ADC模型 层次分析法
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基于混合模型CHMM和MLP的数码语音识别系统
2
作者 张培玲 李辉 《工矿自动化》 2009年第12期64-68,共5页
针对传统的CHMM应用于语音识别系统存在的缺点,提出了一种由CHMM和MLP网构成的混合模型。该混合模型将MLP网引入到CHMM中来计算每个状态的输出概率,通过MLP网的非线性预测能力代替CHMM中的似然估计值对输出概率进行分析、分类,从而加强... 针对传统的CHMM应用于语音识别系统存在的缺点,提出了一种由CHMM和MLP网构成的混合模型。该混合模型将MLP网引入到CHMM中来计算每个状态的输出概率,通过MLP网的非线性预测能力代替CHMM中的似然估计值对输出概率进行分析、分类,从而加强和提高CHMM的语音识别能力。实验结果表明,将该混合模型应用到语音识别系统中,其识别效果明显优于基于传统的CHMM的识别系统。 展开更多
关键词 数码语音识别 连续隐马尔可夫模型 多层感知器 CHMM mlp
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基于MLP的上海市主要树种单木胸径生长率模型 被引量：4
3
作者 肖舜祯 刘强 +2 位作者 徐志扬 刘龙龙 朱海伦 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1169-1176,共8页
【目的】胸径生长率模型是研究林分生长变化、森林生长收获预估以及生物量和碳储量动态变化等的基础支撑,对于森林资源管理具有重要意义。探索利用多层感知机神经网络技术建立上海市单木胸径生长率模型,为上海市森林资源年度监测数据更... 【目的】胸径生长率模型是研究林分生长变化、森林生长收获预估以及生物量和碳储量动态变化等的基础支撑,对于森林资源管理具有重要意义。探索利用多层感知机神经网络技术建立上海市单木胸径生长率模型,为上海市森林资源年度监测数据更新提供技术支撑。【方法】利用第六次至第九次全国森林资源连续清查上海市1999、2004、2009、2014年4期固定样地调查数据,对复位样木按照两倍标准差法进行胸径生长异常值剔除,再按照树种和前期胸径分组进行数据合并,分组计算样木胸径生长量的算术平均值,然后按复利式计算出相应的生长率,进而分别建立水杉、樟树、女贞、木兰、杨树5个树种的传统非线性回归和人工神经网络多层感知机的单木胸径生长率模型。使用确定系数(R2)和估计值剩余标准差(SEE)进行模型评价,使用确定系数(R2)、估计值剩余标准差(SEE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE)进行预估评价。【结果】5个树种单木胸径生长率建模时,非线性回归模型的确定系数(R2)达到0.854、0.790、0.691、0.641和0.608,多层感知机模型确定系数(R2)达到0.903、0.863、0.802、0.684和0.650,后者确定系数(R2)较非线性回归模型分别提高0.049、0.073、0.111、0.043和0.042,多层感知机模型的估计值剩余标准差(SEE)较非线性回归模型均有所下降,5个树种分别下降0.13、0.26、0.32、0.12和0.10;预估后期胸径时,非线性回归模型确定系数(R2)达到0.880、0.832、0.526、0.860和0.799,多层感知机模型确定系数(R2)达到0.883、0.839、0.561、0.862和0.803,后者确定系数(R~2)较非线性回归模型分别提高0.003、0.007、0.035、0.002和0.004,2种模型的平均预估误差MPE均在2%以内,平均百分标准误差(MPSE)均在20%以内,多层感知机模型的估计值剩余标准差(SEE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE)较非线性回归模型均有所下降,5个树种估计值剩余标准差(SEE)分别下降0.02、0.05、0.07、0.01和0.04,平均预估误差(MPE)分别下降0.01、0.01、0.05、0.01和0.02,平均百分标准误差(MPSE)分别下降0.26、0.09、0.56、0.47和0.33。【结论】多层感知机可以避免模型选型和违背传统统计假设处理。与非线性回归模型相比,多层感知机胸径生长率模型的建模精度和预估精度略有提高,为上海市森林资源年度监测数据更新提供参考。 展开更多
关键词 单木模型 胸径生长率 非线性回归模型 多层感知机模型
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基于人工神经网络的青藏公路铁路沿线生态系统风险研究 被引量：28
4
作者 陈辉 李双成 郑度 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期586-593,共8页
根据青藏公路铁路沿线(50km缓冲区)生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络MLP(MultilayerPercetron)模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型。评价结果显示:青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区... 根据青藏公路铁路沿线(50km缓冲区)生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络MLP(MultilayerPercetron)模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型。评价结果显示:青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区的平均生态风险值居前3位的是:柴达木山地荒漠区(4.2585),果洛那曲高寒灌丛草甸区(2.7640)、青东祁连山地草原区(2.7335);沿线10种植被生态系统平均生态风险值居前3位的是:针叶林生态系统(4.3096)、荒漠生态系统(4.1174)和无植被地段(3.6182)。在影响各区、各植被生态系统风险值大小的因素中,自然因素为主要控制因素,人为因素影响相对较弱。依据评价结果,将青藏公路铁路沿线生态系统划分为4个区:柴达木盆地高风险区、西大滩至当雄中度风险区、青东祁连和青南2个轻度风险区。 展开更多
关键词 生态风险评价 人工神经网络 mlp模型 自然因素 人为因素
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可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法 被引量：2
5
作者 李熙 石长民 +2 位作者 李畅 陈锋锐 田礼乔 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第9期1-3,共3页
多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法,但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此,提出一种可变神经网络结构的方法,逐步去除负值丰度对应的端元,并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉... 多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法,但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此,提出一种可变神经网络结构的方法,逐步去除负值丰度对应的端元,并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉地区模拟TM遥感影像实验可以发现,该方法与传统MLP方法以及线性光谱分解方法的平均误差分别为0.077 7、0.081 9、0.094 3,说明该方法的分解精度高于其他2种分解方法,能克服丰度负值问题。 展开更多
关键词 遥感 混合像元 神经网络 多层感知网络 非负约束 非线性光谱分解模型
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大电网并列运行水轮发电机组功率智能预测开关控制 被引量：1
6
作者 郭创新 梁年生 +2 位作者 叶鲁卿 曾杰 金和平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1997年第1期25-28,32,共5页
综合了最小二乘法和多层前馈网络（ＭＬＰ）的优点，提出一种适合于快速非线性预测的智能预测器；并基于它对水轮发电机组有功功率的预测，研究出一种简单实用的仿人智能开关控制策略。由此组成的控制系统有很好的智能性和预见性，且在... 综合了最小二乘法和多层前馈网络（ＭＬＰ）的优点，提出一种适合于快速非线性预测的智能预测器；并基于它对水轮发电机组有功功率的预测，研究出一种简单实用的仿人智能开关控制策略。由此组成的控制系统有很好的智能性和预见性，且在目前条件下易于现场改造。把它应用于湖南资兴市波水电站的机组功率调节试验中，取得了令人满意的控制性能。 展开更多
关键词 电网 水轮发电机 智能开关
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基于灰色关联度和Shapley值的区间组合预测模型及其应用 被引量：7
7
作者 陈勤勤 陈华友 韩冰 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期16-24,共9页
在不确定环境下,区间数是复杂系统一种信息表达形式.论文在单项区间预测的基础上,提出单项预测方法与实际值序列之间的灰色关联度作为精度的度量准则,构建区间型组合预测模型.考虑模型求解的复杂性,从对策论的角度出发,把组合预测方法... 在不确定环境下,区间数是复杂系统一种信息表达形式.论文在单项区间预测的基础上,提出单项预测方法与实际值序列之间的灰色关联度作为精度的度量准则,构建区间型组合预测模型.考虑模型求解的复杂性,从对策论的角度出发,把组合预测方法视为一个合作对策,单项预测方法视为合作对策的局中人,灰色关联度作为度量合作对策的收益函数,按照合作对策中Shapley值法在各单项预测模型中进行分配,从而给出组合预测权系数确定的新思路.为了验证模型的有效性,利用西德克萨斯中质原油现货价格,针对论文提出的组合模型进行比较分析,计算结果验证了论文提出的模型的可行性与有效性. 展开更多
关键词 区间组合预测 灰色关联度 SHAPLEY值 mlp(multilayer perceptron)模型 Holt指数平滑模型 SVM(support vector machine)模型
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基于机器学习的煤自然发火期预测 被引量：8
8
作者 张利冬 宋泽阳 +1 位作者 罗振敏 赵珊珊 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期118-124,共7页
为快速准确地预测煤自然发火期,首先基于大型煤自燃低温氧化试验及文献数据组成数据集,并考虑煤自燃影响因素众多且与发火期存在复杂的非线性关系,建立包含煤自然发火期、环境温度、煤炭热值、水分等参数的数据集;其次采用多层感知机(M... 为快速准确地预测煤自然发火期,首先基于大型煤自燃低温氧化试验及文献数据组成数据集,并考虑煤自燃影响因素众多且与发火期存在复杂的非线性关系,建立包含煤自然发火期、环境温度、煤炭热值、水分等参数的数据集;其次采用多层感知机(MLP)和随机森林(RF)等机器学习方法建立煤自然发火期预测模型,表征内部因素和外部因素对发火期的影响;同时为增强模型的拟合能力和泛化能力,利用特征工程研究特征变量的相关性,以筛选模型的输入特征;然后利用网格搜索法优化模型超参数,以提高模型的预测能力;最后利用学习曲线法评估模型状态,防止模型过拟合。结果表明:RF和MLP模型均能预测煤自然发火期,RF模型的泛化能力更高;RF和MLP模型预测的平均绝对误差(MAE)分别为9.34天和12.10天,说明机器学习模型可同时考虑多个内外影响因素的复杂作用。 展开更多
关键词 煤自然发火期 机器学习 预测模型 随机森林(RF) 多层感知机(mlp)
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发音特征在维汉语音识别中的应用
9
作者 秦春香 黄浩 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第23期177-180,共4页
采用传统谱特征作为输入进行语音识别通常会受到声学环境差异的影响。为此,提出汉语和维语音素和音位的对应规则,并将这种规则应用于基于发音特征的语音识别系统。训练神经网络多层感知器,获取语音信号各类发音特征的后验概率,将其与美... 采用传统谱特征作为输入进行语音识别通常会受到声学环境差异的影响。为此,提出汉语和维语音素和音位的对应规则,并将这种规则应用于基于发音特征的语音识别系统。训练神经网络多层感知器,获取语音信号各类发音特征的后验概率,将其与美尔频率倒谱系数(MFCC)拼接后送入隐马尔科夫模型进行声学模型训练。将不同发音特征分别与传统MFCC特征进行组合并给出测试结果。实验结果表明,当汉语声带状况和送气发音特征与传统MFCC组合时,以及维语的发音方式和声带状况特征与MFCC组合之后,系统误识率较低。 展开更多
关键词 维汉语音识别 多层感知器 声学模型 美尔频率倒谱系数 特征组合
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