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基于模糊Modular神经网络的官厅水库及邻区的地震危险性估计 被引量:4
1
作者 武安绪 吴培稚 张丽芳 《西北地震学报》 CSCD 北大核心 2005年第z1期65-71,共7页
首先介绍了模糊Modular神经网络的原理、建模方法与仿真实验,然后利用该方法把一些常用的地震学指标作为神经网络的输入,未来50年最大震级则作为网络的期望输出,对官厅水库及邻区的地震活动进行学习与最大震级序列建模,进行危险性预测... 首先介绍了模糊Modular神经网络的原理、建模方法与仿真实验,然后利用该方法把一些常用的地震学指标作为神经网络的输入,未来50年最大震级则作为网络的期望输出,对官厅水库及邻区的地震活动进行学习与最大震级序列建模,进行危险性预测。通过分析,认为该方法在一定程度上具有学习、建模与外推预测泛化能力,具有很好的中长期地震危险性预测效果,可以作为中长期地震危险性分析的工具。 展开更多
关键词 官厅水库及邻区 模糊modular神经网络 地震危险性预测
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模糊化的Modular模糊神经网络降水预报模型研究
2
作者 黄颖 金龙 主毅 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第18期4797-4800,共4页
以广西西南部前汛期5、6月25个气象站平均逐日降水量作为预报对象,采用自然正交分解方法和模糊化方法对输入因子预处理后,结合Modular模糊神经网络建立了一种新的降水预报模型,并进行了逐日业务预报应用试验。结果表明,该降水预报模型... 以广西西南部前汛期5、6月25个气象站平均逐日降水量作为预报对象,采用自然正交分解方法和模糊化方法对输入因子预处理后,结合Modular模糊神经网络建立了一种新的降水预报模型,并进行了逐日业务预报应用试验。结果表明,该降水预报模型比常规Modular模糊神经网络方法及逐步回归方法有更高的预报精度,具有较好的业务应用前景。 展开更多
关键词 模糊化 模块化模糊神经网络 自然正交展开 逐日降水量 预报建模
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Modular-tree:一个自构筑的神经网络结构(英文)
3
作者 陈珂 余祥 +1 位作者 迟惠生 杨立平 《北京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1996年第1期110-119,共10页
提出了一种新颖的具有自构筑能力的神经网络结构,称之为Modular-tree和两个相应的自构筑算法。在此结构中,任何现存的前馈神经网络均可以作为子网。对于一个给定的学习任务,利用提出的生成算法通过对输入空间递归地划分,自动生成一树状... 提出了一种新颖的具有自构筑能力的神经网络结构,称之为Modular-tree和两个相应的自构筑算法。在此结构中,任何现存的前馈神经网络均可以作为子网。对于一个给定的学习任务,利用提出的生成算法通过对输入空间递归地划分,自动生成一树状的模块神经网络,从而避免了网络结构预置问题。由于使用了“分治”原理,Modular-tree具有良好的性能及快速训练的能力。此结构已用于多个监督学习问题(包括:标准测试及现实世界问题)并取得令人满意的实验结果。 展开更多
关键词 模块神经网络 自构筑 监督学习
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基于通道注意力机制的MIMO神经网络均衡算法
4
作者 户俊杰 延凤平 +2 位作者 郭浩 王鹏飞 骆长亮 《光通信技术》 北大核心 2025年第3期22-26,共5页
针对模分复用光传输系统中的模式串扰问题,提出了一种基于通道注意力机制的多输入多输出(MIMO)神经网络均衡算法(MIMO-NNE-CAM)算法。该算法通过引入通道注意力机制,使神经网络专注于更重要的信道特征,实现信号的有效均衡。为验证算法性... 针对模分复用光传输系统中的模式串扰问题,提出了一种基于通道注意力机制的多输入多输出(MIMO)神经网络均衡算法(MIMO-NNE-CAM)算法。该算法通过引入通道注意力机制,使神经网络专注于更重要的信道特征,实现信号的有效均衡。为验证算法性能,利用VPI Transmission仿真平台搭建了三模模分复用系统进行测试。实验结果表明:在满足误码率为1×10^(-3)的条件下,MIMO-NNE-CAM算法相较原始MIMO-NNE算法和最小均方(LMS)算法分别具有1.3dB和3.1dB的性能增益,且在强耦合情况下也能保持稳定的误码性能,展现出更快的收敛速度和更强的抗耦合能力。 展开更多
关键词 信道均衡 模分复用 神经网络 模间串扰 通道注意力机制
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柔性直流配电网中接地故障检测技术研究 被引量:1
5
作者 郑峰 吕佳雯 +1 位作者 林燕贞 梁宁 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第4期54-64,共11页
针对柔性直流配电系统拓扑结构复杂,故障种类多、故障识别难度大等问题,提出一种基于相对熵(K-L)散度优化变分模态分解(VMD)与结合Inception的卷积神经网络(CNN)的故障检测方法,该方法首先对故障点的正极暂态电压时域波形采用K-L VMD方... 针对柔性直流配电系统拓扑结构复杂,故障种类多、故障识别难度大等问题,提出一种基于相对熵(K-L)散度优化变分模态分解(VMD)与结合Inception的卷积神经网络(CNN)的故障检测方法,该方法首先对故障点的正极暂态电压时域波形采用K-L VMD方法提取特征分量,利用特征模态分量构造识别判据,接着对采样数据进行CNN训练,获取模型最优参数,最后利用仿真平台搭建了一个基于模块化多电平变换器(MMC)的10 kV两端直流配电网结构来验证所提方法的有效性,仿真实验表明利用K-L散度优化变分模态分解对仿真数据进行处理,具有良好的推广能力,且具备对噪声的抗干扰能力,所提出的故障检测方法有效,对于各种故障类型的识别具有较强的灵敏性,能准确识别故障类型。 展开更多
关键词 柔性直流配电网 K-L散度优化 变分模态分解 卷积神经网络 故障检测 模块化多电平变换器
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一种基于图社区检测的二进制模块化方法
6
作者 刘新鹏 傅强 +2 位作者 张红宝 陈晓光 杨满智 《信息安全研究》 北大核心 2025年第1期43-49,共7页
随着信息技术的不断发展,软件规模不断增加.复杂的大型软件是通过组合实现独立功能模块的组件构建的.然而,一旦源代码被编译成二进制文件这些模块化信息就会丢失,二进制模块化任务的目标就是重建这些模块化信息.二进制模块化任务有许多... 随着信息技术的不断发展,软件规模不断增加.复杂的大型软件是通过组合实现独立功能模块的组件构建的.然而,一旦源代码被编译成二进制文件这些模块化信息就会丢失,二进制模块化任务的目标就是重建这些模块化信息.二进制模块化任务有许多下游应用场景,比如二进制代码复用现象检测、二进制相似度检测、二进制软件成分分析等.提出一种新的图社区检测算法,并基于该算法设计了一种二进制模块化方法.通过对7839个Linux系统的二进制文件进行模块化验证该方法的有效性,实验显示该方法的Normalized Turbo MQ指标为0.557,比现有的最先进方法提升58.6%,并且该方法的运行时间开销远低于已有方法.同时,还提出了一种库粒度的二进制模块化方法,已有的二进制模块化方法只能将二进制文件分解为若干个模块,库粒度的二进制模块化方法可以将二进制文件分解为若干个库,同时展示了这种方法在挖矿恶意软件家族分类中的应用. 展开更多
关键词 软件安全 二进制分析 软件模块化 图神经网络 社区检测
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模块化自重构卫星智能变构规划
7
作者 贾晓冷 叶东 +1 位作者 王博 孙兆伟 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第4期1-9,共9页
为解决航天任务复杂化与传统定构型卫星设计之间的矛盾,航天机构着眼于研究具有灵活构型变化能力的模块化自重构卫星,其中变构规划是一个具有挑战性的研究领域。针对模块化卫星变构问题,以立方体晶格型卫星作为研究对象,基于图论提出了... 为解决航天任务复杂化与传统定构型卫星设计之间的矛盾,航天机构着眼于研究具有灵活构型变化能力的模块化自重构卫星,其中变构规划是一个具有挑战性的研究领域。针对模块化卫星变构问题,以立方体晶格型卫星作为研究对象,基于图论提出了描述卫星拓扑结构的构型矩阵和拓展矩阵。通过对卫星模块运动特点的研究,给出了求解模块运动可达空间的算法。将卫星的变构问题视为序列决策问题,基于深度强化学习理论,将变构过程建模为马尔可夫决策过程,设计了基于演员-评论家(actor-critic)模型的智能变构规划方法,建立多层神经网络以近似演员与评论家函数,通过训练神经网络,逐步改进卫星变构策略性能。仿真实验结果表明,所提出的变构方法对于给定的卫星算例,可以得到逐步改进的卫星变构策略,针对不同模块数的卫星构型具有通用性,同时相比于传统基于启发式搜索的变构方法,在变构步数、计算时间和变构成功率上具有优势,验证了所提出的智能规划方法在未来模块化卫星设计工作中具有潜在的价值。 展开更多
关键词 模块化自重构卫星 变构规划 深度强化学习 神经网络 演员-评论家模型
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面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型 被引量:10
8
作者 王振飞 陈金磊 +1 位作者 郑志蕴 刘冰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期232-235,共4页
随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一... 随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一种自适应模块化神经网络结构模型(AMNN).首先,对训练数据集采用概率密度峰值聚类算法确定训练数据集的聚类中心,以此确定每个模块的训练样本集,然后每个模块采用训练BP神经网络算法,该算法可以利用分配来的训练样本数据自适应构建模块结构.实验结果表明,该模型相对标准的随机森林算法和传统单一全互连前馈神经预测心血管疾病准确率高,收敛速率快. 展开更多
关键词 模块化神经网络 自适应 心血管疾病(CVD) 聚类算法
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控制图模式及其智能识别方法 被引量:12
9
作者 余忠华 吴昭同 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期521-525,共5页
控制图是现场质量控制的重要工具 ,使用控制图最为困难的问题是识别控制图中是否存在异常现象以及异常现象存在时的具体模式 .针对这一问题展开研究 ,提出了基于多 ANN神经网络模型与模糊化预处理的控制图模式智能识别方法 .经计算机模... 控制图是现场质量控制的重要工具 ,使用控制图最为困难的问题是识别控制图中是否存在异常现象以及异常现象存在时的具体模式 .针对这一问题展开研究 ,提出了基于多 ANN神经网络模型与模糊化预处理的控制图模式智能识别方法 .经计算机模拟和应用实践表明该方法是切实可行的 . 展开更多
关键词 控制图 模式识别 多ANN神经网络 模糊编码
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层次模块化模糊神经网络在铝电解故障诊断中的应用 被引量:7
10
作者 李界家 张双喜 +1 位作者 马斌 李文红 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第5期860-862,866,共4页
目的针对铝电解故障发生机理及特点,提出采用层次模块化模糊神经网络实现对铝电解故障快速、有效检测的新方法.方法利用数据处理子模块,诊断子模块,决策子模块,从而对铝电解生产过程中的故障进行诊断.结果数据处理子网络实现了对数据的... 目的针对铝电解故障发生机理及特点,提出采用层次模块化模糊神经网络实现对铝电解故障快速、有效检测的新方法.方法利用数据处理子模块,诊断子模块,决策子模块,从而对铝电解生产过程中的故障进行诊断.结果数据处理子网络实现了对数据的特征提取,优化了数据结构,将大结构的神经网络分解成多个小网络,并用决策神经网络对故障进行模式分类.结论该方法优化了大结构神经网络的学习性能,提高了故障检测的准确率,具有良好的实用价值. 展开更多
关键词 模块化神经网络 BP神经网络 模糊C均值聚类法 铝电解故障诊断
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模块化神经网络的系统结构和学习算法 被引量:8
11
作者 凌卫新 郑启伦 陈琼 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第19期13-15,72,共4页
提出了一种基于模块化的神经网络的系统结构和学习算法,它通过用分解判定子模块对输入向量的适当分区域、由合成子网将各区域的结果合成,实现了复杂任务的自动分解判定和模块化训练策略。一般函数逼近和三维墨西哥草帽等2个实现表明,该... 提出了一种基于模块化的神经网络的系统结构和学习算法,它通过用分解判定子模块对输入向量的适当分区域、由合成子网将各区域的结果合成,实现了复杂任务的自动分解判定和模块化训练策略。一般函数逼近和三维墨西哥草帽等2个实现表明,该文提出的结构和算法是可行的、有效的;与非模块化神经网络技术相比,提高了训练速度、改善了网络性能,它具有并行性高、通用性强、对新增样本易于学习、便于硬件实现等特点。 展开更多
关键词 模块化结构 神经网络 学习算法 分解判定
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模块化神经网络子网的动态集成方法学研究 被引量:2
12
作者 王攀 李幼凤 +1 位作者 范衠 冯帅 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1143-1147,共5页
提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之... 提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于:距离测度(绝对距离测度和相对距离测度);个体数目(有些全部参与集成,有些则是部分参与);集成策略和规则(数据驱动和数据/知识驱动)。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时,还提出了一种基于"一专多能"思想的子网训练方法。 展开更多
关键词 模块化神经网络 “分而治之”原理 动态集成 距离测度 数据与/或知识驱动策略
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机床大件结构复合优化方法研究 被引量:2
13
作者 颜华生 侯亮 郑添杰 《现代制造工程》 CSCD 2007年第10期44-47,共4页
在分析机床广义模块设计和结构智能优化的基础上,论述基于人工神经网络和有限元优化的大件模块结构复合优化方法,给出大件模块结构的尺寸优化设计变量自动搜索寻优计算方法及整机部件间的协调优化方法,实现部件间关键尺寸的快速协调优化... 在分析机床广义模块设计和结构智能优化的基础上,论述基于人工神经网络和有限元优化的大件模块结构复合优化方法,给出大件模块结构的尺寸优化设计变量自动搜索寻优计算方法及整机部件间的协调优化方法,实现部件间关键尺寸的快速协调优化,提高产品的性能和设计效率。最后,给出某数控机床的大件结构复合优化案例,说明该方法的有效性。 展开更多
关键词 机床 复合优化 广义模块化 神经网络
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一种含两层专家网络的委员会机器模型 被引量:1
14
作者 金健 黄国兴 +1 位作者 梁道雷 鲍钰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第1期160-163,180,共5页
针对含单层专家网络的委员会机器在处理复杂问题时拟合能力不足的情况,本文提出了一种基于两层专家网络的委员会机器(CM-2LE)模型,并推导了其中的网络权值学习规则。对人造数据的整体检验和对实际的气象数据的逐次预报检验,通过调节隐... 针对含单层专家网络的委员会机器在处理复杂问题时拟合能力不足的情况,本文提出了一种基于两层专家网络的委员会机器(CM-2LE)模型,并推导了其中的网络权值学习规则。对人造数据的整体检验和对实际的气象数据的逐次预报检验,通过调节隐含层节点数目,实验误差结果出现了较明显的减小过程,表明通过增加委员会机器中专家网络的层数,可以提高委员会机器的拟合能力。 展开更多
关键词 委员会机器 模糊C均值聚类 模块化神经网络 短期预报
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基于粗糙集的并行协作模块化神经网络模式分类器 被引量:1
15
作者 凌卫新 郑启伦 陈琼 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第23期57-60,共4页
该文提出了基于粗糙集的K类模式分类器的体系结构(RSPCMNNC),基于粗糙集理论提出了三个预处理算法,简化了分类器的结构,降低了学习难度,有效地避免产生过多的子网。样本空间基于最大均衡的策略来划分,保证BP算法在学习过程中的有效性。... 该文提出了基于粗糙集的K类模式分类器的体系结构(RSPCMNNC),基于粗糙集理论提出了三个预处理算法,简化了分类器的结构,降低了学习难度,有效地避免产生过多的子网。样本空间基于最大均衡的策略来划分,保证BP算法在学习过程中的有效性。实验结果表明,该文提出的RSPCMNNC分类器显示出更高的识别率,对于实际应用中多特征模式的识别问题,具有很大的实用价值。 展开更多
关键词 粗糙集 并行协作模块化 神经网络 模式分类器 任务分解
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基于模块化神经网络的铁水硅含量预测系统 被引量:1
16
作者 李界家 魏颖 +1 位作者 周昊 李颖 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第2期390-394,共5页
目的提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉... 目的提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉温.结果提高了学习效率和泛化能力,有效地改善了模型的预测精度.结论模块化神经网络铁水硅含量预测模型,将同类量进行了模块划分,通过对铁水硅含量预测,可提高炉温的控制精度和动态跟踪能力,具有结构简单、实时性好、预测精度高等特点. 展开更多
关键词 模块化神经网络 铁水硅含量 预测控制 预测精度
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多层自适应模块化神经网络结构设计 被引量:13
17
作者 张昭昭 乔俊飞 余文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2827-2838,共12页
针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑... 针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑对信息的学习是有目的的选择不同功能模块中多个子模块协同学习的事实,提出一种多层自适应模块化神经网络结构设计方法.其实质是首先对所有的训练数据采用概率密度峰值快速聚类算法确定训练数据的聚类中心,以此确定模块化神经网络中功能模块的个数,其次采用条件模糊聚类实现对每个功能模块中子模块的划分并确定每个子模块的训练样本集;对功能模块中的每一个子模块采用训练误差峰值构造RBF网络的增长算法,该算法能根据分配来的训练样本自适应构建子模块结构;在子模块集成方面,采用基于距离测度的子模块集成方法,该方法能从不同的功能模块中选择不同的子模块对训练样本协同处理.该文提出的模块化神经网络结构设计方法只需要2个人工参数且学习速度提高了近10倍,在一定程度上实现了神经网络的黑箱效应.最后,文中基于人工数据集的复杂函数拟合问题、双螺旋分类问题以及真实数据集的回归问题进行了实验,并与当前国际流行的网络结构进行了对比,结果显示文中提出的模块化神经网络网络结构解决了全互连RBF网络难以应对的复杂问题,而且学习精度高,学习速度快,最终网络的泛化性能强. 展开更多
关键词 模块化神经网络 自适应 径向基函数 脑式信息处理 协同学习
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基于模块化神经网络的汽车轮胎接触面压力模型 被引量:1
18
作者 王树威 陈艳艳 薄迎春 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期245-250,共6页
针对汽车轮胎与路面接触面压力测量问题,提出了一种基于模块化神经网络的轴载、胎压与接触面压力的关系模型.该模型首先将样本进行模糊聚类,针对不同的轴载、胎压信息,构造基于距离测度的隶属函数,通过模糊判别实现该信息子网络的在线选... 针对汽车轮胎与路面接触面压力测量问题,提出了一种基于模块化神经网络的轴载、胎压与接触面压力的关系模型.该模型首先将样本进行模糊聚类,针对不同的轴载、胎压信息,构造基于距离测度的隶属函数,通过模糊判别实现该信息子网络的在线选择,提高神经网络对信息处理的自适应性.对合肥市某公路的轴载检测样本的测试结果表明,基于模块化神经网络的接触面压力模型在精度上优于经验模型,环境适应性也有一定程度提高. 展开更多
关键词 接触面压力 轴载 胎压 模块化神经网络
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一种基于模块化神经网络的场强预测方法 被引量:5
19
作者 杨晋生 李亚洲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第11期2423-2426,共4页
接收信号场强预测对无线通信网络的设计与规划非常重要.为此,提出了一种基于模块化神经网络的场强预测模型.对于给定的区域,选取一定数量的接收样本点,根据接收信号场强数据的分布特点,使用K均值(K-Means)聚类方法对全部样本点聚类,以... 接收信号场强预测对无线通信网络的设计与规划非常重要.为此,提出了一种基于模块化神经网络的场强预测模型.对于给定的区域,选取一定数量的接收样本点,根据接收信号场强数据的分布特点,使用K均值(K-Means)聚类方法对全部样本点聚类,以实现对输入样本空间的分解,并建立对应的子神经网络模块.以某学校宿舍区域为例,选取了训练集和测试集样本点,通过对比单一神经网络模型和模块化神经网络模型的预测误差,发现模块化神经网络的预测结果优于单一神经网络,证明了所提出模型的有效性. 展开更多
关键词 场强预测 神经网络 模块化神经网络 接收信号强度
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基于改进MNN的森林健康评价方法研究 被引量:3
20
作者 方舟 王霓虹 《安徽农业科学》 CAS 2014年第16期5292-5294,共3页
为了更好地支持森林的可持续经营,探讨了森林健康评价方法。与传统的单一人工神经网络相比,集成神经网络(Modular Neural Networks,MNN)在解决复杂分类问题时更加有效,因此利用MNN作为森林健康评价的具体方法。此外,常被用来训练神经网... 为了更好地支持森林的可持续经营,探讨了森林健康评价方法。与传统的单一人工神经网络相比,集成神经网络(Modular Neural Networks,MNN)在解决复杂分类问题时更加有效,因此利用MNN作为森林健康评价的具体方法。此外,常被用来训练神经网络的反向传播(Back Propagation,BP)算法存在收敛速度慢且易陷入局部极小值等不足。为了解决这一问题,将具有极强全局寻优能力的人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法与BP算法相结合,形成一种混合ABC-BP算法的改进MNN模型,并将其用作构成MNN的单一神经网络的学习算法。通过试验对比分析,验证了改进MNN模型的有效性。 展开更多
关键词 森林健康评价 集成神经网络 人工蜂群
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