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基于水稻冠层多信息融合的监测褐飞虱种群大小的BP神经网络方法 被引量:1
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作者 熊志强 王嘉汉 刘向东 《昆虫学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期572-581,共10页
【目的】褐飞虱Nilaparvata lugens种群监测的自动化和智能化尚未实现。本研究旨在探究水稻受褐飞虱危害后冠层光谱和温度以及叶片叶绿素相对含量与为害虫量的关系,建立基于高光谱、热成像和叶绿素等多信息融合的误差反向传播(back prop... 【目的】褐飞虱Nilaparvata lugens种群监测的自动化和智能化尚未实现。本研究旨在探究水稻受褐飞虱危害后冠层光谱和温度以及叶片叶绿素相对含量与为害虫量的关系,建立基于高光谱、热成像和叶绿素等多信息融合的误差反向传播(back propagation,BP)神经网络监测褐飞虱的方法,为田间褐飞虱种群监测向自动化与智能化方向发展提供方法支持。【方法】在可控条件下利用方形塑料框培育水稻,并在分蘖期接入雌雄1∶1配对的不同对数(0,1,2,3,4,5,6和7对)的褐飞虱雌、雄成虫,然后连续多次(接虫后16,27,32,44和60 d时)调查接虫区水稻上褐飞虱虫量(每4穴稻上个体数),并采用高光谱仪和热成像仪分别测定水稻冠层光谱反射率和冠层温度,利用土壤和植物分析仪器开发(soil and plant analyzer development,SPAD)叶绿素仪测定叶片叶绿素的相对含量(SPAD值);采用Pearson相关法分析各测量指标与褐飞虱虫量的相关性;采用多元散射校正对光谱反射率数据进行降噪处理;采用连续投影算法对高光谱反射率数据进行降维和敏感波段筛选;分别以光谱反射率单一信息及其与冠层温度和SPAD值融合后的多源信息为输入量,采用普通和加入粒子群算法优化的BP神经网络建模,构建褐飞虱为害不同时段后种群大小的神经网络监测模型。【结果】褐飞虱为害后水稻冠层光谱在近红外的730-930 nm波段反射率、水稻冠层温度与气温的差值(冠气温差)和叶片的SPAD值均与褐飞虱虫量呈显著负相关。利用连续投影算法筛选出的冠层光谱敏感波段处反射率并降噪后建立的BP神经网络监测5个危害时段褐飞虱虫量的预测集决定系数R^(2)在0.504~0.892之间;融合冠层光谱、冠气温差和叶片SPAD值等多信息建立的BP神经网络监测褐飞虱虫量的预测集R^(2)提升到0.640~0.975;在多源信息基础上再选用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP神经网络后监测褐飞虱虫量的精度提高,预测集R^(2)提升到0.931~0.991,模型预测效果好。【结论】基于水稻冠层高光谱与热成像和叶片SPAD值等多信息融合的PSO-BP神经网络方法监测褐飞虱虫量的精度高、效果好,有望用于田间褐飞虱种群的自动监测。 展开更多
关键词 褐飞虱 光谱反射率 温度 叶绿素SPAD bp神经网络 粒子群优化
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基于BP神经网络的海底浅层超软黏土不排水抗剪强度预测
2
作者 孙耀 李飒 +2 位作者 李怀亮 甘惠良 赵福臣 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期176-185,共10页
准确评估海底浅层超软黏土的不排水抗剪强度对海洋资源开发、灾害评估、海洋工程建设等具有重要的意义。世界多个海域超软黏土数据分析对比表明,现有不排水抗剪强度评估经验公式存在受地域限制的问题,计算精度较低。因此,以超软黏土的6... 准确评估海底浅层超软黏土的不排水抗剪强度对海洋资源开发、灾害评估、海洋工程建设等具有重要的意义。世界多个海域超软黏土数据分析对比表明,现有不排水抗剪强度评估经验公式存在受地域限制的问题,计算精度较低。因此,以超软黏土的6个物性指标为输入变量,不排水抗剪强度为输出变量,建立BP神经网络模型进行海底浅层超软黏土不排水抗剪强度预测;根据建立的超软黏土不排水抗剪强度与物性指标之间的非线性映射网络,以权积法求解超软黏土不排水抗剪强度对各指标的敏感度系数,定量分析各指标对不排水抗剪强度的影响程度。结果表明:考虑多因素影响的BP神经网络模型在超软黏土不排水抗剪强度预测方面具有普遍适应性,其预测结果非常接近落锥试验实测结果,均方差0.02139,R2值达到0.9874,预测精度远高于现有经验公式;采用权积法计算得到的对数流动性指标对不排水抗剪强度最为敏感;据此建立了以对数流动性指标为参数的黏土不排水抗剪强度预测经验公式,该公式在计算中国海域超软黏土不排水剪切强度方面具有较高精度,但由于数据量有限,依旧存在一定局限性。本研究为海底浅层超软黏土不排水抗剪强度的计算提供了参考。 展开更多
关键词 海底浅 超软黏土 不排水抗剪强度 bp神经网络 权积法 物性指标 敏感度
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多层前馈神经网络研究——单位BP算法 被引量:4
3
作者 韩明红 韩捷 关惠玲 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 2001年第1期30-35,共6页
分析了引起标准 BP算法收敛速度慢的原因 ,以及传统改进方法的不足之处 ,探讨了解决的途径。为了提高 BP算法的收敛速度 ,定义并引入了基量函数的概念 ,并将其运用到 BP算法中 ,给出了一种高效的单位 BP算法。仿真和实例结构均表明该算... 分析了引起标准 BP算法收敛速度慢的原因 ,以及传统改进方法的不足之处 ,探讨了解决的途径。为了提高 BP算法的收敛速度 ,定义并引入了基量函数的概念 ,并将其运用到 BP算法中 ,给出了一种高效的单位 BP算法。仿真和实例结构均表明该算法能够较好地克服标准 BP算法收敛速度慢的缺点 。 展开更多
关键词 单位bp算法 训练速度 逼近精度 多层前馈神经网络 收敛速度
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前馈多层神经网络BP算法与可靠性增长模型 被引量:3
4
作者 罗莉 罗强 何鸿君 《计算机工程与科学》 CSCD 2001年第3期55-58,共4页
本文叙述了可靠性增长和 BP算法的基本概念 ,着重研究神经网络 BP算法用于可靠性增长的预测方法。Gompertz模型是可靠性增长的一个很好的预测模型。本文引用文献中的多个实例 ,将BP算法预测结果与 Gompertz模型预测结果相比较 ,结论基... 本文叙述了可靠性增长和 BP算法的基本概念 ,着重研究神经网络 BP算法用于可靠性增长的预测方法。Gompertz模型是可靠性增长的一个很好的预测模型。本文引用文献中的多个实例 ,将BP算法预测结果与 Gompertz模型预测结果相比较 ,结论基本上一致。这说明该方法不但可行 ,而且有简便。 展开更多
关键词 前馈多层神经网络 bp算法 可靠性增长模型 可靠性工程
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基于微波辐射测量和GA-BP神经网络的电缆内部温度反演
5
作者 庞恺 丰励 郑文超 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期146-153,共8页
目的针对现有电缆监测系统无法实现无损式测量电缆内部温度的问题,方法提出一种基于微波辐射测量的电缆内部温度反演方法。首先,使用非相干方法构建多层微波辐射传输模型,利用指数函数进行分层,通过无限元仿真得到微波辐射计测量的亮温... 目的针对现有电缆监测系统无法实现无损式测量电缆内部温度的问题,方法提出一种基于微波辐射测量的电缆内部温度反演方法。首先,使用非相干方法构建多层微波辐射传输模型,利用指数函数进行分层,通过无限元仿真得到微波辐射计测量的亮温数据集,应用十折交叉验证划分数据集,为模拟实际测量中微波辐射计测得的亮温值易受环境噪声影响的情况,本文将测试集仿真值混合信噪比10~50 dB的高斯白噪声作为微波辐射计的实测值;然后采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP神经网络的权值和阈值,以此构建GA-BP神经网络模型,再向构建好的网络中输入样本,训练网络模型;最后利用实测值验证经过训练的GABP神经网络模型在反演电缆内部温度方面的能力。结果实验结果表明:相较于仅使用BP神经网络,使用遗传算法优化后的BP神经网络在反演电缆内部温度方面表现更优异;网络的反演效果和实测值添加的噪声信噪比呈正相关,噪声信噪比越大,神经网络的反演效果越好;当测试集中添加的噪声信噪比大于36 dB时,R^(2)>0.627,RMSE<5.55,反演效果较好;当混合噪声信噪比为50 dB时,反演效果最优,决定系数可达0.985。结论结果证明了GA-BP神经网络在电缆内部温度反演的有效性,为电缆内部温度反演提供了新思路。 展开更多
关键词 电缆内部温度 非均匀分 多层电缆微波辐射传输模型 bp神经网络 遗传算法
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多层前馈神经网络的学习和综合算法 被引量:33
6
作者 张铃 吴福朝 +1 位作者 张钹 韩玫 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第7期440-448,共9页
本文提出多层前馈网络的一种新的学习和综合算法──FP算法,并证明由此算法得到的网络作为通用联想记忆器时,具有如下优点:(1)每个样本都是吸引中心;(2)每个样本的吸引半径达到最大值;(3)网络没有假吸引中心;(4)网... 本文提出多层前馈网络的一种新的学习和综合算法──FP算法,并证明由此算法得到的网络作为通用联想记忆器时,具有如下优点:(1)每个样本都是吸引中心;(2)每个样本的吸引半径达到最大值;(3)网络没有假吸引中心;(4)网络具有最少的元件个数;(5)学习的复杂性达到最优(就其复杂性的阶而言).故此网络在性能、结构、计算复杂性等方面均达到很好状态. 展开更多
关键词 神经网络 多层前馈网络 FP算法
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基于蚁群算法的多层前馈神经网络 被引量:68
7
作者 洪炳熔 金飞虎 高庆吉 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期823-825,共3页
反向传播算法是神经网络中应用广泛的一种多层前馈神经网络模型。但算法有求解精度低、搜索速度慢、易于陷入极小的缺点。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特性。这些特性使得解题过程加快,易于实... 反向传播算法是神经网络中应用广泛的一种多层前馈神经网络模型。但算法有求解精度低、搜索速度慢、易于陷入极小的缺点。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特性。这些特性使得解题过程加快,易于实现分布式计算。将蚁群算法和神经网络相结合起来,实现了非线性模型的辨识问题及倒立摆的控制。仿真实验表明:用蚁群算法训练神经网络,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。 展开更多
关键词 蚁群算法 多层前馈神经网络 反向传播算法 非线性系统 倒立摆 收敛性 映射能力 网络训练
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基于BP神经网络的速度前馈PID控制器设计 被引量:16
8
作者 盛贤君 姜涛 +1 位作者 王杰 刘宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A02期134-137,共4页
针对工业控制中常出现的模型未知且具有时变特性的复杂被控系统,为满足对被控系统快速响应的控制要求,提出一种经过遗传优化预处理的基于BP神经网络的速度前馈PID控制器。通过将PID控制器与速度前馈控制器相结合,利用遗传算法对控制器... 针对工业控制中常出现的模型未知且具有时变特性的复杂被控系统,为满足对被控系统快速响应的控制要求,提出一种经过遗传优化预处理的基于BP神经网络的速度前馈PID控制器。通过将PID控制器与速度前馈控制器相结合,利用遗传算法对控制器参数进行一次离线优化预处理,再通过BP神经网络实现控制器参数在优化预处理基础上的二次在线自适应整定,以达到实时最优控制的目的。在MATLAB下进行仿真验证,结果表明:与常规PID控制器相比,阶跃输入下的系统响应时间减少22%,正弦输入下的系统跟随误差减少12%,控制器参数能实时自适应调节。 展开更多
关键词 bp神经网络 速度前馈 PID控制器 遗传算法 自适应控制
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多层前馈人工神经网络结构研究 被引量:33
9
作者 刘耦耕 李圣清 肖强晖 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2004年第1期26-30,共5页
研究表明,由多层FNN的BP算法误差函数构成的非线性方程组的独立方程个数和FNN的待求未知变量的个数应该相等,该方程组才能有唯一组解.由此导出网络结构方程式,进而导出隐层层数判别式和每层神经元个数判别式.依据Kolmogorov定理,由该判... 研究表明,由多层FNN的BP算法误差函数构成的非线性方程组的独立方程个数和FNN的待求未知变量的个数应该相等,该方程组才能有唯一组解.由此导出网络结构方程式,进而导出隐层层数判别式和每层神经元个数判别式.依据Kolmogorov定理,由该判别式得出求解FNN隐层层数和每个隐层神经元个数的具体算法.计算机仿真结果表明该方法简明实用. 展开更多
关键词 前馈人工神经网络 多层人工神经网络 网络结构 神经元个数 非线性方程组 Kolmogorov定理
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一种改进的前馈神经网络BP学习算法 被引量:14
10
作者 刘显德 崔浩然 +1 位作者 李盼池 许少华 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2003年第1期51-54,共4页
针对前馈神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小问题 ,提出了一种改进的BP算法———变惯性因数和构造响应函数相结合的算法 .该算法在每一次校正连接权和阈值时 ,均按一定比例加上前一次学习时的校正量 ,同时构造出新响应函数 ,以提高网... 针对前馈神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小问题 ,提出了一种改进的BP算法———变惯性因数和构造响应函数相结合的算法 .该算法在每一次校正连接权和阈值时 ,均按一定比例加上前一次学习时的校正量 ,同时构造出新响应函数 ,以提高网络收敛速度 .仿真实验证明了该算法的有效性 . 展开更多
关键词 改进 前馈神经网络 bp学习算法 变惯性因数 收敛性
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前馈神经网络中BP算法的一种改进 被引量:13
11
作者 孟斌 冯永杰 翟玉庆 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期40-42,共3页
在传统的BP算法基础上 ,提出了一种改进的BP学习算法 .先加入描述网络复杂性的量 ,使算法能够考虑到网络的连接复杂性 ,进而有可能删除掉冗余的连接甚至节点 ;接着提出对网络的学习步长的动态调整 ,以此来尽量避免传统学习中的学习速度... 在传统的BP算法基础上 ,提出了一种改进的BP学习算法 .先加入描述网络复杂性的量 ,使算法能够考虑到网络的连接复杂性 ,进而有可能删除掉冗余的连接甚至节点 ;接着提出对网络的学习步长的动态调整 ,以此来尽量避免传统学习中的学习速度过慢和反复震荡 ;然后给出新的算法是高阶非线性收敛的证明 ;最后通过实验说明新的BP算法在一定程度上可减少网络的复杂性 ,有着比传统算法更快的收敛速度 . 展开更多
关键词 前馈神经网络 bp学习算法 收敛速度 学习步长
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多层神经网络BP算法的改进 被引量:13
12
作者 姚瑞波 孙国雄 汤崇熙 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1996年第4期126-130,共5页
多层神经网络BP算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙(东南大学机械工程系,南京210018)目前,前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域.BP算法作为其学习方式有效地解决了XOR、T-C匹配问题... 多层神经网络BP算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙(东南大学机械工程系,南京210018)目前,前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域.BP算法作为其学习方式有效地解决了XOR、T-C匹配问题,但BP网络的学习过程是对一个高... 展开更多
关键词 多层神经网络 bp算法 神经网络 误差函数
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BP人工神经网络隐层结构设计的研究进展 被引量:70
13
作者 范佳妮 王振雷 钱锋 《控制工程》 CSCD 2005年第S1期109-113,共5页
指出BP人工神经网络隐层结构的确定,尤其是隐层神经元数目的选择历来是研究的热点。针对目前解决这一问题尚缺乏严格的理论依据,设计者多凭经验而定,介绍了用来优化设计隐层结构的可行方法,纵览了现有多种设计研究成果,从而探讨了新的... 指出BP人工神经网络隐层结构的确定,尤其是隐层神经元数目的选择历来是研究的热点。针对目前解决这一问题尚缺乏严格的理论依据,设计者多凭经验而定,介绍了用来优化设计隐层结构的可行方法,纵览了现有多种设计研究成果,从而探讨了新的设计方向。分析了网络隐层结构优化问题的产生及其理论依据,对各种设计方法进行了详细的分类综述, 探讨各自的优势与不足,并对神经网络结构优化问题的研究和发展做了评述与展望。 展开更多
关键词 bp神经网络 结构设计 修剪法 增长法 遗传算法
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基于LM算法的双隐含层BP神经网络的水位预测 被引量:23
14
作者 丁红 董文永 吴德敏 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第15期16-19,共4页
为获得更精确的径流水位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络... 为获得更精确的径流水位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络则能改善网络的性能误差,误差梯度,从而提高模型预测精度并改善网络性能。研究结果表明:该模型预报稳定性好,预报准确率高,为径流-水位时间序列预测提供一个有效建模方法。 展开更多
关键词 bp神经网络 双隐含 Levenberg Marquardt算法 径流水位预测
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多层神经网络BP算法的初步研究 被引量:7
15
作者 陆金桂 韦柳涛 +2 位作者 王石刚 余俊 周济 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1993年第1期60-61,共2页
目前,在数十种神经网络模型中以BP算法作为学习方式的多层神经网络是使用得最为广泛的一种。该网络是由Rumechere和Mccelland领导的研究小组在1985年实现的,已有效地解决了XOR、T-C匹配等感知器所不能解决的问题。现已广泛应用于语音识... 目前,在数十种神经网络模型中以BP算法作为学习方式的多层神经网络是使用得最为广泛的一种。该网络是由Rumechere和Mccelland领导的研究小组在1985年实现的,已有效地解决了XOR、T-C匹配等感知器所不能解决的问题。现已广泛应用于语音识别、模式分类、过程监控等领域。尽管多层神经网络的BP算法较有效。 展开更多
关键词 神经网络 bp算法 多层神经网络
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基于BP神经网络的刀片切割竹枝性能研究
16
作者 杨梦迪 周兆兵 +1 位作者 孙炜 商庆清 《林业机械与木工设备》 2024年第3期4-9,共6页
为探究竹枝切割时的刀片切割性能影响因素,支持后续打枝装置的设计,开展竹枝切割刀片性能研究试验,通过单因素试验研究,利用切割阻力作为衡量标准,探究刀片切割性能与关键参数(刀片的滑动角、楔角和滑动速度)之间的相互关系。试验结果显... 为探究竹枝切割时的刀片切割性能影响因素,支持后续打枝装置的设计,开展竹枝切割刀片性能研究试验,通过单因素试验研究,利用切割阻力作为衡量标准,探究刀片切割性能与关键参数(刀片的滑动角、楔角和滑动速度)之间的相互关系。试验结果显示,随着刀片滑动角和楔角的减小,刀片切割性能呈现明显改善。同时,随着刀片滑动速度的增加,切割性能也呈现相应提升趋势。在多组实验中,采用不同的刀片滑切角度、楔角和滑切速度参数,对不同直径尺寸的竹枝进行切割,并收集了切割阻力的数据构成数据集,构建一个3层BP神经网络模型,研究了刀片切割性能与滑切角度、楔角以及滑切速度之间的关联,并应用相关模型进行了拟合和预测。在BP神经网络中,当隐含层节点数设定为9时,成功建立了刀片切割阻力模型,精准地预测了刀片切割过程中的阻力变化,对刀片切割竹枝性能研究具有一定参考价值。 展开更多
关键词 竹枝切割 试验 刀片切割性能 bp神经网络 隐含节点数
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基于模态分析和BP神经网络的复合材料脱层损伤监测研究 被引量:7
17
作者 王宏涛 刘利锋 +1 位作者 周来水 郑世杰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期239-242,248,共5页
  基于假定自然应变法建立了一个新的八节点压电固体单元,并采用具有相同坐标但不同节点号的节点对模拟脱层,分析了含不同脱层损伤梁的模态特性;进而提出了一种将计算力学、神经网络和实验模态分析相结合的复合材料结构脱层损伤检测...   基于假定自然应变法建立了一个新的八节点压电固体单元,并采用具有相同坐标但不同节点号的节点对模拟脱层,分析了含不同脱层损伤梁的模态特性;进而提出了一种将计算力学、神经网络和实验模态分析相结合的复合材料结构脱层损伤检测的新方法。该方法通过数值模拟的手段为神经网络提供充足的训练样本,以实验模态结果作为神经网络的输入来预测复合材料结构的脱层损伤,实验结果证明了这一方法的可行性。 展开更多
关键词 bp神经网络 假定自然应变单元 损伤检测
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前馈多层神经网络在水滑石电缆阻燃剂制备中的应用 被引量:8
18
作者 任庆利 罗强 +1 位作者 吴洪才 陈寿田 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2002年第3期7-9,共3页
本文将前馈多层神经网络用于水滑石电缆阻燃剂制备的研究。从获得的试验数据中 ,通过训练建立了原料添加量与最终制备得的水滑石纯度的非线性映射模型。神经网络采用 BP算法 ,网络结构采用 3- 2 - 1形式。结果表明 。
关键词 前馈多层神经网络 水滑石 电缆阻燃剂 制备 绝缘材料 bp-算法
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BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构 被引量:35
19
作者 廖宁放 高稚允 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1998年第4期476-480,共5页
目的研究采用反向传播(BP)算法的人工神经网络用于函数逼近时的最佳隐层结构。方法以典型的n输入、单输出的多层BP网为例,在几种不同的网络隐层结构下对典型的连续函数进行逼近训练,分析各网络输出的全局误差.结果含有4个隐... 目的研究采用反向传播(BP)算法的人工神经网络用于函数逼近时的最佳隐层结构。方法以典型的n输入、单输出的多层BP网为例,在几种不同的网络隐层结构下对典型的连续函数进行逼近训练,分析各网络输出的全局误差.结果含有4个隐层的BP网具有最佳的学习收敛特性和函数逼近精度,各隐层所包含的单元数应当在10~20个之间,收敛性最差的是单隐层网,结论用于函数逼近的最佳BP神经网络应当是一个包含4个左右隐层的多层网,且各隐层中的单元数应当适中. 展开更多
关键词 人工神经网络 bp算法 函数逼近 结构
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基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络水质模型 被引量:14
20
作者 杨咪 徐盼盼 +1 位作者 钱会 侯凯 《环境监测管理与技术》 CSCD 2018年第1期21-26,共6页
采用人工蜂群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,同时采用双隐含层来提高网络精度,选取DO、IMn、COD、BOD5和NH3-N作为评价指标,建立一个基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络模型,并应用该模型对2012年黄河水系下河沿断面的各月监... 采用人工蜂群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,同时采用双隐含层来提高网络精度,选取DO、IMn、COD、BOD5和NH3-N作为评价指标,建立一个基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络模型,并应用该模型对2012年黄河水系下河沿断面的各月监测数据进行水质评价,同时与BP神经网络、模糊层次评价方法作比较。结果表明:基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络在水质评价时,均方误差小,多次运行的结果始终一致,评价结果合理有效。 展开更多
关键词 bp神经网络 双隐含 人工蜂群算法 水质评价
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