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结合卷积神经网络与多层感知机的渐进式多阶段图像去噪算法 被引量:3
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作者 薛金强 吴秦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期243-253,共11页
现有基于深度学习的图像去噪方法中,在网络架构层面存在单阶段网络特征表达能力不足而难以在复杂场景下重构清晰图像,以及多阶段网络内部特征连接不紧密而容易丢失原始图像细节的问题。在基础构建块层面,存在卷积层难以处理较大噪声级... 现有基于深度学习的图像去噪方法中,在网络架构层面存在单阶段网络特征表达能力不足而难以在复杂场景下重构清晰图像,以及多阶段网络内部特征连接不紧密而容易丢失原始图像细节的问题。在基础构建块层面,存在卷积层难以处理较大噪声级别下的跨层次特征,以及全连接层难以捕获图像邻域空间细节的问题。为解决以上问题,从两方面提出解决方法:一方面,在架构层面提出新颖的跨阶段门控特征融合,从而更好地连接一阶段网络的浅层特征与二阶段的深层特征,促进信息流的交互并使得去噪网络内部关联更为紧密,同时避免丢失原始像素细节;另一方面,在基础构建块层面提出结合卷积神经网络和多层感知机特性的双轴特征偏移块,作用于低分辨率多通道数的特征图,从而缓解卷积网络在复杂噪声场景下难以捕获跨层次特征依赖关系的问题,对于高分辨率、少通道数的特征图,使用卷积网络以充分提取噪声图像的空间邻域依赖关系。大量定量与定性实验表明,所提算法在真实世界图像去噪和高斯噪声去除任务中,都以较小的参数量和计算代价取得了最佳的PSNR和SSIM。 展开更多
关键词 图像处理 图像去噪 深度学习 卷积神经网络 多层感知 特征融合
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多层前馈神经网络的学习和综合算法 被引量:33
2
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
3
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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多层前馈人工神经网络结构研究 被引量:33
4
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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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
5
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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关于三层前馈神经网络隐层构建问题的研究 被引量:17
6
作者 崔荣一 洪炳熔 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期524-530,共7页
针对最佳平方逼近三层前馈神经网络模型 ,分析了与隐层单元性能相关的表示空间与误差空间、目标空间与耗损空间的作用 ,提出了按网络生长方式构建隐层时隐单元选择准则和评价方法 研究结果表明 :隐单元选取策略应遵循其输出向量有效分... 针对最佳平方逼近三层前馈神经网络模型 ,分析了与隐层单元性能相关的表示空间与误差空间、目标空间与耗损空间的作用 ,提出了按网络生长方式构建隐层时隐单元选择准则和评价方法 研究结果表明 :隐单元选取策略应遵循其输出向量有效分量位于误差空间、回避耗损空间和尽可能趋向于极大能量方向的原则 ,这一结果与隐单元采用什么激发函数无关 ,也允许各隐单元采用不同激发函数 网络的隐层性能评价可以通过隐层品质因子、隐层有效系数、隐单元剩余度来进行 。 展开更多
关键词 前馈神经网络 最佳平方逼近 生长 隐单元选取
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一种改进的多层感知器神经网络技术 被引量:7
7
作者 杨德义 王赟 +1 位作者 王妙月 赵建庆 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期107-116,106,共11页
多层感知器 (multi-layerperceptronnetworks ,MLPN)是一具有多层神经元、前馈、误差反传结构的神经网络 ,它的学习和预测能力受多方面因素的影响。首先我们从理论证明和数值分析的角度研究了传输函数、神经元的数目、网络层数及网络误... 多层感知器 (multi-layerperceptronnetworks ,MLPN)是一具有多层神经元、前馈、误差反传结构的神经网络 ,它的学习和预测能力受多方面因素的影响。首先我们从理论证明和数值分析的角度研究了传输函数、神经元的数目、网络层数及网络误差的迭代方式等与MLPN学习和预测能力的关系 ,对常规的MLPN作了改进 ;然后结合一个理论模型分析的例子 ,讨论了改进的MLPN对非线性函数的学习能力 ;最后 ,以某地野外磁测数据的去噪为实例 ,将本文介绍的神经网络技术用于插值 ,从而达到去噪的目的。 展开更多
关键词 多层感知 神经网络 地理物理勘探
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关于前馈多层神经网络多维函数逼近能力的一个定理 被引量:6
8
作者 韦岗 李华 徐秉铮 《电子科学学刊》 EI CSCD 1997年第4期433-438,共6页
本文首次证明了前馈神经网络多维函数逼近能力的一个重要定理:当隐层神经元数目足够多时,其多维函数逼近能力与维数无关.也就是说我们只需研究其一维函数逼近能力,所得的结论完全适合于多维情形,该定理大大简化了前馈多层神经网络函数... 本文首次证明了前馈神经网络多维函数逼近能力的一个重要定理:当隐层神经元数目足够多时,其多维函数逼近能力与维数无关.也就是说我们只需研究其一维函数逼近能力,所得的结论完全适合于多维情形,该定理大大简化了前馈多层神经网络函数逼近问题的分析难度。本文还给出了该定理的一个应用。 展开更多
关键词 神经网络 函数逼近 前馈多层网络
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基于改进多层前馈神经网络的电能质量扰动分类 被引量:8
9
作者 黄南天 徐殿国 刘晓胜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第10期62-66,共5页
电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类... 电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类典型特征以表征不同种类的扰动类型的特性,之后使用拟牛顿法和自适应因子改进传统的多层前馈神经网络,将特征作为改进的多层前馈神经网络的输入向量,实现自动的分类识别。实验表明,新方法减少了噪声对分类准确率的影响,学习能力强,能够有效的识别电压暂降、电压瞬升、电压中断、暂态震荡、谐波等5种电能扰动。 展开更多
关键词 电能质量 电能质量扰动 多层前馈神经网络 S变换
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一种估计前馈神经网络中隐层神经元数目的新方法 被引量:5
10
作者 袁红春 熊范纶 淮晓永 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第4期657-660,共4页
前馈神经网络中隐层神经元的数目一般凭经验给出,这种方法往往造成隐单元数目的不足或过甚,从而导致网络存储容量不够或出现学习过拟现象.本研究提出了一种基于信息熵的估计三层前馈神经网络隐结点数目的方法,该方法首先利用训练集来训... 前馈神经网络中隐层神经元的数目一般凭经验给出,这种方法往往造成隐单元数目的不足或过甚,从而导致网络存储容量不够或出现学习过拟现象.本研究提出了一种基于信息熵的估计三层前馈神经网络隐结点数目的方法,该方法首先利用训练集来训练具有足够隐单元数目的初始神经网络,然后计算训练集中能被训练过的神经网络正确识别的样本在隐层神经元的激活值.并对其进行排序,计算这些激活值的各种划分的信息增益,从而构造能将整个样本空间正确划分的决策树,最后遍历整棵树寻找重要的相关隐层神经元,并删除冗余无关的其它隐单元,从而估计神经网络中隐层神经元的较佳数目.文章最后以构造用于茶叶品质评定的具有较佳隐单元数目的神经网络为例,介绍本方法的使用.结果表明,本方法能有效估计前馈神经网络的隐单元数目. 展开更多
关键词 估计 前馈神经网络 神经元数目 信秘熵 决策树
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基于模糊分类器及多层前馈神经网络混合结构的说话人辨认 被引量:4
11
作者 张玲华 杨震 郑宝玉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期68-75,共8页
提出了基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认新方法。该算法首先将某一类的训练数据分成若干子类, 对每一子类在其中心周围定义具有超椭球区域的模糊规则。实验表明,该系统可以较快的聚类速度取得与HMM 相当的识别效果。进一步的研究表明... 提出了基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认新方法。该算法首先将某一类的训练数据分成若干子类, 对每一子类在其中心周围定义具有超椭球区域的模糊规则。实验表明,该系统可以较快的聚类速度取得与HMM 相当的识别效果。进一步的研究表明,基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认系统与传统的基于HMM的识别方法存在一个共同的缺点,即抗噪性能较差。为此,通过引入多层前馈神经网络(MLFNN)与模糊超椭球分类器构成混合模型,使系统的识别性能和抗噪能力显著提高。 展开更多
关键词 说话人辨认 模糊 超椭球分类器 多层前馈神经网络
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多层前馈神经网络研究——单位BP算法 被引量:4
12
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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基于遗传多层前馈神经网络的大豆脂肪酸含量近红外光谱检测 被引量:4
13
作者 谭克竹 张长利 柴玉华 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 2008年第7期112-117,共6页
文章提出了一种利用遗传多层前馈神经网络建立数学模型的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外光谱数据作为网络的输入,把用化学法测定的5种脂肪酸含量作为网络的输出,再利用遗传算法训练多层前馈神经... 文章提出了一种利用遗传多层前馈神经网络建立数学模型的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外光谱数据作为网络的输入,把用化学法测定的5种脂肪酸含量作为网络的输出,再利用遗传算法训练多层前馈神经网络的权值,建立大豆脂肪酸的神经网络检测模型,探索出一种能够准确、高效地完成近红外光谱检测的神经网络模型,文中设计了一种用遗传算法训练的多层前馈神经网络。通过试验证明,用遗传算法优化人工神经网络的权重,获得高于单纯用人工神经网络训练的结果。大豆5种脂肪酸的相关系数都可达到0.9左右,能够满足大豆育种的初步检测。 展开更多
关键词 近红外光谱 多层前馈神经网络 遗传算法 大豆 脂肪酸
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多层感知器神经网络在机械故障诊断中的应用 被引量:3
14
作者 高洪涛 黄钟岳 陈家骅 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期679-682,共4页
针对BP网络用于复杂机械故障诊断时学习收敛慢、易陷于局部极小点等不足,提出了改进方法较大误差相关修正法,并对各系数进行了研究.结果表明,改进算法拓宽了各系数的取值范围,使网络性能更加平稳,且缩短了训练时间;适用于解决... 针对BP网络用于复杂机械故障诊断时学习收敛慢、易陷于局部极小点等不足,提出了改进方法较大误差相关修正法,并对各系数进行了研究.结果表明,改进算法拓宽了各系数的取值范围,使网络性能更加平稳,且缩短了训练时间;适用于解决多输出节点的复杂故障诊断问题. 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 机械系统 多层感知
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基于多层前馈神经网络的并联型电能质量控制器 被引量:5
15
作者 任永峰 李含善 +2 位作者 胡洪涛 张国栋 王志国 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期108-113,共6页
神经网络用于电力系统电能质量分析和控制是一个新研究领域。快速可靠地提取谐波分量决定着并联型电能质量控制器的整体性能,构造了一种和理论分析相一致的基于反向传播算法的三层前馈神经网络,离线训练收敛后可用来在线检测电力系统谐... 神经网络用于电力系统电能质量分析和控制是一个新研究领域。快速可靠地提取谐波分量决定着并联型电能质量控制器的整体性能,构造了一种和理论分析相一致的基于反向传播算法的三层前馈神经网络,离线训练收敛后可用来在线检测电力系统谐波电流。系统中逆变器补偿电流的产生对系统的补偿性能至关重要,提出了一种基于神经网络的逆变器瞬时电流PWM控制。并联型电能质量控制器投入系统后电流总畸变率由26.29%下降为5.25%。仿真实例表明,所提并联型电能质量控制器动态响应快,可改善电力系统电流波形畸变,提高电能质量。 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 BP算法 谐波检测 并联型电能质量控制器 控制
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前馈神经网络中隐层神经元数目的一种直接估计方法 被引量:21
16
作者 李玉鉴 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第11期1204-1208,共5页
目前还没有一个行之有效的方法直接估计前馈网络隐层神经元的数目.该文首先提出一种利用单调指数直接估算三层前馈网络隐层神经元数目的方法,以保证网络近似逼近任意给定的训练数据.理论分析和计算实验表明,此方法能够在训练之前预... 目前还没有一个行之有效的方法直接估计前馈网络隐层神经元的数目.该文首先提出一种利用单调指数直接估算三层前馈网络隐层神经元数目的方法,以保证网络近似逼近任意给定的训练数据.理论分析和计算实验表明,此方法能够在训练之前预先确定最优(最少)或接近最优的隐层神经元数目,使得网络在训练之后不仅可以较好地反映训练数据的变化趋势,而且有较为满意的逼近精度. 展开更多
关键词 单调指数 神经网络 神经 前馈神经网络
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多层前馈神经网络在基于案例推理的应用 被引量:2
17
作者 李建洋 倪志伟 刘慧婷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第11期2650-2652,共3页
基于案例的推理(CBR)系统的增量式学习会使案例库逐渐增大,导致案例的检索时间较长,效率较低。多层前馈神经网络是构造性神经网络技术,很容易构筑及理解,具有较低的时间和空间复杂性和较高的识别率。利用该神经网络技术对案例库进行分类... 基于案例的推理(CBR)系统的增量式学习会使案例库逐渐增大,导致案例的检索时间较长,效率较低。多层前馈神经网络是构造性神经网络技术,很容易构筑及理解,具有较低的时间和空间复杂性和较高的识别率。利用该神经网络技术对案例库进行分类后,待求解的新问题只需在某个子案例库中进行检索,便可以有效地解决大规模案例库的能力与效率的维护问题,确保CBR系统的能力保护与效率保护兼顾的实现,为大规模案例库的应用提供技术保证。 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 基于案例的推量 分类 覆盖算法
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基于多层感知器神经网络的波导匹配负载设计 被引量:3
18
作者 田雨波 殷毅敏 +1 位作者 钱鉴 刘云 《电波科学学报》 EI CSCD 2004年第2期143-147,共5页
讨论了多层感知器神经网络 (MLPNN)在矩形波导终端匹配短负载设计中的应用。网络学习过程采用反向传播算法 (BP) ,并对训练和测试用样本进行随机化 ,训练过程中加入动量项 ,网络结构可进行自动调节。对样本进行了线性定标 ,用定标后的... 讨论了多层感知器神经网络 (MLPNN)在矩形波导终端匹配短负载设计中的应用。网络学习过程采用反向传播算法 (BP) ,并对训练和测试用样本进行随机化 ,训练过程中加入动量项 ,网络结构可进行自动调节。对样本进行了线性定标 ,用定标后的样本训练神经网络 ,建立系统模型 ,通过优化神经网络相应参数成功实现了矩形波导H面T型结构的终端短小匹配负载的结构设计。 展开更多
关键词 多层感知 神经网络 波导匹配负载设计 结构设计 反向传播算法
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基于VisualC++6.0的多层前馈神经网络训练系统的实现 被引量:3
19
作者 徐建安 张铭钧 郑金兴 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2002年第3期108-111,共4页
基于VisualC ++6 .0软件 ,开发了多层前馈神经网络训练系统 ,通过参数设置 ,该系统可以对教师样本进行学习 ,具有参数调整方便、界面友好等特点 ,通过对电火花线切割加工状态的识别 ,证明了本训练系统是有效和可行的 .
关键词 多层前馈神经网络 训练系统 VISUALC++6.0
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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
20
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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