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基于人工神经网络——多层感知器(MLP)的遥感影像分类模型 被引量:25
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作者 韩玲 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2004年第9期29-30,42,共3页
新一代遥感信息分类方法的应用,主要是将近年来发展起来的人工神经网络、模糊理论、人工智能等技术用于遥感信息分类,从算法上改进分类的精度。论述人工神经网络中的多层感知器(MLP)的基本思想,结合实例,用多层感知器(MLP)方法对单源及... 新一代遥感信息分类方法的应用,主要是将近年来发展起来的人工神经网络、模糊理论、人工智能等技术用于遥感信息分类,从算法上改进分类的精度。论述人工神经网络中的多层感知器(MLP)的基本思想,结合实例,用多层感知器(MLP)方法对单源及多源融合遥感影像进行了分类,并与各种分类方法的结果进行比较。 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知器 mlp 遥感影像 融合影像
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一种改进的多层感知器神经网络技术 被引量:7
2
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 多层感知器 神经网络 地理物理勘探
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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
3
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 多层感知器
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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
4
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 多层感知器 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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基于多层感知器神经网络的小微企业信贷风险研究 被引量:7
5
作者 周驷华 王素南 《现代管理科学》 CSSCI 北大核心 2015年第9期45-48,共4页
文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算... 文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算法优于传统的基于参数的分类方法,即多层感知器神经网络算法拥有相对较高的ROC曲线下面积和较低的预期错误分类成本。更进一步,在研究所采用的4种MLP算法中,基于BFGS Quasi-Newton训练算法的MLP表现最为出色,可以作为金融机构进行小微信贷风险评估的辅助决策模型。 展开更多
关键词 多层感知器神经网络 小微企业 信贷评估 数据挖掘 辅助决策模型
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融合卷积神经网络与多层感知器的鞍部识别方法
6
作者 孔月萍 党爽 +1 位作者 曾军 高凯 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期409-413,共5页
针对传统鞍部识别方法中特征选择困难及未考虑鞍部与其它地形要素的共生关系等问题,利用深度卷积神经网络的特征自学习性能,提出了一种卷积神经网络与多层感知器相结合的混合模型实现DEM数据中的鞍部要素识别.首先设计改进的卷积神经网... 针对传统鞍部识别方法中特征选择困难及未考虑鞍部与其它地形要素的共生关系等问题,利用深度卷积神经网络的特征自学习性能,提出了一种卷积神经网络与多层感知器相结合的混合模型实现DEM数据中的鞍部要素识别.首先设计改进的卷积神经网络模型自动提取鞍部的深度特征,经过Softmax分类器得到候选鞍部点,再运用多层感知器对候选鞍部点的位置进行精细回归,标识出最终的鞍部要素坐标.通过自建的鞍部样本集SADDLE-100训练网络模型,并在三种不同的山地样区进行实验,实验结果表明该方法比其它鞍部识别方法的漏提率减少约50%,正确识别率提高6.7%,在一定程度上避免了人工选择特征造成的鞍部语义信息缺失现象,为DEM中的点状要素识别提供了新的技术途径. 展开更多
关键词 卷积神经网络 特征融合 多层感知器 鞍部识别
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基于多层感知器神经网络的路径损耗预测研究 被引量:13
7
作者 吴丽娜 何丹萍 +3 位作者 艾渤 王剑 官科 钟章队 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期396-404,共9页
为了更好地服务于5G及未来无线通信系统的网络规划与优化,开展了基于多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的路径损耗预测研究.利用有限的地物类型,提出一种表征传播环境的简易方法,避免了繁琐的三维场景建模.结合测量数据... 为了更好地服务于5G及未来无线通信系统的网络规划与优化,开展了基于多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的路径损耗预测研究.利用有限的地物类型,提出一种表征传播环境的简易方法,避免了繁琐的三维场景建模.结合测量数据和由环境表征方法提取的环境特征,基于MLP神经网络建立了路径损耗模型.数据实验的对比分析表明MLP神经网络能够实现路径损耗的准确预测,且环境特征的引入有助于提升模型性能.为解决干扰地物影响路径损耗模型的准确性以及模型对环境变化的敏感性问题,根据视距(line-of-sight,LoS)和非视距(non-line-of-sight,NLoS)标签改进环境表征方法,进一步提升了模型的稳定性和泛化能力.所做工作有助于了解无线电波传播特性,为无线网络优化和通信系统设计提供了理论依据. 展开更多
关键词 路径损耗模型 多层感知器(mlp) 误差反向传播 地物类型 视距 非视距(LoS NLoS)
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基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征 被引量:14
8
作者 姜世一 孙盼科 +7 位作者 张林 贾浪波 何太洪 徐怀民 艾贝贝 张何锋 饶华文 丁遥 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期47-62,共16页
苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征... 苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征的基础上,建立了一种契合岩相及其组合特征、测井数据特征、人工智能算法原理的径向基—多层感知器神经网络联合模型,并开展了储层岩相的精确识别与表征研究。研究结果表明:(1)盒8段发育块状层理砾岩相、槽状交错层理粗砂岩相、板状交错层理粗砂岩相、板状交错层理中砂岩相、平行层理中砂岩相、交错层理细砂岩相、波状层理粉砂岩相、块状层理泥岩相8种岩相类型;(2)盒8上亚段曲流河相储层岩相密度偏小、岩相频率偏高、对应测井数据分布较分散,盒8下亚段辫状河相储层岩相密度偏大、岩相频率偏低、对应测井数据分布较集中;(3)建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型识别准确率可达89.06%,相较于单一神经网络模型、交会图、主成分分析和决策树等方法识别准确率明显提高。结论认为,建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型不仅克服了现有岩相识别方法准确率低且难以推广的缺陷,而且对实现河流相强非均质性致密砂岩储层高效开发具有重要意义。 展开更多
关键词 苏里格气田东二区 盒8段 河流相 致密砂岩储 岩相类型 径向基—多层感知器神经网络 智能化 岩相识别
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采用多层感知器神经网络构建亚急性期缺血性脑卒中患者短期预后的预测模型 被引量:8
9
作者 赖海芳 顾琳 +2 位作者 纵亚 牛传欣 谢青 《中国康复理论与实践》 CSCD 北大核心 2022年第3期335-339,共5页
目的采用多层感知器(MLP)神经网络构建亚急性期缺血性脑卒中(CIS)短期预后的预测模型。方法2019年1月至2021年9月,上海市瑞金康复医院康复科再住院缺血性脑卒中患者60例,采集首次住院时(病程<30 d)的临床相关信息,根据首次入院3个月... 目的采用多层感知器(MLP)神经网络构建亚急性期缺血性脑卒中(CIS)短期预后的预测模型。方法2019年1月至2021年9月,上海市瑞金康复医院康复科再住院缺血性脑卒中患者60例,采集首次住院时(病程<30 d)的临床相关信息,根据首次入院3个月后改良Rankin量表评分,判断患者短期预后。采用单因素分析筛选与短期预后相关的危险因素,分别采用常规多因素Logistic回归和MLP建立预测模型,计算两种模型的预测准确率,采用接受者操作特征(ROC)曲线评估预测效应。结果多因素Logistic回归模型预测准确率73.3%,ROC曲线下面积0.851;MLP模型预测准确率88.9%,ROC曲线下面积0.930。结论采用MLP模型能更好预测亚急性期缺血性脑卒中的短期预后。 展开更多
关键词 缺血性脑卒中 亚急性期 多因素Logistic回归 多层感知器 神经网络 预测 短期结局
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人工神经网络及其在控制与系统工程中的应用——第四讲 人工神经网络的应用(之一)——用多层感知器检测高阻抗电弧故障
10
作者 陈允平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1993年第6期68-71,共4页
自1943年W.McCulloch和Pitts第一次提出神经元的数学模型以来,人工神经元的发展经历了近50年的历史,经历了几度兴衰。只是到了80年代末,随着计算机技术、电子技术和其他分支的人工智能技术的发展,人工神经网络的理论和应用才得到人们空... 自1943年W.McCulloch和Pitts第一次提出神经元的数学模型以来,人工神经元的发展经历了近50年的历史,经历了几度兴衰。只是到了80年代末,随着计算机技术、电子技术和其他分支的人工智能技术的发展,人工神经网络的理论和应用才得到人们空前的重视,提出许多新的算法,找到许多新的用途。 展开更多
关键词 神经网络 系统工程 多层感知器
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MCNet:融合多层感知机和卷积的轻量级病变区域分割网络
11
作者 申华磊 上官国庆 +2 位作者 袁成雨 陈艳浩 刘栋 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期96-103,共8页
针对现有医学图像分割网络存在计算量大、对硬件资源要求高和推理速度慢等不足,提出一种轻量级快速分割网络MCNet.MCNet采用编码器-解码器架构,使用多层感知机(MLP)和卷积分别提取并融合医学图像的全局特征和局部特征,以减少网络参数量... 针对现有医学图像分割网络存在计算量大、对硬件资源要求高和推理速度慢等不足,提出一种轻量级快速分割网络MCNet.MCNet采用编码器-解码器架构,使用多层感知机(MLP)和卷积分别提取并融合医学图像的全局特征和局部特征,以减少网络参数量并提高分割精度.在编码阶段使用卷积分支和多层感知机分支分别提取多尺度的局部特征和全局特征.通过跳跃连接融合这些特征并送入解码器.在解码阶段使用注意力门控机制进行特征增强.在BUSI和ISIC2018数据集上进行实验.和当前最优方法相比,MCNet的Dice相似系数和均交并比在BUSI数据集上分别提高0.11%和0.09%、在ISIC2018数据集上分别提高0.64%和0.95%.同时,MCNet显著减少了网络参数量、降低了浮点运算次数并缩短了CPU推理时间. 展开更多
关键词 医学图像分割 深度神经网络 多层感知机(mlp) 轻量级网络
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对多层前向神经网络研究的几点看法 被引量:34
12
作者 阎平凡 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第1期129-135,共7页
从不同的领域对多层前向网络的作用本质作了分析,对泛化能力、模型选择、有限样本量等主要问题做了定性讨论;
关键词 神经网络 多层感知器 统计建模
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多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化 被引量:1
13
作者 黎亮亮 张著洪 张永丹 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期623-633,共11页
鉴于反向传播(BP)神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网... 鉴于反向传播(BP)神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。 展开更多
关键词 傅里叶神经网络 多层感知器 麻雀搜索 高维函数优化 多属性分类
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基于MLP神经网络的数控铣床几何误差补偿方法 被引量:5
14
作者 于海祥 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第8期140-143,共4页
针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网... 针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网络模型,拟合出三维的误差曲面。最后,根据获得的误差曲面,对铣床加工时的刀头坐标进行实时校正,以此提高加工精度。实验结果表明,提出的方法能够对机床加工误差进行精确地补偿,具有有效性和可行性。 展开更多
关键词 数控机床 几何误差补偿 多层感知器神经网络 误差曲面拟合
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一种新的模糊多层自组织神经网络图像目标检测方法
15
作者 瞿继双 王正志 王超 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期46-51,共6页
神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应... 神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应图像中的一个像素,该神经元只与前一层的对应元素及其邻域元素连接。针对遥感图像的实验处理过程证明该方法能够有效地进行目标检测和提取,并且具有良好的噪声免疫力。 展开更多
关键词 模糊多层自组织神经网络 目标检测 多层感知器 目标函数 模糊测度 图像处理
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混沌自适应非洲秃鹫优化算法训练多层感知器 被引量:5
16
作者 申晋祥 鲍美英 +1 位作者 张景安 周建慧 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期546-552,共7页
针对训练多层感知器(MLP)时,算法对初始值敏感、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,对新型启发式算法非洲秃鹫优化算法提出改进算法IAVOA。在初始化种群时引入Logistic混沌映射,增加种群的多样性;对最优秃鹫和次优秃鹫增加自适应权重系... 针对训练多层感知器(MLP)时,算法对初始值敏感、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,对新型启发式算法非洲秃鹫优化算法提出改进算法IAVOA。在初始化种群时引入Logistic混沌映射,增加种群的多样性;对最优秃鹫和次优秃鹫增加自适应权重系数,自动调整这两类秃鹫对普通秃鹫的引导作用;IAVOA用于MLP的训练,采用均方误差的平均值作为适应度函数寻找MLP的连接权重和偏差的最佳组合。选取4个不同复杂度的分类数据集,比较IAVOA算法与现有启发式算法对MLP训练后,MLP对数据分类的性能,仿真结果表明,IAVOA算法训练的MLP在数据分类准确率、全局搜索能力、收敛速度和稳定性方面均具有良好的性能。 展开更多
关键词 优化 分类 非洲秃鹫算法 多层感知器 前馈神经网络 自适应系数 收敛
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改进蝗虫优化MLP神经网络及数据分类应用 被引量:6
17
作者 王强 胡荣 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第12期3443-3452,共10页
为提高医疗诊断准确率,提出基于改进蝗虫优化算法的多层感知器MLP神经网络预测方法。针对传统MLP易陷入局部最优的问题,提出改进蝗虫优化算法对MLP模型优化。将蝗虫位置映射为由权值和偏差定义的MLP网络,通过蝗虫觅食位置变化,结合群智... 为提高医疗诊断准确率,提出基于改进蝗虫优化算法的多层感知器MLP神经网络预测方法。针对传统MLP易陷入局部最优的问题,提出改进蝗虫优化算法对MLP模型优化。将蝗虫位置映射为由权值和偏差定义的MLP网络,通过蝗虫觅食位置变化,结合群智能优化算法逃离局部最优和更加均衡的搜索和开发能力,利用改进GOA算法对网络权值和偏差优化求解,以均方误差评估个体优劣,实现MLP模型迭代优化。实验结果表明,所提方法可以得到更高的分类准确率,且稳定性更好。 展开更多
关键词 多层感知器 神经网络 蝗虫优化算法 数据分类 智能优化 医疗诊断 适应度函数
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基于MLP和RBF神经网络模型预测在线开放课程学习者满意度 被引量:1
18
作者 赵涵 李康 《现代电子技术》 2023年第17期84-88,共5页
网络课程在近10年的发展中,在线学习者的满意度一直是一个重要的理论热点。依托某大规模在线教学与学习平台的虚拟学习环境,基于某校在网络学习空间开设的9门在线开放课程,结合LMS系统中的在线学习行为分析数据,研究开发、训练了具有不... 网络课程在近10年的发展中,在线学习者的满意度一直是一个重要的理论热点。依托某大规模在线教学与学习平台的虚拟学习环境,基于某校在网络学习空间开设的9门在线开放课程,结合LMS系统中的在线学习行为分析数据,研究开发、训练了具有不同激活函数的多层感知器(MLP)、径向基函数(RBF)以及分类树模型,以预测学生对于在线开放课程的满意度。Ⅰ型和Ⅱ型误差以及输入变量重要性用于模型比较和分类准确性判断。经过实验,模型的总体分类准确率高于50%。尽管t检验表明模型之间的差异在统计上并不显著,但是MLP模型为低课程满意度的学习者提供了最高的平均分类精度和最低的错误分类偏好。在所有模型中,在线论坛中学习者互动参与度被认为是预测学习者在线课程满意度高的重要指标。 展开更多
关键词 大规模在线开放课程(MOOC) 网络学习空间 虚拟学习环境 在线开放课程 满意度评价 神经网络 多层感知器 径向基函数 分类树
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应用多属性神经网络方法预测油气 被引量:13
19
作者 侯斌 桂志先 +1 位作者 许辉群 何加成 《岩性油气藏》 CSCD 2010年第3期118-120,共3页
地震属性包含的地球物理信息十分丰富,但地震属性种类繁多,并且与储层特征对应关系复杂,单属性分析难以确保预测的准确性。人工神经网络方法具备较强的非线性映射能力,使用该方法可以综合利用多属性进行油气预测,提高预测精度。该文采... 地震属性包含的地球物理信息十分丰富,但地震属性种类繁多,并且与储层特征对应关系复杂,单属性分析难以确保预测的准确性。人工神经网络方法具备较强的非线性映射能力,使用该方法可以综合利用多属性进行油气预测,提高预测精度。该文采用梯度下降神经网络算法,避免陷入局部极小值,有效加快网络收敛速度,使网络达到全局最优,提高了预测效果。 展开更多
关键词 神经网络 多属性 多层感知器
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基于神经网络的回转窑火焰图像分割 被引量:16
20
作者 李树涛 王耀南 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期10-12,16,共4页
回转窑火焰图像的正确分割对于提取回转窑工况参数具有重要的意义。本文研究了多层感知器、径向基函数网络、学习向量量化网络和自组织特征映射网络等四种神经网络在回转窑火焰图像分割中的应用。选取火焰图像的归一化色彩值作为训练样... 回转窑火焰图像的正确分割对于提取回转窑工况参数具有重要的意义。本文研究了多层感知器、径向基函数网络、学习向量量化网络和自组织特征映射网络等四种神经网络在回转窑火焰图像分割中的应用。选取火焰图像的归一化色彩值作为训练样本 ,分别采用有导师学习和无导师学习两种方法进行训练。对实测图像进行分割的结果表明 。 展开更多
关键词 图像分割 神经网络 多层感知器 径向基函数 学习向量量化 自组织特征映射 回转窑
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