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循环多层感知器神经网络下的符号逻辑推理系统设计分析
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作者 徐玉清 《数字技术与应用》 2024年第12期63-65,共3页
在现代人工智能领域,符号逻辑推理一直是一个重要的研究方向,它涉及如何利用计算机处理和理解形式化的逻辑表达式。随着深度学习技术的兴起,循环多层感知器(RNN)神经网络作为一种强大的序列处理模型,已经被广泛应用于各种符号逻辑推理... 在现代人工智能领域,符号逻辑推理一直是一个重要的研究方向,它涉及如何利用计算机处理和理解形式化的逻辑表达式。随着深度学习技术的兴起,循环多层感知器(RNN)神经网络作为一种强大的序列处理模型,已经被广泛应用于各种符号逻辑推理任务中,如自然语言处理、知识图谱推理等。 展开更多
关键词 自然语言处理 逻辑表达式 多层感知器 神经网络 知识图谱 深度学习技术 逻辑推理 系统设计分析
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一种改进的多层感知器神经网络技术 被引量:7
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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
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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
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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路径损耗预测研究 被引量:13
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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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BP神经网络模型在安陵节制闸流量预测中的应用
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作者 王瑞星 王吉杰 张媛媛 《河北水利》 2025年第1期43-45,共3页
以安陵节制闸自由孔流流态下的闸上水头、闸门开度、闸门开宽和实测流量等数据,运用SPSSAU在线软件,建立基于遗传算法的BP神经网络模型,将神经元输入层优化为面积与流速双因子,实测流量为唯一输出层。经过对模型进行训练,发现这一模型... 以安陵节制闸自由孔流流态下的闸上水头、闸门开度、闸门开宽和实测流量等数据,运用SPSSAU在线软件,建立基于遗传算法的BP神经网络模型,将神经元输入层优化为面积与流速双因子,实测流量为唯一输出层。经过对模型进行训练,发现这一模型适应性较好,预测流量与实测流量对比,误差值相对较小,可为节制闸实现精准流量控制提供新的参考。 展开更多
关键词 自由孔流 BP神经网络 遗传算法 多层感知器
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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:12
7
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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基于多层感知器神经网络的智能分类算法 被引量:5
8
作者 李心宇 李晓航 +1 位作者 李志伟 李冬雪 《通信电源技术》 2020年第5期76-77,共2页
现代技术发展催生了各类智能算法和计算工具,多层感知器神经网络和智能分类算法为其中的代表。尝试就基于多层感知器神经网络的智能分类算法展开分析,给出网络拓扑结构、智能分类算法设计等内容,最后通过模拟实验对上述理论的可行性和... 现代技术发展催生了各类智能算法和计算工具,多层感知器神经网络和智能分类算法为其中的代表。尝试就基于多层感知器神经网络的智能分类算法展开分析,给出网络拓扑结构、智能分类算法设计等内容,最后通过模拟实验对上述理论的可行性和价值进行论证,从而为后续多层感知器、智能技术运用提供支持。 展开更多
关键词 多层感知器 神经网络 智能分类算法 K近邻算法
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基于核磁共振录井数据的多层感知器神经网络对苏里格气田南区的评价预测 被引量:1
9
作者 田士伟 《录井工程》 2020年第3期43-48,共6页
为了快速评价预测苏里格气田南区的储集层含气特征,利用该区核磁共振录井数据和实际试气结论及地质信息,构建核磁共振录井参数与储集层含气性识别关系的多层感知器神经网络模型,通过逐层训练得到预测估计值。网络模型训练数据分类准确率... 为了快速评价预测苏里格气田南区的储集层含气特征,利用该区核磁共振录井数据和实际试气结论及地质信息,构建核磁共振录井参数与储集层含气性识别关系的多层感知器神经网络模型,通过逐层训练得到预测估计值。网络模型训练数据分类准确率为97.7%,测试数据分类准确率为94.6%。应用多层感知器神经网络模型对60组样本核磁共振录井数据进行预测,55组样本被正确分类,整体准确率达91.7%,可以快速有效地对储集层含气性进行识别预测,在实际应用中得到了较好的效果。模型在训练中出现一些异常值,原因可能为模型数据量较少,在钻取和测试过程中储集层样品发生气体逸散,如果选到更合适的数据集进行学习测试,能够提高模型的预测精度,具有一定的可行性。 展开更多
关键词 苏里格气田 多层感知器 神经网络 核磁共振录井 储集含气性
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基于WP-MLP神经网络的VoIP自适应抖动缓冲算法
10
作者 李云峰 《中国电子科学研究院学报》 2024年第6期546-551,共6页
为解决抖动缓冲区播放延时和丢包之间的矛盾,实现缓冲区的动态调整使延时和丢包达到最优的平衡,提出一种基于WP-MLP神经网络的自适应抖动缓冲算法。首先,对抖动缓冲区的基本原理进行了分析并给出了丢包率与缓冲延时之间的函数关系;其次... 为解决抖动缓冲区播放延时和丢包之间的矛盾,实现缓冲区的动态调整使延时和丢包达到最优的平衡,提出一种基于WP-MLP神经网络的自适应抖动缓冲算法。首先,对抖动缓冲区的基本原理进行了分析并给出了丢包率与缓冲延时之间的函数关系;其次,提出了WP-MLP神经网络抖动缓冲算法的网络模型并对算法流程进行了分析;最后,通过VoIP网络仿真进行建模对比几种常用抖动缓冲算法,结果表明,本文所提算法能够在播放延时和丢包率之间保持更好的平衡,对缓冲区大小的动态调节表现出更优异的性能。 展开更多
关键词 神经网络 播出延迟 小波包 VOIP 多层感知器 自适应抖动缓冲
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PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用
11
作者 窦淼 侯祥宁 《水利信息化》 2024年第4期49-53,共5页
为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子... 为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子数据输入MLP神经网络模型,预测月径流量数据。将宁夏青铜峡水文站2010—2019年汛期的月径流量和影响因子数据作为训练样本训练神经网络模型,以2020—2022年汛期月径流量和影响因子数据作为检验样本进行对比分析。预测结果表明:目前影响汛期径流量的因素主要是历史径流和气候特征,检验集预测结果确定性系数为0.851,模型可为宁夏汛期月径流量预测提供相应指导。 展开更多
关键词 径流预测 PCA-mlp神经网络模型 主成分分析 多层感知器神经网络
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基于多核处理器的多层感知神经网络设计和实现 被引量:4
12
作者 朱新召 胡哲琨 +2 位作者 周莉 陈杰 戈志伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第11期27-31,共5页
采用基于片上网络通信的多核处理器,设计并实现了一种具有可重构性、运行时配置和更新,以及具有学习能力的多层感知器神经网络结构以及对应的编程模型,并在FPGA上进行了验证.实验结果表明所设计的结构满足精度和实时性要求,且编程模型简... 采用基于片上网络通信的多核处理器,设计并实现了一种具有可重构性、运行时配置和更新,以及具有学习能力的多层感知器神经网络结构以及对应的编程模型,并在FPGA上进行了验证.实验结果表明所设计的结构满足精度和实时性要求,且编程模型简单,易于扩展和维护,为人工神经网络在计算机视觉和人工智能领域的应用提供了良好的解决方法. 展开更多
关键词 多层感知器 神经网络 多核处理器 片上系统 FPGA
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多层感知器神经网络及其在语声识别方面的应用
13
作者 祝捷 《航空计算技术》 1992年第1期24-30,共7页
本文首先描述一种神经网络的拓扑结构——多层感知器神经网.其次推导出针对该神经网的整体学习算法,给出算法在一般微机上运行时所遇到的一些具体问题处理原则.最后将双隐层感知器用于语声识别.实验表明:多层感知器神经网络技术用于小... 本文首先描述一种神经网络的拓扑结构——多层感知器神经网.其次推导出针对该神经网的整体学习算法,给出算法在一般微机上运行时所遇到的一些具体问题处理原则.最后将双隐层感知器用于语声识别.实验表明:多层感知器神经网络技术用于小词汇量、低信噪比、机载条件语声识别系统,是一种有益的尝试. 展开更多
关键词 多层感知器 神经网络 语声识别
全文增补中
多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化 被引量:1
14
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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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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Morlet小波变换结合MLP神经网络的齿轮箱故障检测方法 被引量:5
16
作者 合尼古力.吾买尔 林玲 《电子器件》 CAS 北大核心 2016年第4期834-840,共7页
针对变速齿轮箱中的故障检测问题,提出了一种结合Morlet小波变换和多层感知器(MLP)神经网络的齿轮故障检测方法。首先,利用角域技术将时域中齿轮故障的非平稳振动信号转化为角域中的平稳信号。然后,利用进行Morlet小波变换并从小波系数... 针对变速齿轮箱中的故障检测问题,提出了一种结合Morlet小波变换和多层感知器(MLP)神经网络的齿轮故障检测方法。首先,利用角域技术将时域中齿轮故障的非平稳振动信号转化为角域中的平稳信号。然后,利用进行Morlet小波变换并从小波系数中提取统计特征。同时根据最大能量与香农熵比来确定连续小波变换(CWT)的最优尺度,以此来缩减特征量,并将小波系数的能量和香农熵作为两个新特征添加到特征向量。最后,利用MLP神经网络对输入特征进行分类,从而检测故障。实验结果表明,该方法故障检测准确率高,且计算速度快。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障检测 Morlet小波变换 多层感知器 神经网络 香农熵
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基于MLP神经网络的机场能见度预测模型 被引量:4
17
作者 朱国梁 《科技创新与应用》 2018年第18期1-4,共4页
文章选取乌鲁木齐机场2007年至2016年10月至次年3月的逐小时观测资料,尝试使用MLP神经网络方法,建立主导能见度的回归预测模型,通过对预测效果检验可以看到,该模型预测主导能见度的平均绝对误差为706m,对小于1000m的主导能见度平均绝对... 文章选取乌鲁木齐机场2007年至2016年10月至次年3月的逐小时观测资料,尝试使用MLP神经网络方法,建立主导能见度的回归预测模型,通过对预测效果检验可以看到,该模型预测主导能见度的平均绝对误差为706m,对小于1000m的主导能见度平均绝对误差为325m,并且该方法能够较好的预测主导能见度的变化趋势,可以为主导能见度的定量客观预报提供参考。 展开更多
关键词 多层感知器 人工神经网络 能见度 回归预测
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应用多属性神经网络方法预测油气 被引量:13
18
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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电液伺服系统的神经网络建模方法研究 被引量:3
19
作者 童仲志 邢宗义 +2 位作者 张媛 高强 贾利民 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期620-626,共7页
针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法。研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网... 针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法。研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网络,采用5种典型学习算法构造了3种多层感知器神经网络和2种径向基函数神经网络,并结合自动定深电液伺服系统的工程实例,详细分析了这5种神经网络在电液伺服系统中的建模性能。研究结果表明,采用正交最小二乘算法的径向基函数神经网络最适合电液伺服系统的建模。 展开更多
关键词 电液伺服系统 多层感知器神经网络(mlpNN) 径向基函数神经网络(RBFNN) 建模
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使用神经网络和支持矢量机声学识别小型中层鱼类
20
《渔业现代化》 北大核心 2010年第2期74-74,共1页
本文描述了在智利中南部海域进行声学调查期间,采用支持矢量机(SVMs)和两种人工神经网络(多层感知器,MLP;和概率型神经网络,PNNs)对艉鱼、沙丁鱼和智利竹荚鱼等鱼群进行分类识别。对于从声学记录仪中提取的鱼群声信号,使用一... 本文描述了在智利中南部海域进行声学调查期间,采用支持矢量机(SVMs)和两种人工神经网络(多层感知器,MLP;和概率型神经网络,PNNs)对艉鱼、沙丁鱼和智利竹荚鱼等鱼群进行分类识别。对于从声学记录仪中提取的鱼群声信号,使用一套描述符集进行分类。 展开更多
关键词 人工神经网络 支持矢量机 分类识别 声学 鱼类 多层感知器 中南部
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