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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
1
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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基于不同输入层的BP人工神经网络径流模拟研究 被引量:9
2
作者 何昳颖 陈晓宏 +1 位作者 张云 丁华龙 《人民长江》 北大核心 2015年第4期16-20,共5页
为定量研究BP人工神经网络不同输入层对径流模拟的影响,以滨江流域8个雨量监测站长系列逐日降水径流资料为基础,对比分析原始降水、算术平均降水、复合前期径流降水、流域面积加权降水和复合径流面积加权降水作为输入层时,BP人工神经网... 为定量研究BP人工神经网络不同输入层对径流模拟的影响,以滨江流域8个雨量监测站长系列逐日降水径流资料为基础,对比分析原始降水、算术平均降水、复合前期径流降水、流域面积加权降水和复合径流面积加权降水作为输入层时,BP人工神经网络月径流量模拟的结果差异。研究表明:采用流域面积加权降水模拟的径流量,具有最优相关系数和确定性系数,以原始降水作为输入层所得结果相对误差最小,由算术平均降水模拟出的结果分布最集中,网络模拟效果稳定。复合输入层的模拟精度相对较高,但输入层并非越复杂越好,基于面积加权降水得出的模拟径流量综合评价最高。 展开更多
关键词 径流量 降水-径流模拟 BP人工神经网络 输入 滨江流域 广东省
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基于人工神经网络的电网频率测量方法 被引量:16
3
作者 刘涤尘 夏利民 商志会 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2000年第8期40-43,共4页
基于多层感知器可以任意精度逼近任何线性或非线性函数的基本原理 ,提出了一种采用多层前馈神经网络的频率测量方法 ,并给出相应反向传播学习算法 ( BP)神经网络的构造过程和训练方法。仿真结果表明 ,基于人工神经网络的频率测量方法具... 基于多层感知器可以任意精度逼近任何线性或非线性函数的基本原理 ,提出了一种采用多层前馈神经网络的频率测量方法 ,并给出相应反向传播学习算法 ( BP)神经网络的构造过程和训练方法。仿真结果表明 ,基于人工神经网络的频率测量方法具有实时性、高精度和鲁棒性 。 展开更多
关键词 电网频率 测量 人工神经网络 多层感知器
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人工神经网络模型发展及应用综述 被引量:269
4
作者 张驰 郭媛 黎明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期57-69,共13页
人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密,人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。根据人工神经网络相关文献进行分析,综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史,根据神经网络的发展介绍了人工神经网... 人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密,人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。根据人工神经网络相关文献进行分析,综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史,根据神经网络的发展介绍了人工神经网络相关概念,其中主要涉及到多层感知器、反向传播神经网络、卷积神经网络以及递归神经网络,描述了卷积神经网络发展当中出现的部分卷积神经网络模型和递归神经网络中常用的相关网络结构,分别综述了各个人工神经网络算法在相关领域的应用情况,总结了人工神经网络的未来发展方向。 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知器 递归神经网络
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人工神经网络和遗传算法在微带交指电容器设计中的应用 被引量:6
5
作者 张欣 陈如山 《微波学报》 CSCD 北大核心 2003年第4期54-57,66,共5页
将神经网络技术 (ANN)与遗传算法 (GA)相结合对交指电容器 (IDC)进行了分析与设计。采用多层感知器神经网络 (MLPNN)建立了交指电容器的模型 ,并利用遗传算法的全局搜索能力根据实际需要优化设计交指电容器的结构。模型训练样本的S参数... 将神经网络技术 (ANN)与遗传算法 (GA)相结合对交指电容器 (IDC)进行了分析与设计。采用多层感知器神经网络 (MLPNN)建立了交指电容器的模型 ,并利用遗传算法的全局搜索能力根据实际需要优化设计交指电容器的结构。模型训练样本的S参数由时域有限差分 (FDTD)方法得到。结果证明该方法具有较高的准确性 。 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 交指电容器 多层感知器神经网络 时域有限差分 微波电路 CAD
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人工神经网络在车辆声学分类中的应用 被引量:1
6
作者 刘壮明 管鲁阳 +1 位作者 鲍明 李晓东 《应用声学》 CSCD 北大核心 2008年第1期17-23,共7页
传统反向传播(BP,Back-Propagation)算法虽然解决了多层感知器的收敛问题,但是训练时间长、收敛速度慢。本文针对训练样本分布状态未知的问题,提出了一种有效的加速收敛方法,即对不同的训练样本选择不同的学习率。将这种改进的BP算法应... 传统反向传播(BP,Back-Propagation)算法虽然解决了多层感知器的收敛问题,但是训练时间长、收敛速度慢。本文针对训练样本分布状态未知的问题,提出了一种有效的加速收敛方法,即对不同的训练样本选择不同的学习率。将这种改进的BP算法应用到履带车与轮式车的声学分类中,明显提高了算法的收敛速度、泛化能力及稳定性,并可根据需要调整两种车辆的识别率。 展开更多
关键词 多层感知器 反向传播算法 样本非均匀分布 车辆声学分类 人工神经网络
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印度中央邦马尔瓦地区利用人工神经网络和回归模型预测蒸腾量的比较(摘选)
7
作者 Ajai Singh Jain VK Jayanta Dutta 《农业工程》 2013年第2期104-106,80,共4页
蒸发是水循环的一个重要组成部分,对蒸发量的估算是对水资源和灌溉水量有效利用的一个重要手段。该研究旨在利用多元线性回归模型、多层感知器(MLP)和人工神经网络(ANN)模型模拟印度中央邦马尔瓦地区周蒸发量。利用4种不同天气变量组合... 蒸发是水循环的一个重要组成部分,对蒸发量的估算是对水资源和灌溉水量有效利用的一个重要手段。该研究旨在利用多元线性回归模型、多层感知器(MLP)和人工神经网络(ANN)模型模拟印度中央邦马尔瓦地区周蒸发量。利用4种不同天气变量组合训练神经网络模型。多元线性回归模型只将最高温和相对湿度作为输入值,但是模拟结果不令人满意。MLP模型采用的数据集包括最高和最低温度、风速和相对湿度,在训练和验证中都取得了比较好的结果。MLP模型可以用来模拟周开放式蒸发皿蒸发量,估算缺失数据,并可以作为替代模型以验证蒸发量测定值。降雨量数据并不能改善模型性能。 展开更多
关键词 蒸发皿蒸发量 多层感知器模型 多元线性回归 人工神经网络 降雨量 模拟
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多层感知器网络内部判决模式的研究 被引量:4
8
作者 冯天瑾 陈哲 熊建设 《数据采集与处理》 CSCD 2000年第4期408-412,共5页
人工神经网络 ( ANN)内部行为的研究 ,无论是对生物神经系统内部工作机理、ANN理论 ,还是对 ANN应用都有重要意义。本文在作者原有工作基础上加以发展 ,针对多层感知器网络应用于模式识别、分类、函数逼近与参数估计的内部行为 ,作出了... 人工神经网络 ( ANN)内部行为的研究 ,无论是对生物神经系统内部工作机理、ANN理论 ,还是对 ANN应用都有重要意义。本文在作者原有工作基础上加以发展 ,针对多层感知器网络应用于模式识别、分类、函数逼近与参数估计的内部行为 ,作出了明确解释 ;以单隐层结构为典型 ,定义了隐层神经元输出为网络输出量的“(正、负 )内部分量”,隐层权重分布为网络求解问题的“内部判决模式”;并给出了应用这一理论分析的实例。 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知器网络 内部判决模式
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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
9
《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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基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测 被引量:35
10
作者 梁路宏 艾海舟 +1 位作者 徐光佑 张钹 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期744-747,共4页
本文提出了一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测算法 .算法使用一组双眼 人脸模板对搜索侯选人脸 ,并在搜索过程中使用多层感知器进行确认 ,以减少错误报警 .
关键词 人脸检测 模板匹配 多层感知器 人工神经网络 图像处理
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用粗糙集构造基于知识的模糊多层感知器 被引量:2
11
作者 杭小树 熊范纶 王振宇 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期85-91,共7页
提出了用粗糙集理论构造模糊多层感知器的方法 .使用粗糙集从样本信息表中抽出关于领域的规则以及规则的精确度和覆盖度 .网络的结构由已经抽取的规则映射而成 ,初始连接权由规则的精确度和覆盖度确定 .论文给出了基于信息熵的知识约简... 提出了用粗糙集理论构造模糊多层感知器的方法 .使用粗糙集从样本信息表中抽出关于领域的规则以及规则的精确度和覆盖度 .网络的结构由已经抽取的规则映射而成 ,初始连接权由规则的精确度和覆盖度确定 .论文给出了基于信息熵的知识约简算法 .运用于水稻虫害分类的试验结果表明 :这种基于知识的模糊多层感知器与传统感知器相比 ,具有较少的隐层节点 ,并能做出正确的特征分类 . 展开更多
关键词 粗糙集 模糊多层感知器 数据约简 信息熵 人工智能 人工神经网络 规则提取
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基于前馈多层感知网络的图像边缘检测算法 被引量:1
12
作者 石晓龙 李新 许进 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第8期26-27,30,共3页
通过对经典边缘检测算法的研究,提出了基于前馈多层感知网络的边缘检测算法。在训练过程中结合边缘检测的特点对BP算法进行了改进。实验结果表明该算法具有很强的自适应性,能够在很大程度上避免背景及噪声对边缘检测结果的影响。
关键词 边缘检测 人工神经网络 多层感知器 BP算法
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多层感知器的加速算法
13
作者 吕洪涛 周继成 朱洪波 《南京邮电学院学报》 北大核心 1992年第3期92-96,共5页
基于多层感知器(Multi-Perceptron)的反向传播(BP:Backpropagation)算法,本文提出了一种新的改进算法——加速度算法。其基本思想是交替使用负梯度方向[S^t:=—△E(W^(?))]和加速梯度方向[S^k(?)=W^k—W^(k-2)(k≥2)]作为搜索方向。理... 基于多层感知器(Multi-Perceptron)的反向传播(BP:Backpropagation)算法,本文提出了一种新的改进算法——加速度算法。其基本思想是交替使用负梯度方向[S^t:=—△E(W^(?))]和加速梯度方向[S^k(?)=W^k—W^(k-2)(k≥2)]作为搜索方向。理论分析与模拟实验表明,与基本BP算法比较,它有很快的收敛速度。 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知器 加速
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基于多层感知器的异常数据实时检测方法 被引量:9
14
作者 潘轶彪 袁景淇 +2 位作者 朱凯 陈宇 张锐锋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1226-1229,共4页
基于神经网络的多层感知器模型,结合滚动学习-预报机制,提出了一种异常数据实时检测方法.该方法在每个当前时刻通过最近的固定长度的历史数据训练神经网络,完成下一时刻的预报.通过神经网络模型残差,确定概率为P的置信区间.当下一时刻... 基于神经网络的多层感知器模型,结合滚动学习-预报机制,提出了一种异常数据实时检测方法.该方法在每个当前时刻通过最近的固定长度的历史数据训练神经网络,完成下一时刻的预报.通过神经网络模型残差,确定概率为P的置信区间.当下一时刻数据落入置信区间内,则该数据被判为正常;反之,则为异常.被判为异常的数据不再用作更新历史数据,而以相应的预报值代替.通过某300 MW燃煤火力电站实际过程数据的在线验证,结果证明了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知器 滚动学习-预报 异常数据 实时监测
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从受训神经-模糊模型中提取知识 被引量:1
15
作者 冯天瑾 于树松 程军娜 《青岛海洋大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2003年第1期107-114,共8页
本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内... 本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内部分量”;定义内部分量的连接权重集为给定问题的“内部判别模式”;建立了 MLP和模糊集相结合的新模型 ;分析了 MLP的结构为 N- 2 - 1和N- H- 1 ,给出权重初始化的方法 ;提出了 1种从受训神经 -模糊模型 (NFMs)中提取知识的全新的具有实用价值的方法。 展开更多
关键词 多层感知器 神经-模糊模型 知识提取 权重初始化
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人工视觉网络在小麦籽粒分类中的应用 被引量:5
16
作者 左卫刚 高洋 《种子》 北大核心 2020年第7期104-108,共5页
为了准确分类小麦籽粒为面包小麦或硬粒小麦,采用人工神经网络(ANN)基于计算机视觉的应用,依靠多层感知器(MLP)通过高分辨率摄像机,利用图像处理技术(IPT)获取了4维3色5纹理的主要视觉特征;再从12个主要特征中复制出21个视觉特征,将视... 为了准确分类小麦籽粒为面包小麦或硬粒小麦,采用人工神经网络(ANN)基于计算机视觉的应用,依靠多层感知器(MLP)通过高分辨率摄像机,利用图像处理技术(IPT)获取了4维3色5纹理的主要视觉特征;再从12个主要特征中复制出21个视觉特征,将视觉特征的数据集作为ANN模型的输入参数建立了4种输入数据子集的ANN模型。将200粒籽粒中的180粒用于ANN模型训练,20粒用于精度测试。利用相关CfsSubsetEval算法对ANN模型进行简化,确定了对分类结果最有效的输入参数个数为7。采用简化的ANN模型对20粒样品进行检测可准确分离面包小麦和硬粒小麦的籽粒,平均绝对误差(MAE)为9.8×10^-6。本研究提出的基于计算机视觉的分类器可以成功对小麦籽粒进行自动分类。 展开更多
关键词 小麦籽粒 计算机视觉 图像处理 人工神经网络 多层感知器
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基于非线性光谱混合模型的遥感影像提取城市不透水层(英文) 被引量:6
17
作者 夏俊士 杜培军 曹文 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期13-18,共6页
针对传统方法在提取城市不透水层中的许多局限性,采用两种非线性光谱混合分解模型,包括混合调谐匹配滤波和多层感知器神经网络,通过混合像元分解获取城市不透水层.混合调谐匹配滤波利用用户选择的端元,通过最大化端元响应并减少未知背... 针对传统方法在提取城市不透水层中的许多局限性,采用两种非线性光谱混合分解模型,包括混合调谐匹配滤波和多层感知器神经网络,通过混合像元分解获取城市不透水层.混合调谐匹配滤波利用用户选择的端元,通过最大化端元响应并减少未知背景信息的影响,进行局部分解端元.多层感知器由多个感知器组成,能够很好的进行非线性学习.对Landsat TM遥感影像进行最大噪声分离,使其转换到另外一个特征空间.利用新生成数据集的前三个成分(占90%以上信息量)进行纯净像元提取,并利用N维可视化分析器寻找出四个进行分解的端元:植被、高反射率地物、低反射率地物和土壤。不透水层则由高反射率和低反射率两个分量估算而成。对不同模型提取的结果,利用QuickBird多光谱图像评价其准确性.实验结果表明人工神经网络的精度最高,即非线性光谱混合模型同样可以有效地提取不透水层,精度甚至优于线性模型. 展开更多
关键词 光谱混合模型 不透水 人工神经网络 多层感知器
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基于非线性动力学和GA-MLPNN的ECoG信号分类(英文)
18
作者 范金锋 邵晨曦 +1 位作者 李松雪 陈小平 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1113-1119,共7页
为了对脑-计算机接口(BCI)中不同思维任务下的皮层脑电(ECoG)信号进行分类,提出了基于遗传算法(GA)和多层感知器神经网络(MLPNN)的混合方法.用GA方法优化ECoG通道选择,使得选择通道数最小而分类性能最大.使用误差反馈传播(EBP)算法作为M... 为了对脑-计算机接口(BCI)中不同思维任务下的皮层脑电(ECoG)信号进行分类,提出了基于遗传算法(GA)和多层感知器神经网络(MLPNN)的混合方法.用GA方法优化ECoG通道选择,使得选择通道数最小而分类性能最大.使用误差反馈传播(EBP)算法作为MLPNN的学习机制.实验表明,用排列熵(PE)和Hurst指数刻画ECoG的非线性动力学特征具有较好的计算性能和区分能力,故选择这两个特征量进行通道选择和分类处理.分析结果显示,通过使用选择的15个通道进行分析所得的平均分类率为87%,而使用全部的64个通道的结果仅为79%. 展开更多
关键词 脑电 遗传算法 多层感知器神经网络 -计算机接口 特征抽取
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支持向量机 被引量:75
19
作者 张浩然 韩正之 李昌刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第12期135-137,142,共4页
This paper gives a introduction of the basic ideas, basic theory, key techniques, and application of the sup-port vector machine (SVM), and indicates the similarities and differences between support vector machines an... This paper gives a introduction of the basic ideas, basic theory, key techniques, and application of the sup-port vector machine (SVM), and indicates the similarities and differences between support vector machines and neuralnetworks. 展开更多
关键词 支持向量机 机器学习 人工智能 多层感知器 人工神经网络
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基于DEM和遥感影像的区域黄土滑坡体识别方法研究 被引量:15
20
作者 李勋 杨环 +1 位作者 殷宗敏 马金辉 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第4期86-92,共7页
应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑... 应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;最后,基于滑坡有效识别指标特征集进行面向对象分割,通过建立多层感知器的滑坡自动识别模型对分割后的对象进行识别,并作精度评价。结果表明:1)针对该研究区的已有黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值;2)该模型对滑坡的识别精度达71.03%,非滑坡的识别精度达92.02%,较好地识别出了该区域的滑坡范围。 展开更多
关键词 黄土滑坡 可视性 SEaTH算法 人工神经网络 多层感知器
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