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基于主成分降维及多层感知神经网络的辛烷值预测分析 被引量:3
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作者 孙金芳 王智文 +1 位作者 王康权 吴静 《广西科技大学学报》 2021年第3期67-73,共7页
辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析... 辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析,选取独立且具有代表性的20个变量,基于主成分降维的多层感知神经网络建立辛烷值的预测模型.实验结果表明,当隐藏层的神经元个数为10时,MSE、RMSE、MAE均最小,此时该模型具有较高的预测精度和较好的拟合度.此模型不仅揭示了变量与辛烷值之间的非线性映射关系,同时也为预测辛烷值提供了一种新的思路. 展开更多
关键词 汽油辛烷值 主成分降维 多层感知神经网络 数据降维 辛烷值损失 辛烷值预测
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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
2
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—多层感知神经网络 智能化 岩相识别
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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
3
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 多层感知神经网络
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基于BAS-BP神经网络的多应力加速寿命试验预测方法 被引量:5
4
作者 葛峰 韩建立 高松 《兵工自动化》 2020年第6期5-9,41,共6页
为解决多应力条件下加速寿命试验中建立复合加速模型困难、模型参数难以求解以及建模过程中通常忽略应力间耦合作用的问题,根据天牛须搜索建立改进的BP神经网络模型。使用多应力加速寿命试验中收集的4组应力水平的失效数据对BAS-BP神经... 为解决多应力条件下加速寿命试验中建立复合加速模型困难、模型参数难以求解以及建模过程中通常忽略应力间耦合作用的问题,根据天牛须搜索建立改进的BP神经网络模型。使用多应力加速寿命试验中收集的4组应力水平的失效数据对BAS-BP神经网络模型进行训练,对第5组应力水平下的可靠度与失效时间进行预测。利用平均相对误差、拟合优度2个参数对模型的预测结果进行评价,并与BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,BAS-BP神经网络具有更好的准确性及鲁棒性。 展开更多
关键词 天牛须算法 多层感知神经网络 多应力加速模型 预测方法
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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
5
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 多层感知神经网络(MLPNN) 径向基函数神经网络(RBFNN) 建模
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基于多特征因子的路用集料粒径计算神经网络模型 被引量:6
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作者 裴莉莉 孙朝云 +3 位作者 户媛姣 李伟 高尧 郝雪丽 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期77-86,共10页
在道路施工及养护过程中,高效、准确地测量沥青混合料中的集料级配是保证混合料骨架结构稳定及施工质量的重要环节。针对基于单一几何模型应用在粗集料颗粒分档时,存在粒径计算不准确、无法满足施工要求的问题,文中提出一种基于多特征... 在道路施工及养护过程中,高效、准确地测量沥青混合料中的集料级配是保证混合料骨架结构稳定及施工质量的重要环节。针对基于单一几何模型应用在粗集料颗粒分档时,存在粒径计算不准确、无法满足施工要求的问题,文中提出一种基于多特征因子的路用集料粒径计算神经网络模型,实现对集料颗粒粒径的准确计算。首先,对采集到的集料颗粒图像进行几何特征提取,并对提取到的特征数据进行数据清洗和归一化等处理,建立样本数据集;然后通过相关性分析,提取出与集料粒径相关性较强的特征因子;最后,构建多层感知机(MLP)神经网络模型对数据集进行训练,并采用敏感性分析得到用于表征集料粒径的重要特征权重,实现对集料粒径的准确计算。结果表明,文中提出的集料粒径计算方法与卡尺法测量的结果拟合精度较高(相关系数R2=0.91),与二阶矩、等效椭圆等传统几何模型方法相比不仅明显提高了精度,而且可以实现快速虚拟筛分,显著提升后续的筛分效率。 展开更多
关键词 集料粒径 多特征因子 几何特征 相关性分析 虚拟筛分 多层感知神经网络
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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
7
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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人工神经网络在金相图像分割中的应用研究 被引量:2
8
作者 何维娜 张丽丽 《电子设计工程》 2013年第3期143-147,共5页
利用多层感知器神经网络和自组织映射神经网络对球墨铸铁、可锻铸铁和灰铸铁的金相图像进行了分割提取。通过对比以上两种方法分割后的图像质量和定量分析样本图像中的石墨结构、珍珠岩/铁氧体结构所占的百分含量后发现,多层感知器网络... 利用多层感知器神经网络和自组织映射神经网络对球墨铸铁、可锻铸铁和灰铸铁的金相图像进行了分割提取。通过对比以上两种方法分割后的图像质量和定量分析样本图像中的石墨结构、珍珠岩/铁氧体结构所占的百分含量后发现,多层感知器网络分割提取的结果与样本实际的结果更加接近,而自组织映射神经网络分割提取的结果则不够理想。据此,可以推断多层感知器网络是实现金属图像分割自动化提取和精确性分析的有效工具。 展开更多
关键词 多层感知神经网络 自组织映射神经网络 金相图像 图像分割
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相关性分析-神经网络模型在宁夏用水量预测中的应用 被引量:8
9
作者 窦淼 李金燕 +3 位作者 崔岚博 魏怡敏 苏荟琰 李超超 《人民珠江》 2022年第8期71-77,共7页
为了提高用水量预测精度,并且掌握各行业用水量比例。提出了相关性分析和多层感知器神经网络(MLP)耦合模型预测行业用水量,该模型首先利用相关性分析的方法筛选出对行业用水量影响较大的因子,再将主要因子数据输入到神经网络模型预测出... 为了提高用水量预测精度,并且掌握各行业用水量比例。提出了相关性分析和多层感知器神经网络(MLP)耦合模型预测行业用水量,该模型首先利用相关性分析的方法筛选出对行业用水量影响较大的因子,再将主要因子数据输入到神经网络模型预测出行业用水量。进一步以地处干旱区域的宁夏回族自治区为例,提取2002—2016年主要影响行业用水的因子训练预测模型,以此模型预测2017—2020年的用水量并检验预测精度;预测结果显示,总用水预测值与实际值的多年相对误差均值仅为1.00%。最后使用该耦合模型对宁夏规划水平年2025年行业用水量进行预测,预测结果表明2025年宁夏总用水量有下降的趋势,这种变化趋势与自治区近几年大力推进节水型社会建设的政策相符合。 展开更多
关键词 相关性分析 多层感知神经网络 耦合模型 用水量预测 宁夏回族自治区
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基于多层感知器神经元的空间柔性机器人位置跟踪控制 被引量:2
10
作者 张文辉 马静 高九州 《空间控制技术与应用》 2011年第1期59-62,共4页
针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的... 针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的逆动力学模型,其误差代价函数由PID控制器提供,权重及阀值的调整采用改进的BP反传算法.最后通过仿真比较详细分析了所提方案的工作机理及对非线性强耦合系统控制的有效性. 展开更多
关键词 多层感知神经网络 逆模控制 PID控制 BP算法
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基于深度学习的小麦籽粒锌含量预测及安全利用分区
11
作者 李清彩 陈娟 +3 位作者 赵庆令 蔡图 韩文撑 褚琳琳 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2248-2259,共12页
为实现对小麦籽粒Zn含量的精准预测及安全利用分区,以济宁南部小麦种植区为研究对象,采集并测定了小麦籽粒中Zn及根际土壤样品中SiO_(2)、Fe_(2)O_(3)、MgO、CaO、Na_(2)O、K_(2)O、OrgC、P、N、S、Zn和pH等12种理化指标的含量,系统研... 为实现对小麦籽粒Zn含量的精准预测及安全利用分区,以济宁南部小麦种植区为研究对象,采集并测定了小麦籽粒中Zn及根际土壤样品中SiO_(2)、Fe_(2)O_(3)、MgO、CaO、Na_(2)O、K_(2)O、OrgC、P、N、S、Zn和pH等12种理化指标的含量,系统研究了小麦籽粒中Zn含量及其根际土壤理化指标含量特征,利用多层感知机神经网络和随机森林模型对小麦籽粒Zn含量变化特征进行预测,选择最优模型预测出济宁南部区域小麦籽粒Zn含量,并结合GIS技术划分了贫锌、缺锌、足锌和富锌农田。结果表明:济宁南部区域小麦籽粒中Zn含量平均值(39.7 mg·kg^(-1))与富锌小麦籽粒推荐值基本持平,超出黄淮麦区小麦籽粒Zn平均含量1.32倍;经相关分析和聚类分析得出,小麦籽粒Zn与根际土壤理化指标之间相互作用、相互耦合,存在着较为复杂的非线性关系;多层感知机神经网络预测模型的R^(2)(0.999)、RMSE(0.194)和MAE(0.146)等评价指标均优于随机森林模型;根际土壤中P、pH、OrgC和N指标是影响多层感知机神经网络预测相对重要的特征变量;研究区以足锌农田和缺锌农田为主,面积占比分别为57.47%和33.97%,谨慎利用贫锌区和安全利用富锌区农田面积占比分别为6.05%和2.51%。通过深度学习与农业地质相结合,利用多层感知机神经网络实现了通过简单土壤理化指标精准预测小麦籽粒锌含量。 展开更多
关键词 深度学习 多层感知神经网络 随机森林 小麦 安全利用
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基于模式识别算法的骚扰号码风险评估算法
12
作者 杜娟 田阿灵 《广东通信技术》 2024年第8期60-62,共3页
提出一种基于模式识别的数据处理算法-主成分分析和分类算法-多层感知神经网络。通过对经由运营商核心网设备的近一年电话号码进行分析,研究了基于电话号码的十个特征综合分析。通过主成分分析简化特征,利用多层感知神经网络等模式识别... 提出一种基于模式识别的数据处理算法-主成分分析和分类算法-多层感知神经网络。通过对经由运营商核心网设备的近一年电话号码进行分析,研究了基于电话号码的十个特征综合分析。通过主成分分析简化特征,利用多层感知神经网络等模式识别算法判定电话号码为骚扰号码的分险程度,灵活度高,评估出电信诈骗风险等级,并提示其它用户防范。 展开更多
关键词 模式识别 骚扰号码 风险评估 多层感知神经网络
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红外光谱结合贝叶斯判别对洗发用品的分类研究 被引量:1
13
作者 姜红 周贯旭 +1 位作者 周飞翔 郝小辉 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期75-80,共6页
建立一种基于红外光谱的快速无损地检验洗发用品的分析方法。利用傅里叶红外光谱对60个常见的洗发用品样品进行检验,分别采用Savitzky-Golay(S-G)平滑、快速傅里叶变换(FFT)、降噪等方法对光谱数据进行预处理,并结合主成分分析法对光谱... 建立一种基于红外光谱的快速无损地检验洗发用品的分析方法。利用傅里叶红外光谱对60个常见的洗发用品样品进行检验,分别采用Savitzky-Golay(S-G)平滑、快速傅里叶变换(FFT)、降噪等方法对光谱数据进行预处理,并结合主成分分析法对光谱数据进行降维处理。同时建立多层感知器神经网络和贝叶斯判别分析两种分类模型,对光谱数据进行分析验证。多层感知器神经网络对原始数据、经过S-G平滑、FFT、降噪后的分类准确率分别为86.67%、88.33%、80%、90%,贝叶斯判别的分类准确率为83.33%、85%、83.33%、95%。结果显示,降噪处理效果较佳,贝叶斯判别具有更高的准确率。该方法重现性好、样品用量少、无损样品,可为洗发用品类物证鉴定提供科学依据。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外光谱 洗发用品 主成分分析 多层感知神经网络 贝叶斯判别分析
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小样本纱线质量预测的机器学习算法适用性分析
14
作者 刘智玉 李学星 +2 位作者 李立轻 陈南梁 汪军 《棉纺织技术》 CAS 2024年第8期27-34,共8页
为了解决当前基于神经网络的纱线质量预测模型针对小样本预测精度偏低和预测精度不稳定的问题,建立了随机森林(RF)算法预测模型、多层感知机神经网络(MLP)算法预测模型和线性回归(LR)算法预测模型,就各算法模型在小样本情况下对不同数... 为了解决当前基于神经网络的纱线质量预测模型针对小样本预测精度偏低和预测精度不稳定的问题,建立了随机森林(RF)算法预测模型、多层感知机神经网络(MLP)算法预测模型和线性回归(LR)算法预测模型,就各算法模型在小样本情况下对不同数据特点的数据集的敏感性、不同数据维度的敏感性和不同训练样本数的敏感性进行了预测性能对比试验。用决定系数和均方根误差进行模型预测性能评估。试验结果表明:在小样本情况下,相比于MLP算法和LR算法,大多数情况下RF算法预测准确性更高、预测精度稳定性更好、对小训练样本量的适应性更好,具有较高的综合预测性能。 展开更多
关键词 随机森林算法 多层感知神经网络 线性回归算法 质量预测 小样本 预测模型 决定系数
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页岩油压裂井产量预测方法研究 被引量:1
15
作者 赵庆杰 唐宏宝 +3 位作者 张乾 冯凡 郝华松 白石 《油气井测试》 2024年第3期46-52,共7页
为了综合考虑地质因素和工程参数对页岩油压裂井产量的影响,以大港油田页岩油井为数据来源,利用Spearman相关系数和随机森林综合筛选关键特征参数,通过数据清洗、多重填补检测剔除异常值,拓展缺失数据,构建完整的压裂井产量预测数据集... 为了综合考虑地质因素和工程参数对页岩油压裂井产量的影响,以大港油田页岩油井为数据来源,利用Spearman相关系数和随机森林综合筛选关键特征参数,通过数据清洗、多重填补检测剔除异常值,拓展缺失数据,构建完整的压裂井产量预测数据集。基于多层感知机神经网络模型,采用网格搜索法进行基础模型的参数调优,建立了页岩油压裂井产量预测模型,训练数据集的预测平均准确度为92.37%。经大港10口页岩油井的生产数据现场应用,预测产量与实际值的平均误差为7.59%,表明该产量预测模型可综合反应地质因素和工程参数对压裂井产量的影响,使预测结果与实际生产相吻合,预测精度高,满足工程需求。 展开更多
关键词 页岩油 压裂 产量预测模型 多层感知神经网络 现场试验 大港油田 特征参数
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基于超快速气相电子鼻研究不同类型UHT牛奶的挥发性风味特征 被引量:7
16
作者 叶美霞 李荣 +3 位作者 姜子涛 王颖 谭津 汤书华 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期236-246,共11页
采用超快速气相电子鼻对超高温灭菌(ultra high temperature,UHT)全脂、低脂和脱脂牛奶共36种样品的挥发性风味成分进行定性、定量分析,并结合主成分分析和多层感知器神经网络,对UHT牛奶的香气特征进行分类预测。结果表明,UHT牛奶中含... 采用超快速气相电子鼻对超高温灭菌(ultra high temperature,UHT)全脂、低脂和脱脂牛奶共36种样品的挥发性风味成分进行定性、定量分析,并结合主成分分析和多层感知器神经网络,对UHT牛奶的香气特征进行分类预测。结果表明,UHT牛奶中含有29种共同的挥发性风味成分,主要为丙酮、正丁醇和δ-癸内酯等,其中丙酮含量最高,癸醛含量最低。异丁醇、乙偶姻、1-戊醇、E-3-己烯醛和癸醛只在UHT全脂牛奶中存在;3-甲基庚烷、2,6-二甲基吡嗪、E-2-壬烯-1-醇是UHT低脂牛奶的特有成分;α-蒎烯、5-甲基糠醛、癸酸仅在UHT脱脂牛奶中被检出。UHT牛奶主要香气特征体现为蔬菜味、奶油味、草香味、水果味及麦芽味。其中蔬菜味、奶油味、麦芽味在UHT全脂牛奶中分布最广泛;水果味在UHT低脂牛奶中分布最广泛;青草味在UHT脱脂牛奶中分布最广泛。主成分分析显示不同品牌UHT牛奶之间存在显著差异;多层感知器神经网络对UHT牛奶种类的预测准确率高达98.6%。 展开更多
关键词 超高温灭菌牛奶 超快速气相电子鼻 挥发性成分 主成分分析 多层感知神经网络
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基于深度学习的医疗辅助诊断数据分析方法 被引量:5
17
作者 程顺达 祝婕 夏芳 《电子设计工程》 2022年第7期72-76,共5页
针对海量医疗诊断数据缺乏高效且准确的分析方法,文中提出了一种基于深度学习的医疗辅助诊断数据处理方法。该方法对医疗诊断数据进行预处理,包括归一化处理与主成分分析,以得到医疗数据特征;利用部署多层感知器的神经网络分析已完成预... 针对海量医疗诊断数据缺乏高效且准确的分析方法,文中提出了一种基于深度学习的医疗辅助诊断数据处理方法。该方法对医疗诊断数据进行预处理,包括归一化处理与主成分分析,以得到医疗数据特征;利用部署多层感知器的神经网络分析已完成预处理的数据,从而实现诊断分类,为医生提供智能化的辅助诊断;基于Python软件平台对所提方法展开实验测试。结果表明,所提方法的损失值与平均准确率分别为53和85%,均优于其他对比方法,且具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 深度学习 医疗辅助诊断 数据分析 主成分分析 多层感知神经网络
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近红外光谱技术快速鉴别原料肉掺假的可行性研究 被引量:34
18
作者 杨志敏 丁武 《肉类研究》 2011年第2期25-28,共4页
探讨利用近红外光谱技术结合Fisher两类判别法以及多层感知器(multilayer perceptron,MLP)神经网络快速无损鉴别原料肉是否掺假,并建立多种掺假肉的分类识别模型的可行性。首先近红外结合主成分与Fisher两类判别,建立原料肉与掺假肉的... 探讨利用近红外光谱技术结合Fisher两类判别法以及多层感知器(multilayer perceptron,MLP)神经网络快速无损鉴别原料肉是否掺假,并建立多种掺假肉的分类识别模型的可行性。首先近红外结合主成分与Fisher两类判别,建立原料肉与掺假肉的判别函数,以原料肉与注水肉两类样本的平均重心即两类样本的加权平均数-0.657作为区分原料肉与掺假肉的界限。2 0个验证集样本有两个被误判,总的正确判别率达到9 0%。然后,利用近红外结合主成分与MLP神经网络建立原料肉和3种掺假肉的3层神经网络识别模型,该模型对预测集52个样本的正确识别率达到94.2%。说明利用近红外结合化学计量学方法对原料肉是否掺假及掺假种类进行鉴别是可行的。 展开更多
关键词 近红外 原料肉 掺假肉 Fisher两类判别法 多层感知器(MLP)神经网络
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一种基于后验概率差值的拒识算法 被引量:1
19
作者 李莹莹 王成友 蔡宣平 《应用声学》 CSCD 北大核心 2004年第5期32-35,共4页
本文提出了一种孤立词语音识别系统中基于后验概率差值的拒识算法。研究了作为拒识特征时,输入词的后验概率和后验概率差值之间的区别,并将多层感知人工神经网络用于拒识特征的学习。相比现存的几种拒识算法,本算法几乎不需要额外的计... 本文提出了一种孤立词语音识别系统中基于后验概率差值的拒识算法。研究了作为拒识特征时,输入词的后验概率和后验概率差值之间的区别,并将多层感知人工神经网络用于拒识特征的学习。相比现存的几种拒识算法,本算法几乎不需要额外的计算和存储量。当识别率为98.2%时,拒识率达到了95.4%。 展开更多
关键词 语音识别 拒识算法 后验概率差值 多层感知人工神经网络 后验概率
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基于动态弯沉分析的路面结构模量反算方法研究 被引量:3
20
作者 成晟 倪富健 《现代交通技术》 2011年第3期4-7,共4页
落锤式弯沉仪作为一种动态无损检测方法,在世界范围内得到了广泛应用。弯沉盆包含了大量路面结构信息,可据此对结构层模量进行评价。该文利用谱元法路面计算程序,通过逐步回归和多层感知元神经网络 2 种方法,对路面模量反算模型进行了研... 落锤式弯沉仪作为一种动态无损检测方法,在世界范围内得到了广泛应用。弯沉盆包含了大量路面结构信息,可据此对结构层模量进行评价。该文利用谱元法路面计算程序,通过逐步回归和多层感知元神经网络 2 种方法,对路面模量反算模型进行了研究,并提出了基于弯沉盆的动态模量反算方法。对半刚性沥青路面的实测弯沉数据进行反算后,发现由于实测和理论弯沉盆不完全相同,因此基于理论弯沉盆拟合得到的回归公式虽然相关性很好,但在应用于实测数据时却无法得到正确结果;而数值验证显示神经网络方法的反算值稳定性较好。反算数据显示沥青混合料模量受温度影响很大,水泥稳定碎石基层模量与龄期有关。通过弯沉反算得到的材料模量值可以为路面结构设计提供参考。 展开更多
关键词 道路工程 落锤式弯沉仪 动态模量 反算 逐步回归 多层感知神经网络
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