基于多层感知机模型的稻麦双变量精准施肥机排肥策略 被引量：1

1

作者 施印炎 辛亚鹏 +3 位作者 汪小旵 郑恩来 沈成 张昭 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期51-60,共10页

变量施肥是实施精准农业的重要技术途径,转速、开度双重调节的外槽轮式变量施肥方式是稻麦轮作区作物施肥的典型方式。针对目前变量施肥机控制系统响应速度慢、预测模型不准确,引起排肥量误差大、成效不显著的问题,该研究基于自主研制... 变量施肥是实施精准农业的重要技术途径,转速、开度双重调节的外槽轮式变量施肥方式是稻麦轮作区作物施肥的典型方式。针对目前变量施肥机控制系统响应速度慢、预测模型不准确,引起排肥量误差大、成效不显著的问题,该研究基于自主研制的稻麦双变量精准施肥机,运用数理统计和机器学习方法,提出一种基于多层感知人工神经网络的排肥量预测模型,并对其有效性和适用性进行验证。通过分析莱维飞行算法(levy flight algorithm,LFA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和多层感知器神经网络模型(multilayer perceptron,MLP)的算法机理,结合开度-转速双变量排肥方法,构建LFA-PSO-MLP(LPM)排肥量预测模型;引入开度-转速-排肥量关系模型,利用归一化、正则化等方式改善算法结构,开展参数优化和模型训练,并对比MLP和PSO-MLP模型,得到LFA-PSO-MLP排肥量最优预测模型;构建ILPM(inverse LFA-PSO-MLP)预测模型作为施肥机的神经网络模型,根据目标排肥量快速计算所需开度和转速。试验结果表明:LFA-PSO-MLP模型在拟合50次左右收敛,拟合500次后的R2值为0.999,平均相对误差(average relative error,ARE)为1.83%,均优于其他两种模型。LPM验证集验证试验中,预测值与验证值的平均相对误差为2.47%,田间试验的预测值与实测值的平均相对误差为3.49%;ILPM验证试验中,转速预测的平均相对误差为1.82%,目标排肥量与实际排肥量的最大相对误差为7.26%,平均相对误差为6.09%,施肥机排肥效果较好。所提模型能够在保证排肥量预测精度的同时提升运算效率,实现快速、精准、高效的变量施肥,改善生态效益和经济效益。 展开更多

关键词 算法 粒子群 莱维飞行 多层感知机神经网络 双变量排肥策略

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基于多层感知器网络的过度医疗防治绩效评价研究 被引量：6

2

作者 刘慧云 韩玉珍 +4 位作者 刘国栋 刘朗 陈玉梅 张卓 付士会 《中国医院管理》 北大核心 2017年第6期27-29,共3页

目的通过多层感知器网络的构建评价过度医疗防治的效果,为进一步完善过度医疗防治体系提供参考。方法基于多层感知器网络,构建了具有3层神经网络、9个隐含层节点数的过度医疗绩效评价模型。结果多层感知器网络的训练结果与专家评价(期... 目的通过多层感知器网络的构建评价过度医疗防治的效果,为进一步完善过度医疗防治体系提供参考。方法基于多层感知器网络,构建了具有3层神经网络、9个隐含层节点数的过度医疗绩效评价模型。结果多层感知器网络的训练结果与专家评价(期望结果)两者评价是完全一致的。结论该多层神经网络及其评价指标的选取能够很好地应用于医疗服务中的过度医疗防治绩效评价。 展开更多

关键词 过度医疗 多层感知器网络 绩效评价

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多层感知器网络内部判决模式的研究 被引量：4

3

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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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

4

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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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

5

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 致密砂岩储层 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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基于等级式多层感知器网络的特定人汉语词组识别系统

6

作者 陈永生 袁保宗 《铁道学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第2期49-54,共6页

本文主要讨论多层感知器网络￣［１，２］在特定人的汉语词组识别系统中的应用。提出简单的语音特征参数规整方法。针对多层感知器网络在分类模式增加时，网络结构增大，学习时间冗长，识别率下降；增加新的模式需要重新训练网络的缺点... 本文主要讨论多层感知器网络￣［１，２］在特定人的汉语词组识别系统中的应用。提出简单的语音特征参数规整方法。针对多层感知器网络在分类模式增加时，网络结构增大，学习时间冗长，识别率下降；增加新的模式需要重新训练网络的缺点，提出了等级式多层感知器网络及其新的分类算法。基于语音知识建立了一个中等词汇量的特定人的汉语词组识别系统，提出了语音知识的矩阵表达方式，基于前向概率和后向概率的最佳匹配推理算法。该系统的音节识别率为９０％，根据知识推理，词组的识别率为９３．５％。 展开更多

关键词 多层感知器网络 汉语词组 识别系统 识别率

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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

7

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 多层感知器神经网络 逆模控制 PID控制 BP算法

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Koopman原理内嵌MLP神经网络模型驱动的电力系统非线性振荡特征分析方法 被引量：1

8

作者 周一辰 李金泽 +3 位作者 李永刚 陈鹏伟 郭通 孙浩潮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期132-139,共8页

针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时... 针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时序演化中的作用。采用MLP神经网络构建编码、解码映射,进而形成Koopman原理内嵌的神经网络深度学习模型,通过深度学习实现非线性系统“编码映射-线性演化-解码映射”3种结构的演化逼近。分析了将所提方法应用于电力系统动态特性分析的物理机理,建立了所提方法的求解与应用流程。通过单机与4机系统算例对所提方法进行对比验证,结果表明所提方法可以精确表征平衡点稳定域内的系统动态过程,可用于电力系统非线性振荡动态特性解析。 展开更多

关键词 电力系统 非线性振荡 Koopman算子理论 多层感知机神经网络 科学人工智能

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可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法 被引量：2

9

作者 李熙 石长民 +2 位作者 李畅 陈锋锐 田礼乔 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第9期1-3,共3页

多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法,但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此,提出一种可变神经网络结构的方法,逐步去除负值丰度对应的端元,并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉... 多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法,但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此,提出一种可变神经网络结构的方法,逐步去除负值丰度对应的端元,并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉地区模拟TM遥感影像实验可以发现,该方法与传统MLP方法以及线性光谱分解方法的平均误差分别为0.077 7、0.081 9、0.094 3,说明该方法的分解精度高于其他2种分解方法,能克服丰度负值问题。 展开更多

关键词 遥感 混合像元 神经网络 多层感知网络 非负约束 非线性光谱分解模型

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UKF训练RMLP网络的快速算法

10

作者 乔士东 沈振康 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第5期653-657,共5页

UKF训练PMLP的优点是无需计算动态偏导数,但UKF面临计算量大的问题,降低计算量是UKF的研究重点之一。本文提出反向遍历sigma点的方法,可以显著降低UKF有2N_w+1或N_w+2个sigma点两种情况下的计算量。另外,对2N_w+1个sigma点的情况,本文... UKF训练PMLP的优点是无需计算动态偏导数,但UKF面临计算量大的问题,降低计算量是UKF的研究重点之一。本文提出反向遍历sigma点的方法,可以显著降低UKF有2N_w+1或N_w+2个sigma点两种情况下的计算量。另外,对2N_w+1个sigma点的情况,本文提出解耦合方法,能有效降低存储协方差阵所需空间。综合反向遍历方法和解耦合方法,本文给出UKF训练RMLP的快速算法。在动态系统辨识的仿真中,本文方法节省近80%的计算量和近90%的存储空间。 展开更多

关键词 Unscented KALMAN Filter(UKF) Decoupled EXTENDED KALMAN Filter(DEKF) 反馈多层感知网络(RMLP) 动态系统辨识

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北京松山自然保护区森林群落物种多样性及其神经网络预测 被引量：23

11

作者 苏日古嘎 张金屯 王永霞 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期3394-3403,共10页

物种多样性是群落结构和功能复杂性的一种度量,物种多样性的空间分布格局受许多环境因子的影响。运用多样性指数,多层感知器网络,分析了松山保护区森林群落物种多样性与群落类型、结构和生境之间的关系。结果表明:(1)大果榆+山杨混交林... 物种多样性是群落结构和功能复杂性的一种度量,物种多样性的空间分布格局受许多环境因子的影响。运用多样性指数,多层感知器网络,分析了松山保护区森林群落物种多样性与群落类型、结构和生境之间的关系。结果表明:(1)大果榆+山杨混交林、油松+青杨混交林物种丰富度、多样性和均匀度均较高,而大果榆林、华北落叶松林的各项指数值均较低。Patrick指数和Shannon-Weiner指数在森林群落中均表现为草本层>灌木层>乔木层;Pielou指数在榆林中表现为草本层>乔木层>灌木层,而在其他森林群落中表现为灌木层>草本层>乔木层。(2)功能层物种多样性在海拔梯度上的变化趋势不同,在乔木层,丰富度、多样性和均匀度随海拔的升高逐渐降低;在灌木层,丰富度、多样性和均匀度均呈比较明显的单峰曲线变化趋势;在草本层,丰富度和多样性随海拔的升高都呈下降趋势,而在草本层,均匀度变化不大。(3)用多层感知器网络预测功能层多样性效果很好,结果发现坡向对乔木层和灌木层物种多样性的影响最大,而海拔高度对草本层物种多样性的影响最大。 展开更多

关键词 松山国家自然保护区 多层感知器网络 物种多样性 森林群落

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基于蜂群算法和神经网络的通信调制识别方法 被引量：4

12

作者 杨发权 李赞 +2 位作者 李红艳 郝本建 潘忠显 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2186-2191,共6页

针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知... 针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知器神经网络分类器,实现对通信信号的自动识别。所提算法和误差反向传播算法相比有更高的识别率。仿真结果表明,所提算法能够克服误差反向传播算法的缺陷,在隐藏层神经元仅为20个、信噪比为4dB条件下,3种算法的识别率均高于95%,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 蜂群算法 联合特征模块 多层感知神经网络 调制识别

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基于改进U-Transformer模型的金刚石刀刃异常检测算法

13

作者 王大伟 李丛 朱长水 《现代制造工程》 北大核心 2025年第7期120-128,共9页

针对金刚石刀刃缺陷特征差异大、缺陷样本少的问题,提出了一种基于改进U-Transformer特征重建模型的金刚石刀刃异常检测算法。该方法仅需使用正常样本训练即可完成异常区域的检测与定位。首先,利用冻结的预训练深度卷积神经网络(Convolu... 针对金刚石刀刃缺陷特征差异大、缺陷样本少的问题,提出了一种基于改进U-Transformer特征重建模型的金刚石刀刃异常检测算法。该方法仅需使用正常样本训练即可完成异常区域的检测与定位。首先,利用冻结的预训练深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型提取多尺度融合特征,放大正常图像与异常图像的差异;然后,构建基于U型Transformer结构的编码器-解码器特征重建模型,计算重建特征与输入特征的特征相似性,生成相似性响应图;最后,为消除正常区域的噪声响应,利用多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)网络估计异常比例因子,修正相似性响应图,得到异常分数图。实验结果表明,提出的方法在金刚石刀刃缺陷数据集上Image AUROC指标为0.989,Piexl AUROC指标为0.992,能够满足金刚石刀刃异常检测需求。 展开更多

关键词 金刚石刀刃 异常检测 U-Transformer模型 预训练 多层感知机网络 特征重建

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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

14

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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基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析 被引量：2

15

作者 单丹丹 杜培军 +1 位作者 夏俊士 柳思聪 《国土资源遥感》 CSCD 2011年第4期92-99,共8页

选择2008年和2010年徐州市城区的HJ-1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层。对3种方法的精度... 选择2008年和2010年徐州市城区的HJ-1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层。对3种方法的精度分析对比表明,MLP方法优于其他两种方法,能够比较清晰地反映出徐州市城市化的发展。对两个时相多光谱影像提取的不透水层信息的分析表明,徐州市近两年的发展中心已逐渐向城市边缘地带扩展,其主要原因在于经济的迅速增长和城市化进程的加速发展。 展开更多

关键词 环境与灾害监测预报小卫星 不透水层 线性光谱混合模型 多层感知器神经网络 自组织映射神经网络

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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

16

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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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

17

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 多层感知机神经网络

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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：6

18

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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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

19

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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SSA-MLP模型在岩质边坡稳定性预测中的应用 被引量：6

20

作者 侯克鹏 包广拓 孙华芬 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1795-1803,共9页

岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Sear... 岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)改进多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)的神经网络模型,并用于边坡稳定性预测、指标敏感性分析及参数反演。其次,将收集的1085组岩质边坡的几何参数和H B准则参数等作为输入变量,极限平衡理论Bishop法求解的安全系数作为输出变量,对SSA MLP模型进行训练学习和性能评估。最后,将该模型运用于25个边坡实例,验证模型的有效性。结果显示,该模型收敛速度快、精度高,为边坡稳定性分析和参数量化提供了一种新思路。 展开更多

关键词 安全工程 边坡稳定性 HOEK-BROWN准则 多层感知器(MLP)神经网络 麻雀搜索算法 参数反演

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