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面向触觉识别的神经结构搜索算法
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作者 邹子超 李玉良 +1 位作者 陈萌 马飞红 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第6期1209-1217,共9页
针对手工设计神经网络需要耗费一定时间和精力的问题,本文提出了一种基于自学习遗传算法的两级式神经结构搜索算法,并应用于触觉识别领域。设计了一种自学习遗传算法,利用强化学习优化遗传算法的选择、交叉和变异算子,以求遗传算法加速... 针对手工设计神经网络需要耗费一定时间和精力的问题,本文提出了一种基于自学习遗传算法的两级式神经结构搜索算法,并应用于触觉识别领域。设计了一种自学习遗传算法,利用强化学习优化遗传算法的选择、交叉和变异算子,以求遗传算法加速收敛,并在陷入局部最优时跳出局部最优;基于自学习遗传算法,提出了两级式神经网络结构搜索算法,用于搜索适合处理触觉时序数据的卷积神经网络和循环神经网络串联模型,且为卷积神经网络和循环神经网络模块引入了层间残差连接以解决网络退化问题,并使用公开触觉数据集对算法进行了实验验证。自建包含22类实验样品的触觉数据集,基于数据集进行了搜索算法实验,并对搜索得到的最优网络进行了分类识别测试,识别准确率为96.81%,与长短期记忆网络、门控循环单元网络和卷积神经网络与长短记忆网络串联模型进行对比,对比结果显示:本文搜索算法搜索出的网络性能更加优异,识别率更高,进一步证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 神经网络结构搜索 触觉识别 强化学习 遗传算法 卷积神经网络和循环神经网络串联模型 触觉传感器 卷积神经网络与循环神经网络串联模型 层间残差连接循环神经网络模型
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人工神经网络BP算法的改进和结构的自调整 被引量:29
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作者 刘光中 李晓峰 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期81-88,共8页
本文解决了BP神经网络结构参数和学习速率的选取问题,并对传统的BP算法进行了改进,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法,又将其编制成计算机程序,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改... 本文解决了BP神经网络结构参数和学习速率的选取问题,并对传统的BP算法进行了改进,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法,又将其编制成计算机程序,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改善了学习速率和网络的适应能力.计算结果表明:BP神经网络动态全参数自调整算法较传统的方法优越.训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能较精确地预测未来趋势. 展开更多
关键词 人工神经网络 BP算法 学习速率 自组织方法 自调整学习算法 BP神经网络 预测模型
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一种小波神经网络结构及其学习算法研究 被引量:4
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作者 万建 徐德民 贺昱曜 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期108-110,共3页
基于仿射小波神经网络的逼近原理和结构设计问题 ,本文提出了一种新型小波神经网络结构 ,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法 ,优化组合小波基元激励函数 ,实现了小波神经网络权系数的二次学习 ,避免了“维数灾”问题 ,改善了网络... 基于仿射小波神经网络的逼近原理和结构设计问题 ,本文提出了一种新型小波神经网络结构 ,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法 ,优化组合小波基元激励函数 ,实现了小波神经网络权系数的二次学习 ,避免了“维数灾”问题 ,改善了网络学习特性。计算机仿真结果表明 ,研究的小波神经网络结构及其学习算法简单有效 。 展开更多
关键词 小波变换 神经网络 学习算法 网络结构
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一种新的神经网络结构及其学习算法 被引量:3
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作者 武妍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第9期61-62,F003,共3页
提出了一个基于模糊集理论的新的神经网络结构及其学习算法。这种神经网络是对标准的BP网络修改后构成的(记作FIBP)。并通过几个实例仿真验证其有效性。实验结果表明,当用FIBP网络解决动态的、高度非线性的函数逼近时,其学习速度比B... 提出了一个基于模糊集理论的新的神经网络结构及其学习算法。这种神经网络是对标准的BP网络修改后构成的(记作FIBP)。并通过几个实例仿真验证其有效性。实验结果表明,当用FIBP网络解决动态的、高度非线性的函数逼近时,其学习速度比BP网络快,精度高而且泛化能力高。 展开更多
关键词 神经网络 模糊集 学习算法 泛化能力 网络结构
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利用遗传算法简化神经网络结构 被引量:1
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作者 晏建军 何永保 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 1995年第5期56-61,共6页
讨论了如何采用遗传算法从例子中建立精简的分段线性型神经网络结构。所建立的网络结构中将只出现两类结点(神经元):一类结点是求和结点,该结点上的作用函数是线性的;另一类结点是选择结点,该结点上的作用函数是诸如MAX,MI... 讨论了如何采用遗传算法从例子中建立精简的分段线性型神经网络结构。所建立的网络结构中将只出现两类结点(神经元):一类结点是求和结点,该结点上的作用函数是线性的;另一类结点是选择结点,该结点上的作用函数是诸如MAX,MIN等形式的选择函数、对于求和结点,使用遗传算法过程来获得其输入权重、输出偏正值等,从而得到该结点的输入-输出关系结构;对于选择结点,其上的作用函数是选择函数,但该选择函数的确定仍旧是较困难的,本文试图通过先建立起精简的神经网络结构模型,再在此模型上经过样本例子的学习来求得每个选择择点上的选作函数。一般地,在使用遗传算法时,应定义一个匹配函数,以便衡量染色体的“好”的程度,同时,为了加快遗传算法过程的速度,采用了一种传统的算法──单纯形法最优算法来减小搜索空间。最。后,以上海宝山钢铁总厂高炉炼铁过程中的滑料情况为实例说明了此方法的有效性. 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 网络结构
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任务自适应神经网络结构研究 被引量:5
6
作者 孙功星 朱科军 +1 位作者 戴长江 戴贵亮 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 1999年第3期164-168,共5页
在基于任务自适应的统一框架下讨论了神经网络的生成方案,重点研究了两类典型而适用的神经网络构筑算法,即基于隐节点自适应增长的神经网络结构算法和基于子网自适应增长的神经网络结构算法。还结合所提出的层次式多网络模型,对基于... 在基于任务自适应的统一框架下讨论了神经网络的生成方案,重点研究了两类典型而适用的神经网络构筑算法,即基于隐节点自适应增长的神经网络结构算法和基于子网自适应增长的神经网络结构算法。还结合所提出的层次式多网络模型,对基于任务的神经网络的自适应结构方案、发展前景与存在的问题作了详细的比较研究。 展开更多
关键词 任务自适应 算法 层次式多网络 神经网络结构
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能实现精确映射的前馈神经网络快速算法与结构设计 被引量:7
7
作者 张代远 虞厥邦 邱玉辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1999年第4期63-65,共3页
一、引言人们常用BP算法训练多层感知机,但BP算法的缺点使它在工程应用上受到了限制。尽管从理论上人们证明了对BP算法而言,如果不限制神经元的个数,则三层前馈神经网络可以以任意精度实现给定样本的映射,但对于给定的实际问题,BP算法... 一、引言人们常用BP算法训练多层感知机,但BP算法的缺点使它在工程应用上受到了限制。尽管从理论上人们证明了对BP算法而言,如果不限制神经元的个数,则三层前馈神经网络可以以任意精度实现给定样本的映射,但对于给定的实际问题,BP算法并没有具体给出确定神经元个数的计算方法,使得应用时须凭经验选择。本文正是针对BP算法的这一缺点,提出了一种基于Moore-Penrose广义逆的代数方法。该方法给出了在实现精确映射要求下,确定神经元个数的两种充分条件,并给出了具体的计算公式。这对于那些要求高精度逼近的场合无疑具有指导意义。 展开更多
关键词 前馈神经网络 精确映射 算法 网络结构 结构设计
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模糊神经网络的局部调整快速学习算法 被引量:5
8
作者 鲍其莲 张炎华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第8期58-62,共5页
神经网络的学习速度是影响其在实时控制中应用的重要原因之一,在文中提出了一种基于局部调整方法的模糊神经网络快速学习算法.该算法通过采用对输入数据进行判别的方法来选择每次学习时所需调整的有效规则,大大减少了学习中调整的规... 神经网络的学习速度是影响其在实时控制中应用的重要原因之一,在文中提出了一种基于局部调整方法的模糊神经网络快速学习算法.该算法通过采用对输入数据进行判别的方法来选择每次学习时所需调整的有效规则,大大减少了学习中调整的规则数,从而加快了模糊神经网络的学习速度.同时,通过这一判别还可进一步确定是否需增加新规则以及增加的规则数,因此该算法不仅能够进行模糊神经网络的参数调整,还能实现神经网络的结构自适应调整功能.随着神经网络的输入维数以及初始规则数目的增加,算法的上述优点更加明显.最后采用快速算法与普通算法分别对单输入及多输入系统进行了辨识,仿真结果证明了上述结论:在初始规则数较少,普通算法无法收敛时,应用快速算法则可以收敛;随着规则数目与输入维数的增加。 展开更多
关键词 模糊神经网络 自学习 规则调整 BP算法
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前馈过程神经网络的网络结构与泛化能力 被引量:3
9
作者 葛利 陈广胜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第11期137-138,150,共3页
基于提高过程神经网络泛化能力的角度,对前馈过程神经网络网络结构对泛化能力的影响进行研究,得出以下结论:其过程神经元隐层(时变隐层)起主要作用,一般神经元隐层(非时变隐层)并非是必须的,对于相同特征的样本,过程神经元对样本特征的... 基于提高过程神经网络泛化能力的角度,对前馈过程神经网络网络结构对泛化能力的影响进行研究,得出以下结论:其过程神经元隐层(时变隐层)起主要作用,一般神经元隐层(非时变隐层)并非是必须的,对于相同特征的样本,过程神经元对样本特征的抽取能力远远高于传统神经元。给出了一个基于提高泛化能力的前馈过程神经网络网络结构构造算法,并应用一个实例验证了其有效性。 展开更多
关键词 过程神经网络 网络结构 泛化能力 网络结构构造算法
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基于递归神经网络结构的非平稳信号自适应盲分离 被引量:1
10
作者 苏伟生 何文雪 谢剑英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第22期30-31,88,共3页
基于递归网络分离结构并利用时间相关的评价函数,针对二输入二输出盲信号分离问题,提出了一种非平稳信号的自适应盲分离算法。该算法计算量小,可根据输出信号能量大小有选择地更新分离系数,并可扩展到多输入多输出盲分离问题。仿真验证... 基于递归网络分离结构并利用时间相关的评价函数,针对二输入二输出盲信号分离问题,提出了一种非平稳信号的自适应盲分离算法。该算法计算量小,可根据输出信号能量大小有选择地更新分离系数,并可扩展到多输入多输出盲分离问题。仿真验证对声音等非平稳信号具有良好的分离效果。 展开更多
关键词 信号处理 递归神经网络结构 自适应盲分离算法 仿真
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自组织模糊神经网络的结构辨识算法
11
作者 李浩 梁娟 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期130-132,共3页
针对自组织模糊神经网络,提出了一种新的结构辨识算法.通过建立输入和输出相似性准则,提出一个用于提取模糊规则的新型聚类算法.所提方法的显著优点是克服了传统神经网络的维度灾难问题.
关键词 神经网络 聚类算法 结构辨识 参数调整
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多层前向神经网络结构的研究进展 被引量:37
12
作者 何述东 瞿坦 +1 位作者 黄献青 黄心汉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期313-319,共7页
本文综述了近年来多层前向神经网络结构的研究进展,总结了多层前向网络结构调整的各种方法,并对各种方法进行了比较分析,最后提出了若干待研究的问题.
关键词 神经网络 多层前向网络 网络结构 遗传算法
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化工过程深度神经网络软测量的结构与参数自动调整方法 被引量:14
13
作者 王康成 尚超 +2 位作者 柯文思 江永亨 黄德先 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期900-906,共7页
深度学习在流程工业的软测量领域已经得到了应用。然而,深度神经网络(DNN)的结构和参数需要人工调整,这需要扎实的机器学习知识基础和丰富的参数调整经验,烦琐的调整过程限制了深度学习在化工领域的推广应用。在大量实验的基础上,对DNN... 深度学习在流程工业的软测量领域已经得到了应用。然而,深度神经网络(DNN)的结构和参数需要人工调整,这需要扎实的机器学习知识基础和丰富的参数调整经验,烦琐的调整过程限制了深度学习在化工领域的推广应用。在大量实验的基础上,对DNN的每个关键参数的选取过程进行了系统化的分析,提出了几乎无须人工干预的基于DNN软测量的结构和参数自动调整方法,极大地简化了参数调整过程,能够给工程技术人员学习及应用深度学习提供参考。对原油蒸馏装置及煤气化装置的案例分析验证了所提出方法的有效性和通用性。 展开更多
关键词 深度学习 预测 参数调整 算法 神经网络
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基于改进遗传算法的BP神经网络自适应优化设计 被引量:29
14
作者 柴毅 尹宏鹏 +1 位作者 李大杰 张可 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期91-96,共6页
BP(Back Propagation)神经网络在网络训练中存在着局部最优问题,其算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能.针对以上不足以及传统神经网络设计规模庞大等问题,提出了一种由EGA(改进的遗传算法)确定网络拓扑结构和训练网络的方法,... BP(Back Propagation)神经网络在网络训练中存在着局部最优问题,其算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能.针对以上不足以及传统神经网络设计规模庞大等问题,提出了一种由EGA(改进的遗传算法)确定网络拓扑结构和训练网络的方法,该方法通过实数编码、自适应多点变异等操作有效地优化了网络拓扑结构和网络参数,从而有效缩小了网络规模和提高了BP网络训练的速度以及收敛的有效性.最后结合了番茄常见病害诊断的实例说明了此方法的可行性. 展开更多
关键词 改进遗传算法 BP神经网络结构 多点自适应变异 病害诊断
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BP网络结构、参数及训练方法的设计与选择 被引量:56
15
作者 丛爽 向微 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第10期36-38,共3页
根据已有的网络设计及其改进方案,对一个人工神经网络进行具体的设计,通过其详细的设计步骤与过程,对网络隐含层神经元数、初BP始权值、学习速率等参数在网络设计过程中的关系与影响,以及不同的改进算法在网络训练中所起的作用给予进一... 根据已有的网络设计及其改进方案,对一个人工神经网络进行具体的设计,通过其详细的设计步骤与过程,对网络隐含层神经元数、初BP始权值、学习速率等参数在网络设计过程中的关系与影响,以及不同的改进算法在网络训练中所起的作用给予进一步揭示,使人们从中得到更BP多的启迪,以便使更多的人能够设计出效率更高、精度更好的神经网络。 展开更多
关键词 人工神经网络 网络结构 参数设计 训练算法
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遗传算法构建的神经网络及在机械工程中的应用 被引量:10
16
作者 刘道华 原思聪 +1 位作者 汪金友 赵进昌 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期152-156,共5页
在分析遗传算法和神经网络优点的基础上,采用遗传进化的方式自动获得神网络的结构、权值和阈值.提出了构建神经网络模型参数的遗传算法分区编码方案,构建了适应度函数并依据个体适应度值的大小动态调整隐层节点及连接权个数的方法,给出... 在分析遗传算法和神经网络优点的基础上,采用遗传进化的方式自动获得神网络的结构、权值和阈值.提出了构建神经网络模型参数的遗传算法分区编码方案,构建了适应度函数并依据个体适应度值的大小动态调整隐层节点及连接权个数的方法,给出了整体算法过程.采用该方法构建的神经网络计算两自由度的机械手参数,并通过实例仿真与常规凭经验构建网络结构及采用BP学习算法相比较,采用遗传算法构建的神经网络具有仿真精度高、占用资源少、计算效率高等优点. 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 机械实例 BP算法 自适应参数调整
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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量:21
17
作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页
提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多
关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报
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人工神经网络BP算法的改进及其应用 被引量:106
18
作者 李晓峰 刘光中 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 2000年第2期105-109,共5页
:对传统的BP算法进行了改进 ,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法 ,又将其编制成计算机程序 ,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现 ,减少了人为因素的干预 ,改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明 :BP神经网络动... :对传统的BP算法进行了改进 ,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法 ,又将其编制成计算机程序 ,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现 ,减少了人为因素的干预 ,改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明 :BP神经网络动态全参数自调整算法较传统的方法优越 ,训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值 。 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 自调整 自组织方法 学习速率
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基于协同进化微粒群算法的神经网络自适应噪声消除系统 被引量:4
19
作者 王俊年 申群太 +1 位作者 沈洪远 年晓红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第13期20-23,共4页
在分析前向神经网络结构的基础上,定义了一个与随机数对应的布尔向量,实现了前向神经网络的网络结构与权值联合编码;将网络结构参数作为协同进化微粒群算法子群的划分标志,构造了一种用于神经网络进化设计的协同进化微粒群算法,实现了... 在分析前向神经网络结构的基础上,定义了一个与随机数对应的布尔向量,实现了前向神经网络的网络结构与权值联合编码;将网络结构参数作为协同进化微粒群算法子群的划分标志,构造了一种用于神经网络进化设计的协同进化微粒群算法,实现了神经网络的结构和权值协同自适应进化设计,应用于神经网络噪声消除系统,取得了比较好的效果。 展开更多
关键词 自适应噪声消除 微粒群算法 协同进化 神经网络结构
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一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS) 被引量:7
20
作者 张兴兰 曹长修 梅彬 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期56-60,共5页
径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那... 径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心 ,在得到网络有效中心的同时 ,还满足了精度要求 ,从而大大简化了RBF网络结构 ,节约了大量的存储空间以及计算量。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 学习算法 递归正交最小二乘法 ROLS 后向选择算法 网络结构
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