期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到100篇文章
< 1 2 … 5 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于模型知识融合的图神经网络多雷达协同任务调度算法 被引量：1
1
作者 李浩情 余点 +2 位作者 潘常春 郁文贤 李东瀛 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期470-485,共16页
现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应... 现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应性不足,效率不高。因此,基于人工智能(AI)的调度算法正在成为研究热点,但是AI调度算法的效率与其对问题特征的提取是否全面密切相关。如何能快速、全面地提取多雷达协同任务调度问题的共性特征,是提升这类AI调度算法效率的关键。因此,该文提出了基于模型知识融合的图神经网络(MKEGNN)调度算法。该算法首先将雷达任务协同调度问题建模为异构网络图模型,利用模型知识来优化GNN算法训练过程。算法创新在于:通过低复杂度的计算手段,获取模型的关键知识,进而优化GNN模型。在特征提取阶段,引入随机酉矩阵变换,利用任务异构图的随机拉普拉斯矩阵谱特征作为全局特征来强化图神经网络对共性特征的提取能力,弱化特定问题的个性化特征;在参数化决策阶段,利用由问题的引导解和经验解构成的上/下界结构知识从原理上减少决策空间大小,引导网络快速优化,加速决策学习过程的收敛。最后,进行了大量数据仿真实验。结果表明,相比目前的算法,MKEGNN算法对于所有任务集在稳定性和精度方面都有所提升,调度成功率性能提升3%~10%,加权调度成功率提升5%~15%。尤其当处理多雷达协同关系复杂的任务集时,任务调度成功率提升4%以上,算法稳定性和鲁棒性显著增强。 展开更多
关键词 雷达任务调度 图神经网络 强化学习 模型知识 拉普拉斯矩阵 随机矩阵
在线阅读 下载PDF
多方法融合的卷积神经网络模型压缩方法
2
作者 郭开泰 李宇哲 +4 位作者 付东豪 郑洋 任胜寒 胡海虹 梁继民 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期232-241,共10页
卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高,因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而,单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架。... 卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高,因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而,单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架。首先通过稀疏化训练对模型进行剪枝,减少冗余通道;随后,以原始模型作为教师网络,利用知识蒸馏方法对剪枝后的学生网络进行指导,提升压缩模型的性能;最后采用模型量化技术对压缩后的网络进一步优化以提高其适用性。利用卷积网络中的分类模型和目标检测模型对所提出方法进行测试,实验结果表明,该模型压缩框架能够有效降低模型的存储和计算需求,在多个测试模型上,模型大小缩减幅度超过90%,推理速度提升3~4倍,同时精度损失控制在2%以内。提出的多方法融合的模型压缩框架在保证卷积神经网络模型性能的同时,减少了模型大小,提升了推理速度,适用于资源受限环境中卷积神经网络的高效部署。 展开更多
关键词 模型压缩 卷积神经网络 模型剪枝 知识蒸馏 模型量化
在线阅读 下载PDF
基于水印技术的深度神经网络模型知识产权保护
3
作者 金彪 林翔 +3 位作者 熊金波 尤玮婧 李璇 姚志强 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期2587-2606,共20页
构造一个优秀的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧.DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权(intellectual property,IP).保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的... 构造一个优秀的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧.DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权(intellectual property,IP).保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的数据要素价值的珍视.然而,DNN模型容易受到恶意用户的盗取、篡改和非法传播等攻击,如何有效保护其知识产权已成为学术研究的前沿热点与产业亟需攻克的难题.不同于现有相关综述,聚焦DNN模型水印的应用场景,从用于模型版权声明的鲁棒模型水印和用于模型完整性验证的脆弱模型水印2个维度出发,着重评述基于水印技术的DNN模型知识产权保护方法,探讨不同方法的特点、优势及局限性.同时,详细阐述DNN模型水印技术的实际应用情况.最后,在提炼各类方法共性技术的基础上,展望DNN模型知识产权保护的未来研究方向. 展开更多
关键词 深度神经网络 知识产权 数据要素 鲁棒模型水印 脆弱模型水印
在线阅读 下载PDF
共面互连线频变电阻电感的稳健知识神经网络模型 被引量：1
4
作者 赵德双 王秉中 钟晓征 《微波学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期64-66,共3页
本文提出了一种共面互连线频变电阻电感的稳健的知识神经网络模型。该模型具有一个由主要元素项分析（PCA）得到的输入转换矩阵，具有PCA作为前处理器的神经网络，其训练过程变得高效而稳定，构建好的模型在推广性方面也更加稳健。
关键词 稳健的知识神经网络模型 主要元素项分析 共面互连 电阻 电感
在线阅读 下载PDF
融合大模型微调与图神经网络的知识图谱问答 被引量：4
5
作者 陈俊臻 王淑营 罗浩然 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第24期166-176,共11页
传统知识图谱问答系统在处理自然语言问句时,常因语义解析不精确而导致错误。为解决这一问题,提出一种融合大模型微调和图神经网络的知识图谱问答方法。收集问题并定义问题的逻辑形式;利用大型预训练语言模型的强大语义解析能力,通过对... 传统知识图谱问答系统在处理自然语言问句时,常因语义解析不精确而导致错误。为解决这一问题,提出一种融合大模型微调和图神经网络的知识图谱问答方法。收集问题并定义问题的逻辑形式;利用大型预训练语言模型的强大语义解析能力,通过对问题及其对应逻辑形式构成的问答对进行微调,提升问题解析的精度;采用模糊集方法增强微调后的逻辑形式,提高其检索精度;利用图神经网络对这些逻辑形式进行关系投影和逻辑运算获取最终答案。在通用领域标准数据集WebQSP和ComplexWebQuestions上的实验验证表明,该方法在F1、Hit@1和ACC这三个指标上均优于基准模型。同时,方法也在垂直领域风电装备数据集、高速列车数据集上进行了应用和验证。 展开更多
关键词 知识图谱问答 大模型微调 逻辑形式 图神经网络检索
在线阅读 下载PDF
一种含稳健权的神经网络GNSS高程拟合模型 被引量：6
6
作者 汪金花 刘雨青 吴长悦 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2014年第8期14-16,29,共4页
在高程拟合解算过程中,为数不多的较大误差或残留系统误差可能会使估计参数的结果歪曲,导致拟合数学模型变形失真。本文在研究GNSS高程拟合神经网络模型的基础上,将具有抵抗粗差能力的选权迭代稳健估计因子引入BP神经网络高程拟合计算,... 在高程拟合解算过程中,为数不多的较大误差或残留系统误差可能会使估计参数的结果歪曲,导致拟合数学模型变形失真。本文在研究GNSS高程拟合神经网络模型的基础上,将具有抵抗粗差能力的选权迭代稳健估计因子引入BP神经网络高程拟合计算,通过思维进化算法对网络初始权值和阈值进行优化,提出一种具有抗差性的神经网络高程拟合方法的思路,并通过算例验证了模型在高程拟合过程中的有效性。 展开更多
关键词 高程拟合模型 稳健估计 神经网络算法
在线阅读 下载PDF
微带径向短截线基于知识的人工神经网络模型 被引量：5
7
作者 李超 薛良金 徐军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第12期1696-1698,共3页
微带径向短截线具有比直微带短截线在更宽的频率范围内实现低阻抗值的优点 .本文采用基于知识的人工神经网络模型模拟微带径向短截线的特性 ,利用已经具有的先验知识减小神经网络输入输出映射关系的复杂程度有效减少了训练样本的数量 .... 微带径向短截线具有比直微带短截线在更宽的频率范围内实现低阻抗值的优点 .本文采用基于知识的人工神经网络模型模拟微带径向短截线的特性 ,利用已经具有的先验知识减小神经网络输入输出映射关系的复杂程度有效减少了训练样本的数量 .本文建立的人工神经网络模型不仅保留了全波有限元法的准确性 。 展开更多
关键词 神经网络模型 知识 微带径向短截线
在线阅读 下载PDF
深度神经网络模型水印研究进展
8
作者 谭景轩 钟楠 +2 位作者 郭钰生 钱振兴 张新鹏 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期225-242,共18页
随着深度神经网络在诸多领域的成功应用,以神经网络水印为代表的深度模型知识产权保护技术在近年来受到了广泛关注。对现有的深度神经网络模型水印方法进行综述,梳理了目前为了保护模型知识产权而提出的各类水印方案,按照提取水印时所... 随着深度神经网络在诸多领域的成功应用,以神经网络水印为代表的深度模型知识产权保护技术在近年来受到了广泛关注。对现有的深度神经网络模型水印方法进行综述,梳理了目前为了保护模型知识产权而提出的各类水印方案,按照提取水印时所具备的不同条件,将其分为白盒水印、黑盒水印和无盒水印3类方法,并对各类方法按照水印嵌入机制或适用模型对象的不同进行细分,深入分析了各类方法的主要原理、实现手段和发展趋势。然后,对模型水印的攻击方法进行了系统总结和归类,揭示了神经网络水印面对的主要威胁和安全问题。在此基础上,对各类模型水印中的经典方法进行了性能比较和分析,明确了各个方法的优势和不足,帮助研究者根据实际的应用场景选用合适的水印方法,为后续研究提供基础。最后,讨论了当前深度神经网络模型水印面临的挑战,并展望未来可能的研究方向,旨在为相关的研究提供参考。 展开更多
关键词 深度神经网络 知识产权保护 神经网络水印 白盒水印 黑盒水印 无盒水印 水印攻击 模型安全
在线阅读 下载PDF
神经网络压缩联合优化方法的研究综述 被引量：3
9
作者 宁欣 赵文尧 +4 位作者 宗易昕 张玉贵 陈灏 周琦 马骏骁 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期36-57,共22页
随着人工智能应用的实时性、隐私性和安全性需求增大,在边缘计算平台上部署高性能的神经网络成为研究热点。由于常见的边缘计算平台在存储、算力、功耗上均存在限制,因此深度神经网络的端侧部署仍然是一个巨大的挑战。目前,克服上述挑... 随着人工智能应用的实时性、隐私性和安全性需求增大,在边缘计算平台上部署高性能的神经网络成为研究热点。由于常见的边缘计算平台在存储、算力、功耗上均存在限制,因此深度神经网络的端侧部署仍然是一个巨大的挑战。目前,克服上述挑战的一个思路是对现有的神经网络压缩以适配设备部署条件。现阶段常用的模型压缩算法有剪枝、量化、知识蒸馏,多种方法优势互补同时联合压缩可实现更好的压缩加速效果,正成为研究的热点。本文首先对常用的模型压缩算法进行简要概述,然后总结了“知识蒸馏+剪枝”、“知识蒸馏+量化”和“剪枝+量化”3种常见的联合压缩算法,重点分析论述了联合压缩的基本思想和方法,最后提出了神经网络压缩联合优化方法未来的重点发展方向。 展开更多
关键词 神经网络 压缩 剪枝 量化 知识蒸馏 模型压缩 深度学习
在线阅读 下载PDF
评估知识生产绩效的BP神经网络模型 被引量：1
10
作者 任伟巍 赵新力 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期400-407,共8页
把知识生产划分为批量型知识生产和订单型知识生产两类,绘制了它们的流程,并系统地比较了它们与传统制造行业供应链的差异。针对知识生产的流程更加复杂多变,供应链更新更快且对象更难于量化的特点,提出了批量型和订单型两类知识生产的... 把知识生产划分为批量型知识生产和订单型知识生产两类,绘制了它们的流程,并系统地比较了它们与传统制造行业供应链的差异。针对知识生产的流程更加复杂多变,供应链更新更快且对象更难于量化的特点,提出了批量型和订单型两类知识生产的绩效评估指标体系,在此基础上通过 BP 神经网络模型,得出了它们的绩优度,为知识生产绩效的评估提供了参考和依据。 展开更多
关键词 知识生产 供应链 绩效评估 BP神经网络模型
在线阅读 下载PDF
基于可解释基拆解和知识图谱的深度神经网络可视化 被引量：8
11
作者 阮利 温莎莎 +4 位作者 牛易明 李绍宁 薛云志 阮涛 肖利民 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1786-1805,共20页
近年来,以卷积神经网络(CNN)等为代表的深度学习模型,以其深度分层学习,无标签化学习等优势,已在图像识别为代表的各个领域得到日益广泛的应用.然而,深度神经网络模型由于其内在的黑盒原理,对其内部工作机制的解释仍然面临巨大挑战,其... 近年来,以卷积神经网络(CNN)等为代表的深度学习模型,以其深度分层学习,无标签化学习等优势,已在图像识别为代表的各个领域得到日益广泛的应用.然而,深度神经网络模型由于其内在的黑盒原理,对其内部工作机制的解释仍然面临巨大挑战,其可解释性问题已成为了研究界和工业界的前沿性热点研究课题.针对现有研究存在的缺乏基于图谱的可解释性方法的问题,以及可解释基模型的图谱构建优势,本文提出了一种基于可解释基拆解和知识图谱的深度神经网络可视化方法.首先采用一种面向可解释基模型特征拆解结构的知识图谱构建方法,构建了场景和解释特征之间的解释关系和并列关系等图谱信息;利用场景-特征的解释关系网络,提出了一种基于Jaccard系数的场景间相似度聚类方法;针对现有可解释基模型对相似的场景,其解释特征重合率可能很高的问题,提出了一种基于场景的判别性特征提取方法,在特征拆解结果中能对每一类样本分别提取出能够区别此类和其他类并且拥有同等重要性的拆解特征(即判别性特征);针对现有可解释基的深度网络可视化测试缺乏保真度测试的问题,提出了一种适于深度神经网络的保真度测试方法.保真度测试和人类置信度测试,均表明本文所提方法可取得优异效果. 展开更多
关键词 深度神经网络 可视化 可解释基拆解模型 知识图谱 解释深度学习模型
在线阅读 下载PDF
耦合动态方程的神经网络模型在水质预测中的应用 被引量：10
12
作者 周彦辰 胡铁松 +2 位作者 陈进 许继军 周研来 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2017年第9期1-5,共5页
水质变化趋势的有效预测对于水资源综合管理具有重要意义。针对现有数据驱动模型不能有效反映研究对象物理机理的问题,提出了一种耦合动态方程的神经网络模型,并给出了动态方程的耦合方法。分别从数值算例和实际案例2个方面对传统网络... 水质变化趋势的有效预测对于水资源综合管理具有重要意义。针对现有数据驱动模型不能有效反映研究对象物理机理的问题,提出了一种耦合动态方程的神经网络模型,并给出了动态方程的耦合方法。分别从数值算例和实际案例2个方面对传统网络模型和机理先验前馈网络模型进行了对比计算分析,拟合程度指标和计算误差指标都表明机理性先验知识的加入可以提高网络模型的预测精度和非线性拟合能力。同时,该模型在水质预测中具有适用性和合理性。在样本数量一定的情况下,机理性先验知识的耦合是进一步提高网络计算精度的有效途径。 展开更多
关键词 水质预测 神经网络模型 耦合动态方程 机理性先验知识 Mackey-Glass混沌系统
在线阅读 下载PDF
基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法 被引量：14
13
作者 冯帅 许童羽 +3 位作者 周云成 赵冬雪 金宁 王郝日钦 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期257-264,共8页
为解决文本特征提取不准确和因网络层次加深而导致模型分类性能变差等问题,提出基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法。针对水稻知识文本的特点,采用Word2Vec方法进行文本向量化处理,并与OneHot、TF-IDF和Hashing方法进行对比分... 为解决文本特征提取不准确和因网络层次加深而导致模型分类性能变差等问题,提出基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法。针对水稻知识文本的特点,采用Word2Vec方法进行文本向量化处理,并与OneHot、TF-IDF和Hashing方法进行对比分析,得出Word2Vec方法具有较高的分类精度,正确率为86.44%,能够有效解决文本向量表示稀疏和信息不完整等问题。通过调整残差网络(Residual network,Res Net)结构,分析残差模块结构和网络层次对分类网络的影响,构建了9种分类网络结构,测试结果表明,具有4层残差模块结构的网络具有较好的特征提取精度,Top-1准确率为99.79%。采用优选出的4层残差模块结构作为基本结构,使用胶囊网络(Capsule network,Caps Net)替代其池化层,设计了水稻知识文本分类模型。与Fast Text、Bi LSTM、Atten-Bi GRU、RCNN、DPCNN和Text CNN等6种文本分类模型的对比分析表明,本文设计的文本分类模型能够较好地对不同样本量和不同复杂程度的水稻知识文本进行精准分类,模型的精准率、召回率和F1值分别不小于95.17%、95.83%和95.50%,正确率为98.62%。本文模型能够实现准确、高效的水稻知识文本分类,满足实际应用需求。 展开更多
关键词 水稻知识文本 文本分类 深度卷积神经网络 向量化处理 特征提取 分类模型
在线阅读 下载PDF
基于知识的神经网络在出行方式选择中的应用研究 被引量：4
14
作者 鲜于建川 隽志才 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第9期2651-2654,共4页
针对神经网络和决策树方法在算法上的本质联系和互补优势,将C4.5决策树提取规则的基于知识的神经网络(knowledge-based neural network,KBNN)用于出行方式预测。对居民通勤出行方式选择数据的分析表明,KBNN相比于决策树方法、普通前馈... 针对神经网络和决策树方法在算法上的本质联系和互补优势,将C4.5决策树提取规则的基于知识的神经网络(knowledge-based neural network,KBNN)用于出行方式预测。对居民通勤出行方式选择数据的分析表明,KBNN相比于决策树方法、普通前馈神经网络和多项Logit模型(MNL)有更高的预测精度,方法不仅提高了网络的可解释性,且易于构造、收敛速度更快,实用性较强,为出行方式选择预测提供了新的思路。 展开更多
关键词 出行方式选择 神经网络 决策树 基于知识的神经网络 多项Logit模型
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络和专家系统的营销风险评估模型 被引量：4
15
作者 黄光球 石艳东 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2005年第1期77-79,共3页
目前的营销风险模型多是利用单一的方法对风险进行评估 ,准确性难以得到保证。将BP神经网络的定量计算和专家系统理论的定性分析结合在一起 ,构建了营销风险评估模型。所用的BP神经网络引入了遗传算法理论进行优化 ,处理结果作为专家系... 目前的营销风险模型多是利用单一的方法对风险进行评估 ,准确性难以得到保证。将BP神经网络的定量计算和专家系统理论的定性分析结合在一起 ,构建了营销风险评估模型。所用的BP神经网络引入了遗传算法理论进行优化 ,处理结果作为专家系统知识库的一部分输入。最后使用传统的层次分析法进行信息整理汇总 ,得出营销风险评估的精确结果。 展开更多
关键词 营销风险 评估模型 理论 汇总 层次分析法 BP神经网络 信息整理 专家系统 知识库 遗传算法
在线阅读 下载PDF
基于肤色模型与BP神经网络的手势识别 被引量：9
16
作者 张彩珍 张云霞 +1 位作者 赵丹 张晓金 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第6期140-143,共4页
针对基于视觉的手势识别率不高,鲁棒性欠佳的问题,提出了一种基于YCb Cr椭圆聚类肤色模型分割手势结合反向传播(BP)神经网络识别的手势识别方法。对采集到的图像序列利用离散余弦变换(DCT)去噪处理和边缘检测,根据人体肤色在YCb Cr空间... 针对基于视觉的手势识别率不高,鲁棒性欠佳的问题,提出了一种基于YCb Cr椭圆聚类肤色模型分割手势结合反向传播(BP)神经网络识别的手势识别方法。对采集到的图像序列利用离散余弦变换(DCT)去噪处理和边缘检测,根据人体肤色在YCb Cr空间聚类紧凑的特性提取出手势的形状轮廓,将边缘检测与肤色模型分割结果相与得到分割出的手势,利用加速稳健特性(SURF)算法提取构建手势的特征向量,最后通过BP神经网络对手势图分类和识别。实验结果表明:针对复杂背景下的手势,该算法具有较强的鲁棒性,效率高,识别的准确率可达到96%。 展开更多
关键词 离散余弦变换算法 肤色模型 加速稳健特性(SURF)算法 反向传播(BP)神经网络 手势识别
在线阅读 下载PDF
基于图神经网络的账户余额模型区块链地址分类方法 被引量：2
17
作者 李致远 徐丙磊 周颖仪 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期115-126,共12页
为了监管账户余额模型公链上的交易,有必要对该类区块链上的交易进行地址分类研究。基于此,提出了一种基于图神经网络的账户余额模型区块链地址分类方法(简称AJKGS-ABCM)以实现区块链地址的分类,为区块链交易追踪提供有效的支持。该方... 为了监管账户余额模型公链上的交易,有必要对该类区块链上的交易进行地址分类研究。基于此,提出了一种基于图神经网络的账户余额模型区块链地址分类方法(简称AJKGS-ABCM)以实现区块链地址的分类,为区块链交易追踪提供有效的支持。该方法将区块链交易数据建模为图结构,以地址为节点,交易为边,提出AJK-GraphSAGE算法学习图的嵌入表示,模型的输入只需要节点及其采样的邻居节点集合。同时,模型引入注意力机制及跳跃知识结合策略,自适应地为不同层的表示分配权重,并在不同层间共享信息,提高了训练速度和泛化能力。最后进行了实验对比,结果表明该模型在准确度、召回率和F1分数上性能优于其他方法。 展开更多
关键词 账户余额模型区块链 地址分类 图神经网络 注意力机制 跳跃知识
在线阅读 下载PDF
基于启发知识的神经网络训练策略
18
作者 张德贤 申石磊 +1 位作者 向国全 王光霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第1期44-47,共4页
基于对目前神经网络存在问题的具体分析，认为将启发性信息引入神经网络训练将是提高网络学习能力＼质量以及效率的重要途径。进而讨论了启发知识的来源与种类，将启发性知识分成诱导性约束和强制性约束两类，进而建立了引入网络训练的... 基于对目前神经网络存在问题的具体分析，认为将启发性信息引入神经网络训练将是提高网络学习能力＼质量以及效率的重要途径。进而讨论了启发知识的来源与种类，将启发性知识分成诱导性约束和强制性约束两类，进而建立了引入网络训练的相应策略，给出了启发性知识引入与选择的具体原则，并建立了两种基于导数关系的启发知识模型。最后建立了神经网络的具体训练算法。具体应用结果证明了所提出策略与方法的有效性。 展开更多
关键词 启发性知识 约束训练 神经网络 数学模型
在线阅读 下载PDF
基于RBF神经网络的干燥机HOQ模板自动生成模型
19
作者 任朝晖 陈以增 闻邦椿 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1091-1094,共4页
为了解决传统干燥机质量功能展开存在的问题,将人工智能理论引入质量功能展开配置过程,提出了智能干燥机质量功能展开的概念,并对其关键技术质量屋模板自动生成模型进行了深入研究,建立了基于径向基网络的干燥机质量屋模板自动生成模型&... 为了解决传统干燥机质量功能展开存在的问题,将人工智能理论引入质量功能展开配置过程,提出了智能干燥机质量功能展开的概念,并对其关键技术质量屋模板自动生成模型进行了深入研究,建立了基于径向基网络的干燥机质量屋模板自动生成模型·仿真研究表明,在知识库和数据库的支持下,该模型能够自动将顾客需求转化为相应的工程特性,降低了干燥机质量功能展开配置的复杂程度,减少了对开发人员经验和知识依赖,提高了配置效率,进而能够最大限度地发挥质量功能展开的优势· 展开更多
关键词 自动生成 RBF神经网络 径向基网络 模板 模型 人工智能理论 知识库 质量功能展开 顾客需求 配置效率
在线阅读 下载PDF
基于多视图知识表示和神经网络的旅游领域实体对齐方法 被引量：1
20
作者 刘璐 飞龙 高光来 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第4期1044-1051,共8页
针对目前旅游领域实体对齐任务中的长尾实体过多和现有知识以及标注数据稀缺的问题,提出一种基于多视图知识表示和神经网络相结合的实体对齐方法。采用预训练模型完成多视图的知识表示学习,获得了实体的结构嵌入、关系嵌入和描述信息嵌... 针对目前旅游领域实体对齐任务中的长尾实体过多和现有知识以及标注数据稀缺的问题,提出一种基于多视图知识表示和神经网络相结合的实体对齐方法。采用预训练模型完成多视图的知识表示学习,获得了实体的结构嵌入、关系嵌入和描述信息嵌入,然后利用卷积神经网络对结合了三种视图嵌入的实体综合嵌入进行相似度计算。实验精准率达到91.4%、召回率达到87.9%、综合指标F1值达到89.6%。结果表明,该方法有效地完成了旅游领域的实体对齐任务。 展开更多
关键词 实体对齐 预训练模型 多视图知识表示 神经网络
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 5 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部