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231篇文章
< 1 2 … 12 >
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：
预测输尿管软镜碎石术后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络模型构建 被引量：1
1
作者 陈文炜 何彦丰 +5 位作者 卢凯鑫 刘昌毅 江涛 张华 高锐 薛学义 《浙江大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期99-107,I0032-I0034,共12页
目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性... 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。 展开更多
关键词 肝素结合蛋白 C反应蛋白 输尿管软镜碎石术 尿源性脓毒症 预测 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络模型
在线阅读 下载PDF
反向传播神经网络结合紫外-近红外融合光谱对“互助”青稞酒的判别研究
2
作者 赵玉霞 张明锦 +2 位作者 王茹 张世芝 殷博 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1290-1299,共10页
“互助”青稞酒作为保护地理标志产品,对其准确评价分类具有重要意义。紫外光谱(UV)和近红外光谱(NIR)技术具备快速、准确、无损检测、无需样品预处理等优势,在食品等领域已广泛应用。本研究采用UV、NIR及紫外-近红外中级数据融合光谱(U... “互助”青稞酒作为保护地理标志产品,对其准确评价分类具有重要意义。紫外光谱(UV)和近红外光谱(NIR)技术具备快速、准确、无损检测、无需样品预处理等优势,在食品等领域已广泛应用。本研究采用UV、NIR及紫外-近红外中级数据融合光谱(UV-NIR)结合反向传播神经网络(BPNN)法建立了快速、无损、高效的“互助”青稞酒判别分类模型。由于光谱特征峰叠加干扰,未经优化的光谱受到噪声和基线漂移等影响,采用标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶导数(1D)和二阶导数(2D)4种预处理方法对光谱进行去噪处理。相对单一光谱,融合光谱能够互补多元化学信息,提高分类模型性能,通过竞争自适应重加权采样(CARS)、连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)、变量投影重要性分析(VIP)和变量组合集群分析(VCPA)5种变量筛选方法选择特征变量,达到优化模型性能及融合两种光谱有效信息。选择最佳方法建立单一光谱和融合光谱的BPNN模型。结果表明,UV光谱经SNV预处理以SPA选择30个特征变量建立的分类模型识别效果最好,分类准确率为100%,MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0.0180、1、0.9283、0.9587、0.9130、0.9297;NIR和UV-NIR经SG预处理后以PCA分别选择84和106个特征变量建立的分类模型识别效果最好,NIR光谱分类准确率为100%,MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0、1.000、1.000、1.000、1.000、1.000;UV-NIR光谱分类准确率为100%、MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0.0057、1.000、1.000、0.9871、0.9913、0.9964;与单一光谱建模相比,融合光谱可明显提高分类模型的预测能力和稳健性,实现“互助”青稞酒的快速、无损分析。 展开更多
关键词 “互助”青稞酒 紫外光谱 近红外光谱 光谱融合 变量筛选 反向传播神经网络(BPNN)模型
在线阅读 下载PDF
不同温湿度贮藏对澳洲坚果鲜果品质的影响及BP神经网络预测模型构建 被引量：1
3
作者 付镓榕 马尚玄 +6 位作者 杨悦雪 徐文婷 兰秀华 魏元苗 黄克昌 贺熙勇 郭刚军 《食品工业科技》 北大核心 2025年第13期314-326,共13页
为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值... 为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量的影响,并基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络构建澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型,测试集评估模型的预测性能。结果表明,在短期贮藏中35℃-RH80%条件贮藏的水分损失最快,35℃贮藏的青皮裂果率增速显著高于30、40℃(P<0.05),30℃时果皮霉果率增速显著高于35、40℃(P<0.05)。在贮藏期间酸价、过氧化值均呈上升趋势,贮藏结束时35℃-RH90%条件贮藏的酸价最高,为15.57 mg/100 g,30℃-RH80%条件贮藏的过氧化值最高,为36.44μg/g;碘值、总酚含量呈先上升后下降的趋势,贮藏期间35℃-RH90%条件贮藏的碘值增幅最大为119.26 mg/g,贮藏结束40℃-RH80%条件贮藏的碘值最低为675.72 mg/g,贮藏结束35℃-RH80%、40℃-RH90%总酚含量均为0.88 mg/g,显著低于其他贮藏条件(P<0.05);总糖含量呈下降趋势,贮藏结束35℃-RH80%条件贮藏的总糖含量显著低于其他贮藏条件(P<0.05)。相关性分析表明预测模型的输入层与输出层具有较好的相关性,澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型隐含层节点数为7,酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量训练集的相关系数分别为0.97952、0.98815、0.94869、0.94882、0.97109,预测精度良好。因此,神经网络预测模型可用于预测澳洲坚果鲜果在采后运输及贮藏过程中的品质变化,并为神经网络预测模型在澳洲坚果品质预测中的应用奠定基础。 展开更多
关键词 澳洲坚果 鲜果 贮藏品质 预测模型 反向传播(BP)神经网络
在线阅读 下载PDF
构建并验证反向传播神经网络模型对筛选重症手足口病影响因素的性能 被引量：1
4
作者 陈琳 冯慧芬 +1 位作者 屈质 马驰 《安徽医科大学学报》 北大核心 2024年第12期2222-2229,共8页
目的通过构建反向传播神经网络(BPNN)模型,筛选重症手足口病(HFMD)临床早期预警指标,探讨神经网络技术在临床中的应用价值。方法收集河南省新乡医学院第一附属医院感染科及儿科2019年1月至2023年1月收治的HFMD患儿临床资料,使用SPSS Mod... 目的通过构建反向传播神经网络(BPNN)模型,筛选重症手足口病(HFMD)临床早期预警指标,探讨神经网络技术在临床中的应用价值。方法收集河南省新乡医学院第一附属医院感染科及儿科2019年1月至2023年1月收治的HFMD患儿临床资料,使用SPSS Modeler18.0将数据分为70%的训练样本和30%的测试样本,并构建BPNN模型和Logistic模型,对比评估模型预测准确性及筛选效果。结果共收集589例患儿临床资料进行分析,轻症组324例,重症组265例。BPNN模型和Logistic回归模型的测试集(n=178)预测正确率为82.02%、84.83%;ROC曲线下面积及95%CI分别为0.791(0.749~0.834)和0.625(0.577~0.674)。BPNN模型输出的预测变量中,对分组影响最大的前5位因素为:最高体温、发热持续时间、谷氨酰转肽酶、天冬氨酸氨基转移酶和球蛋白。两模型输出预测变量重要性结果前十位中重合的有3个,分别为:最高体温、发热持续时间和肢体抖动。结论BPNN模型和Logistic回归模型在筛选验证重症手足口病危险因素方面均表现良好,但BPNN模型的综合预测性能更好,BPNN模型筛选出的前五名重症HFMD影响因素为最高体温、发热持续时间、谷氨酰转肽酶、天冬氨酸氨基转移酶和球蛋白。 展开更多
关键词 重症手足口病 反向传播神经网络模型 预测 人工神经网络 LOGISTIC回归模型 机器学习
在线阅读 下载PDF
基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法 被引量：1
5
作者 林海飞 彭友志 +1 位作者 夏玉国 何浩鹏 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第3期303-307,共5页
为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与... 为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与传统线性化方法相比,BP神经网络能够有效拟合复杂的非线性函数关系。仿真和实测结果表明,该方法能有效降低复杂环境对定位精度的影响,E、N、U方向定位精度分别提高78.1%、72.8%、79.2%。 展开更多
关键词 GNSS 复杂环境 高斯-赫尔模特模型 反向传播神经网络 误差估计
在线阅读 下载PDF
基于改进NNA和BP神经网络模型的深基坑沉降预测
6
作者 王仁志 张伟国 +3 位作者 寇苗苗 刘飞 王金涛 张拥军 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10416-10425,共10页
为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning... 为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning, FBRLNNA),并结合反向传播(back propagation, BP)神经网络构建地表沉降预测模型,将提出的沉降预测模型在青岛15号线地铁工程基坑中进行应用与验证。基于18种基准函数比较FBRLNNA与9种竞争优化算法的表现,仿真试验表明,FBRLNNA在80%的基础基准函数上均表现出更优的性能。对比分析FBRLNNA-BP模型及其他4种模型的基坑沉降预测结果,FBRLNNA-BP模型的均方误差(mean squared error, MSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)及决定系数(R^(2))均最佳,沉降预测结果误差小于5%,表明该预测模型具有更好的沉降预测精度。研究成果可为基坑开挖引发的地表沉降预测提供了新的方法和参考。 展开更多
关键词 具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(FBRLNNA) 反向传播(BP)神经网络 FBRLNNA-BP模型 基坑开挖 沉降预测
在线阅读 下载PDF
基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法 被引量：2
7
作者 王子华 叶莹 +3 位作者 刘洪运 许燕 樊瑜波 王卫东 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2596-2604,共9页
尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深... 尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 监督学习 误差反向传播 时间脉冲序列标识 替代梯度
在线阅读 下载PDF
反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用 被引量：7
8
作者 游云 黄晓霞 +6 位作者 肖斯立 刘巧瑜 蓝碧锋 胡昕 吴俊师 杨娟 曾晓房 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期228-237,共10页
为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(A... 为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14个,迭代次数100次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。 展开更多
关键词 黑椒牛肉 ^(60)Co-γ射线 品质 反向传播-人工神经网络 预测模型
在线阅读 下载PDF
近红外光谱技术结合改良偏最小二乘法和反向传播神经网络预测葵花籽皮营养成分含量 被引量：3
9
作者 李欣荣 李飞 +10 位作者 翁秀秀 刘保仓 邓晓裕 王新基 史艳丽 郭涛 王力 李钰 李开栋 李建栋 田多湖 《动物营养学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期7335-7345,共11页
本研究旨在利用近红外光谱(NIRS)技术结合不同化学计量学方法建立葵花籽皮营养成分含量的预测模型。采集101份葵花籽皮样品,测定水分、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、粗灰分(A... 本研究旨在利用近红外光谱(NIRS)技术结合不同化学计量学方法建立葵花籽皮营养成分含量的预测模型。采集101份葵花籽皮样品,测定水分、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、粗灰分(Ash)、钾(K)、钙(Ca)、磷(P)、镁(Mg)、铁(Fe)、锰(Mn)、锌(Zn)和铜(Cu)含量。通过主成分分析(PCA)剔除异常值后,利用KS算法将剩余样品分为定标集和验证集,利用NIRS技术结合改良偏最小二乘法(MPLS)和反向传播神经网络(BPNN)分别建立葵花籽皮营养成分含量预测模型。结果表明:1)葵花籽皮中水分、NDF、ADF、Ash、Mg、Fe和Mn含量的预测决定系数(RSQ)为0.88~0.99,验证相对分析误差(RPD)为2.82~8.36,利用MPLS和BPNN模型定标结果较好,且预测准确性较好,能够用于实际测量。2)葵花籽皮中K和Zn含量的MPLS模型的PRD分别为2.75和2.44,而BPNN模型的PRD分别为1.76和1.69,K和Zn含量可利用MPLS模型进行实际预测。3)葵花籽皮中CP、Ca和P含量的BPNN模型的RSQ分别为0.9、0.89和0.83,而MPLS模型的RSQ分别为0.75、0.62和0.71,CP、Ca和P含量可通过BPNN模型进行实际预测。4)葵花籽皮中ADL和Cu含量的MPLS和BPNN模型的RSQ为0.30~0.68,RPD为1.03~1.79,预测结果不可用于实际预测。综上所述,利用NIRS技术结合MPLS和BPNN建立的预测模型能够准确预测葵花籽皮中水分、CP、NDF、ADF、Ash、K、Ca、P、Mg、Fe、Mn和Zn含量。 展开更多
关键词 葵花籽皮 近红外光谱技术 改良偏最小二乘法 反向传播神经网络 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于人工神经网络的UWB坐标误差一步改正模型 被引量：1
10
作者 王一帆 李增科 +4 位作者 蒋诗政 陈远 黄林超 吉丽娅 邓伟昉 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期77-82,共6页
针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型。改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度... 针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型。改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度参考值误差为输出,分别以GNSS RTK点位坐标为动态试验参考值、全站仪点位坐标为静态试验参考值,对改正模型进行训练。将改正模型分别用于改正非建模样本点的UWB坐标,然后对改正前后的精度及不同改正模型的精度进行了比较分析。结果表明:利用人工神经网络直接建立UWB坐标一步改正模型的方法是可行的,该方法无须再次利用改正后的测距值解算坐标,更加简便、快捷;两种模型总体均能有效改善UWB的动态、静态定位坐标精度;且基于GRNN的改正模型相比基于BPNN的改正模型可以更有效地改善UWB坐标误差,改正后的UWB动态定位平面坐标精度可达厘米级,静态定位平面坐标精度高达毫米级。 展开更多
关键词 超宽带定位 坐标误差改正 广义回归神经网络 反向传播神经网络 一步改正
在线阅读 下载PDF
基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型 被引量：18
11
作者 张玲 王玲 吴桐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期775-779,共5页
针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传... 针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明:与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 热舒适度 预测 反向传播神经网络 粒子群优化算法 模型
在线阅读 下载PDF
基于改进反向传播神经网络代理模型的快速多目标天线设计 被引量：9
12
作者 董健 钦文雯 +2 位作者 李莹娟 李茜茜 邓联文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2712-2719,共8页
针对传统天线设计方法计算代价较大的缺陷,该文构建基于反向传播神经网络(BPNN)的新型天线代理模型。为解决BPNN训练易陷入局部最优的问题,采用粒子群优化(PSO)算法来改善神经网络初始结构参数,进而构建PSO-BPNN天线代理模型,并基于该... 针对传统天线设计方法计算代价较大的缺陷,该文构建基于反向传播神经网络(BPNN)的新型天线代理模型。为解决BPNN训练易陷入局部最优的问题,采用粒子群优化(PSO)算法来改善神经网络初始结构参数,进而构建PSO-BPNN天线代理模型,并基于该模型提出多参数天线结构的快速多目标设计方法。设计实例表明,该方法在预测精度以及计算代价等方面优于现有的常用天线设计方法。所提方法对处理复杂高维参数空间天线设计问题具有实用价值。 展开更多
关键词 天线设计 性能预测 代理模型 反向传播神经网络 粒子群优化
在线阅读 下载PDF
基于反向传播算法神经网络的谐波源模型分析 被引量：4
13
作者 刘畅 张庆范 郑伟杰 《现代电子技术》 2008年第6期108-110,116,共4页
采用反向传播算法神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的反向传播算法网络进行建模。该网络的学习算法是并行的。算例计算表... 采用反向传播算法神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的反向传播算法网络进行建模。该网络的学习算法是并行的。算例计算表明,该模型具有训练时间少、精度高等优点,是谐波源建模的有效方法。 展开更多
关键词 谐波源模型 谐波分析 反向传播神经网络 谐波潮流
在线阅读 下载PDF
复合对向－反向传播人工神经网络模型及其应用 被引量：1
14
作者 张尊建 余书勤 +1 位作者 相秉仁 安登魁 《中国药科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第11期701-704,共4页
组合Ｋｏｈｏｎｅｎ竞争学习和反向传播学习的优点，本文首次提出了复合对向－反向传播人工神经网络模型，该模型较好地体现了生物神经网络系统信息处理时的自适应、自组织、分布式存贮及并行处理等特点。它保留了反向传播网络的优点，... 组合Ｋｏｈｏｎｅｎ竞争学习和反向传播学习的优点，本文首次提出了复合对向－反向传播人工神经网络模型，该模型较好地体现了生物神经网络系统信息处理时的自适应、自组织、分布式存贮及并行处理等特点。它保留了反向传播网络的优点，同时较后者更易收敛，计算时间缩短，网络参数设置也更为自由。通过在临床精液检查结果分析中的成功应用，证明了该系统的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 人工神经网络 学习算法 模型 复合对向 反向传播
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的面板堆石坝渗透系数反演与渗流计算
15
作者 贾万波 徐景田 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第4期138-145,共8页
面板堆石坝渗流安全监控指标主要为坝基渗流量,通常以设计阶段计算结果作为安全阈值,但受施工和蓄水等因素的影响,导致筑坝材料渗透系数发生改变,渗流监控指标将不准确。为此,以龙背湾面板堆石坝工程为研究对象,选取钢筋混凝土面板、垫... 面板堆石坝渗流安全监控指标主要为坝基渗流量,通常以设计阶段计算结果作为安全阈值,但受施工和蓄水等因素的影响,导致筑坝材料渗透系数发生改变,渗流监控指标将不准确。为此,以龙背湾面板堆石坝工程为研究对象,选取钢筋混凝土面板、垫层料、过渡料、上游主堆石、下游次堆石、反滤过渡料6种主要介质,每种介质选取7个渗透系数水平,采用正交试验进行各参数组合,同时基于反向传播(back propagation,BP)神经网络,利用龙背湾水库水位、渗流量等实测数据,反演出面板堆石坝各填筑材料分区的最优渗透系数;建立了龙背湾面板堆石坝三维有限元渗流模型,并利用反演参数计算了大坝在不同工况下的渗流量,以获取坝基渗流量。结果表明,坝基渗流量误差在2.2%~4.1%之间,渗流量预测精度较高,证明所选用的参数反演方法及渗流计算方法科学合理,计算结果可作为坝基渗流量的安全监控指标。 展开更多
关键词 面板堆石坝 渗透系数反演 渗流计算 正交试验 反向传播(BP)神经网络 有限元模型
在线阅读 下载PDF
跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法 被引量：1
16
作者 曾建新 陈云华 +1 位作者 李炜奇 陈平华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2134-2140,共7页
基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确... 基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确性。为此,提出一种跨脉冲误差传播的深度脉冲神经网络训练方法(cross-spike error backpropagation,CSBP),将神经元的误差反向传播分成脉冲发放时间随突触后膜电位变化关系和相邻脉冲发放时刻点间的依赖关系两种依赖关系。其中,通过前者解决了脉冲不可微分的问题,通过后者明确了脉冲间的依赖关系,使得误差信号能跨脉冲传播,提升了生物合理性。此外,并对早期脉冲残差网络架构存在的模型表示能力不足问题进行研究,通过修改脉冲残余块的结构顺序,进一步提高了网络性能。实验结果表明,所提方法比基于脉冲时间的最优训练算法有着明显的提升,相同架构下,在CIFAR10数据集上提升2.98%,在DVS-CIFAR10数据集上提升2.26%。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 脉冲时间依赖 误差反向传播 脉冲神经网络训练算法
在线阅读 下载PDF
基于改进粒子群优化-反向传播神经网络算法的小麦储藏品质预测模型 被引量：8
17
作者 蒋华伟 郭陶 杨震 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第21期8951-8956,共6页
在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化... 在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化的BPNN预测模型。采用非线性函数动态调整粒子群算法中的惯性权重和学习因子,优化BPNN中的权值参数,进而构建IPSO-BPNN预测模型。为验证该模型的准确性和稳定性,将其与BPNN模型、PSO-BPNN模型进行对比,结果表明:IPSO-BPNN模型预测的均方误差显著降低,有助于提高小麦储藏品质预测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 小麦储藏品质 多指标分析 粒子群算法 改进粒子群优化-反向传播神经网络(IPSO-BPNN) 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于MFO优化BP神经网络构建冷鲜肉品质预测模型 被引量：2
18
作者 王丽 闫子康 +1 位作者 杜金 王远亮 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第21期310-321,共12页
为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火... 为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火焰优化(Moth-Flame Optimization,MFO)BP神经网络,利用特征指标作为训练数据,构建不同贮藏温度下冷鲜肉的品质预测模型,快速准确评价和预测食品的质量安全。结果表明,不同贮藏温度下冷鲜肉的菌落总数、pH、TVB-N、色泽和生物胺含量随着贮藏时间的延长均呈上升趋势(P<0.05),且各指标在不同贮藏温度下的变化规律不一致,温度越高,腐败变质的速度越快。通过相关性分析得出菌落总数和TVB-N为冷鲜肉品质特征指标,以特征指标为训练数据构建BP神经网络和MFO优化BP神经网络模型。结果显示,MFO优化BP神经网络优于单一的BP神经网络模型,指标菌落总数和TVB-N通过BP神经网络模型训练后的R值分别为0.95018、0.94283,通过MFO算法优化训练后的R值分别为0.97538、0.98001,更接近于1,且优化后的RMSE、MSE和MAE值相对较小,其模型拟合度更好,在整个贮藏期的预测性能更好,准确率更高。因此,MFO优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律。 展开更多
关键词 冷鲜肉 松鼠葡萄球菌 预测模型 反向传播(BP)神经网络 飞蛾火焰优化(MFO)BP神经网络
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络模型的呼出气δ^(13)C、δ^(18)O同位素丰度测量方法研究 被引量：1
19
作者 黄文彪 夏滑 +4 位作者 王前进 孙鹏帅 庞涛 吴边 张志荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2761-2767,共7页
碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优... 碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优点,在多个领域得到广泛应用,同时完全适用于气体同位素的测量研究。该研究面向人体呼出气体中的CO_(2)气体检测需求,基于直接吸收光谱技术,采用中心波长为4.32μm的量子级联激光器(QCL)结合光程为14 cm/44 mL的小容积气体吸收腔体,完成了同时测量^(16)O^(12)C^(16)O、^(18)O^(12)C^(16)O和^(16)O^(13)C^(16)O的多组分同位素气体浓度的实验系统。基于反向传播(BP)神经网络模型,降低直接吸收光谱系统中光源稳定性和测量样品气体波动带来的噪声干扰。结果表明:基于BP神经网络模型的同位素丰度测量精度与稳定性均优于吸光度峰值比法,^(16)O^(13)C^(16)O与^(18)O^(12)C^(16)O的浓度测量精度分别提高约1.27与1.58倍。Allan方差分析表明,当积分时间为106 s时,采用BP神经网络模型的^(13)C与^(18)O同位素丰度测量精度分别为0.97‰和1.47‰,相比吸光度峰值比法测量精度提高了约2.1倍与1.2倍。充分证明了基于BP神经网络模型的同位素丰度测量方法的可行性,为研制高精度同位素丰度传感器奠定基础。 展开更多
关键词 可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS) 量子级联激光器(QCL) 反向传播(BP)神经网络模型 同位素丰度
在线阅读 下载PDF
一种改进的反向传播神经网络算法 被引量：4
20
作者 邱浩 王道波 张焕春 《应用科学学报》 CAS CSCD 2004年第3期384-387,共4页
在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通... 在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通过XOR问题的仿真证明了改进算法的有效性. 展开更多
关键词 反向传播 神经网络 误差 模式 顺传播 学习算法
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 … 12 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