露天矿边坡监测中的小波滤噪与BPANN预测 被引量：5

1

作者 杨凤芸 徐茂林 郭兆鹏 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1-5,共5页

针对边坡变形量预测难的问题,将小波分析与BP神经网络预测相结合,采用小波变换对边坡变形监测数据进行信噪分离,进而消除观测误差,通过BP神经网络预测模型BPANN对处理后数据进行再处理,对边坡变形量以及变形趋势进行预测。进而提出了一... 针对边坡变形量预测难的问题,将小波分析与BP神经网络预测相结合,采用小波变换对边坡变形监测数据进行信噪分离,进而消除观测误差,通过BP神经网络预测模型BPANN对处理后数据进行再处理,对边坡变形量以及变形趋势进行预测。进而提出了一种基于小波变换和BPANN模型对露天矿边坡变形监测数据进行处理分析的方法,并在鞍山某露天矿进行了实际应用。实例结果表明:利用小波去噪与BPANN模型预测的监测点精度达到3 mm,满足二等变形监测的要求,数据处理简便,在露天矿边坡变形监测数据的消噪与预测中具有实际应用价值。 展开更多

关键词 露天矿 小波变换 bpann(反传人工神经网络) 边坡变形 变形预测 精度分析

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含提携剂超临界二氧化碳中固体溶解度的BPANN计算

2

作者 胡德栋 王威强 +1 位作者 杜爱玲 崔玉良 《精细化工》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期455-457,467,共4页

为了更好地预测含提携剂超临界二氧化碳(SCCO2)中固体的溶解度,用逆向人工神经网络(BPANN)优化模型对其进行了模拟。得到了恒温下282个训练数据点和71个预测数据点的相对误差(AARD)分别为8.04%和8.37%;变温下264个训练数据点和63个预测... 为了更好地预测含提携剂超临界二氧化碳(SCCO2)中固体的溶解度,用逆向人工神经网络(BPANN)优化模型对其进行了模拟。得到了恒温下282个训练数据点和71个预测数据点的相对误差(AARD)分别为8.04%和8.37%;变温下264个训练数据点和63个预测数据点的AARD分别为8.59%和10.01%,表明BPANN模型是一种固体在含提携剂SCCO2中溶解度的较好预测模型。 展开更多

关键词 bpann 固体 溶解度 计算 超临界CO2 提携剂

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硫酸中阳极氧化制备Al_2O_3多孔模板的BPANN模拟

3

作者 郭建章 左禹 +1 位作者 胡德栋 李镇江 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期862-864,共3页

采用24组硫酸阳极氧化多孔膜的样本数据建立BP神经网络模型,得到了多孔膜孔有序度与硫酸阳极氧化参数之间的最优关系,经检验该模型的预测结果与实测结果相一致。表明BPANN是硫酸阳极氧化制备多孔膜孔有序度的较好的预测模型。

关键词 bpann 阳极氧化 多孔Al2O3模板 硫酸

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纤维堆囊菌发酵液中埃博霉素含量的HPLC法分析 被引量：6

4

作者 孟凡欣 郭伟良 +3 位作者 逯家辉 杜林娜 李又欣 滕利荣 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1960-1964,共5页

采用反馈神经网络结合遗传算法(BPANN-GA)对高效液相色谱(HPLC)法同时测定纤维堆囊菌(Sorangium cellulosum)代谢物中埃博霉素A(Epo A)和埃博霉素B(Epo B)含量的条件进行优化,采用均匀设计(U132)方案对流动相中乙腈的体积分数、色谱柱... 采用反馈神经网络结合遗传算法(BPANN-GA)对高效液相色谱(HPLC)法同时测定纤维堆囊菌(Sorangium cellulosum)代谢物中埃博霉素A(Epo A)和埃博霉素B(Epo B)含量的条件进行优化,采用均匀设计(U132)方案对流动相中乙腈的体积分数、色谱柱温度和流动相的pH等3个因素进行实验设计;以色谱函数(COF)值为优化指标,运用双层反馈神经网络建立色谱优化函数(COF)值,考察因素间的预测模型,采用Levenberg-Marquardt backpropagation算法对所建立的神经网络预测模型进行训练,以逼近度(Da)为优化参数,选择预测模型的最适隐含层节点数.最优预测模型预测的COF值与实验值之间的相关系数(R)达到0.98165,采用遗传算法在实验考察范围内进行全局寻优,得到最优化的HPLC分析条件:流动相中乙腈体积分数为29.2%,色谱柱温度为34℃,流动相pH为4.23.在此最优条件下对纤维堆囊菌代谢产物进行HPLC分析,结果表明,该方法对两种埃博霉素色谱峰均具有较好的分离度. 展开更多

关键词 反馈神经网络(bpann) 遗传算法(GA) 埃博霉素 高效液相色谱(HPLC)

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某江段河势演变多因子评价模型研究 被引量：1

5

作者 孙涛 潘世兵 李琳 《人民黄河》 CAS 北大核心 2014年第4期12-13,16,共3页

基于BPANN模型建立了某江段1980—2008年河势演变的多因子评价模型。评价结果表明:影响整个江段河势演变的因子由大到小依次为岩性类型、地貌类型和比降,其次为岸边水深、河道弯曲系数、岸线类型,植被土壤因子、河心水深等的影响较小。

关键词 bpann模型 GIS 人工神经网络 因子评价 河势演变

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黄土高原丘陵沟壑区临界地貌侵蚀产沙特征 被引量：12

6

作者 张霞 李鹏 +2 位作者 李占斌 于国强 高海东 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期129-136,共8页

深入研究流域临界地貌形态对侵蚀产沙的作用机制至关重要,也是建立流域侵蚀产沙预测模型的关键所在。该研究以黄土高原丘陵沟壑区岔巴沟为研究对象,开展了流域次降雨侵蚀产沙的BP人工神经网络(back propagation artificial neutral netw... 深入研究流域临界地貌形态对侵蚀产沙的作用机制至关重要,也是建立流域侵蚀产沙预测模型的关键所在。该研究以黄土高原丘陵沟壑区岔巴沟为研究对象,开展了流域次降雨侵蚀产沙的BP人工神经网络(back propagation artificial neutral network,BPANN)模型与多重线性回归(multiple linear regression,MLR)模型比较研究,定量分析了流域侵蚀产沙的敏感因子及影响程度,并使用分形信息维数临界值和相对应的变量建立临界地貌侵蚀产沙预测模型,阐明临界地貌侵蚀产沙特征。结果表明,在侵蚀产沙模数预测方面,BPANN模型较MLR模型具有更好预测性能,能够有效表征综合条件下侵蚀产沙的动态变化过程。径流深和径流侵蚀功率对侵蚀产沙以及水文响应的影响程度受地貌形态因素制约。当分形信息维数大于地貌临界值时,采用径流侵蚀功率的预测精度高于径流深;相反,分形信息维数小于地貌临界值时,采用径流深的预测精度高于径流侵蚀功率。以分形信息维数为界,分别引入径流深或径流侵蚀功率所建立的临界地貌侵蚀产沙预测模型,具有较高的预测精度,具有一定的可行性、可靠性和普适性。 展开更多

关键词 土壤 侵蚀 模型 临界地貌 BP神经网络模型 分形信息维数 岔巴沟流域

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BP神经网络遥感水深反演算法的改进 被引量：27

7

作者 曹斌 邱振戈 +1 位作者 朱述龙 曹彬才 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第2期40-44,共5页

针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验... 针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验表明:改进型BP算法的训练迭代收敛速度明显快于传统BP算法,浅水区的水深反演精度优于传统BP算法,且学习算法对初始权值和阈值不敏感。 展开更多

关键词 遥感水深反演 传统BP算法 粒子群算法 改进型BP算法 权值和阈值优化

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蚁群算法在需水预测模型参数优化中的应用 被引量：24

8

作者 侯景伟 孔云峰 孙九林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第10期2952-2955,2959,共5页

为了解决投影寻踪(PP)需水预测模型的高维、非正态、非线性参数优化问题,提高需水预测的精度,尝试用基于网格划分的自适应连续域蚁群算法(ACA)在不同拟合和预测时长内对模型参数进行优化组合,并运用该模型进行年需水量预测。基于改进蚁... 为了解决投影寻踪(PP)需水预测模型的高维、非正态、非线性参数优化问题,提高需水预测的精度,尝试用基于网格划分的自适应连续域蚁群算法(ACA)在不同拟合和预测时长内对模型参数进行优化组合,并运用该模型进行年需水量预测。基于改进蚁群算法的投影寻踪需水预测模型参数优化进行了实例仿真。对基于改进蚁群算法的预测精度与基于人工免疫算法(AIA)和BP神经网络的模型(BPANN)参数优化结果分别进行了比较,实验结果表明:1)这三种算法的拟合精度相对误差绝对值分别小于2%、10%和10%;2)预测精度相对误差绝对值分别小于6%、11%和12%;3)改进蚁群算法能收敛到全局最优解,收敛速度较快。因此,改进蚁群算法的投影寻踪需水预测结果明显优于人工免疫算法和BP神经网络。该方法可推广到其他类似的高维非线性问题上。 展开更多

关键词 蚁群算法 需水预测 参数优化 投影寻踪 人工免疫算法 BP神经网络

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超临界CO_2中固体溶解度的逆向传播人工神经网络模拟 被引量：5

9

作者 胡德栋 王威强 杜爱玲 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期45-48,53,共5页

为了更好地模拟超临界CO2(SC CO2)中固体的溶解度数据,采用逆向传播神经网络(BPANN)对30种固体在超临界CO2中的873个溶解度数据进行了模拟,所得相对误差(AARD)都在10%以下,小于状态方程和经验方程的值,此结果表明BPANN能较好地模拟SC CO... 为了更好地模拟超临界CO2(SC CO2)中固体的溶解度数据,采用逆向传播神经网络(BPANN)对30种固体在超临界CO2中的873个溶解度数据进行了模拟,所得相对误差(AARD)都在10%以下,小于状态方程和经验方程的值,此结果表明BPANN能较好地模拟SC CO2中固体的溶解度数据。 展开更多

关键词 模拟 逆向传播人工神经网络 固体 溶解度 超临界CO2

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应用BP人工神经网络探讨PPAR-γ和RXR-α基因多态性与汉族人群2型糖尿病遗传易感性的关系 被引量：6

10

作者 陆莹 杜文聪 +9 位作者 李倩 叶新华 俞晓芳 马建华 成金罗 高燕勤 杜娟 石慧 曹园园 周玲 《南京医科大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期1-7,共7页

目的:探讨BP人工神经网络(BPANN)在研究过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPAR-γ)和视黄醛α受体(RXR-α)基因单核苷酸多态性(SNP)位点与中国南方地区汉族人群2型糖尿病(T2DM)易感性关系中的应用特点。方法:采用BPANN分析方法,对591例2型... 目的:探讨BP人工神经网络(BPANN)在研究过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPAR-γ)和视黄醛α受体(RXR-α)基因单核苷酸多态性(SNP)位点与中国南方地区汉族人群2型糖尿病(T2DM)易感性关系中的应用特点。方法:采用BPANN分析方法,对591例2型糖尿病患者和724例正常对照者的基因多态性位点的分型结果、血清脂联素水平以及其他所有可能的影响因素按照平均影响值(MIV)的绝对值大小排序,并与Logistic回归模型的分析结果相比较,用多因子降维法(MDR)分析基因间的交互作用。结果:BPANN多因素分析中,2型糖尿病危险因子的顺位为血清脂联素浓度、高血压史、腰围、rs4240711、rs3132291、rs3856806、2型糖尿病家族史、饮酒、高脂血症史、吸烟、年龄、BMI指数、rs1045570、性别、rs2920502、rs6537944、rs4842194、rs17827276、rs1801282;而多因素Logistic回归分析中只有8个变量入选最终模型,因子顺位为高血压史、T2DM家族史、腰围、饮酒、吸烟、rs4240711、rs4842194、血清脂联素浓度;多因子降维法(MDR)分析结果显示模型X1X2X3(rs3856806,rs3132291,rs4240711)为最佳模型(交叉验证一致性10/10,P=0.0107)。结论:PPAR-γ和RXR-α基因多态性改变的交互作用对于中国南方汉族T2DM遗传易感性可能具有一定的作用。BPANN用于筛选T2DM等复杂多病因疾病的影响因素,可能提供更切合实际情况的模型。 展开更多

关键词 BP神经网络 2型糖尿病 PPAR-γ基因 RXR-α基因 脂联素

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生育酚/CO_2、油酸甲酯/CO_2二元高压相平衡测定与关联 被引量：19

11

作者 刘云 丁霄霖 《精细化工》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期35-40,共6页

利用气液相交替循环装置结合重量法,分别测定了生育酚/CO2、油酸甲酯/CO2两个二元体系在温度为313 15～343 15K,压力为10～20MPa的高压相平衡数据,根据气液相中CO2的p-V-T关系以及相平衡特征,计算出生育酚、油酸甲酯在超临界CO2中的溶... 利用气液相交替循环装置结合重量法,分别测定了生育酚/CO2、油酸甲酯/CO2两个二元体系在温度为313 15～343 15K,压力为10～20MPa的高压相平衡数据,根据气液相中CO2的p-V-T关系以及相平衡特征,计算出生育酚、油酸甲酯在超临界CO2中的溶解度及其在气液两相中的分配系数。同时将实验测定值与相关文献值进行了比较。最后,运用BP人工神经网络对实验数据进行了关联,计算值与实验值吻合较好。 展开更多

关键词 生育酚 油酸甲酯 相平衡 溶解度 分配系数 超临界CO2 关联 BP人工神经网络

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湖泊表面水温预测与可视化方法研究 被引量：7

12

作者 杨昆 喻臻钰 +2 位作者 罗毅 商春雪 杨扬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3090-3099,共10页

湖泊表面水温是水生态环境的重要因子,直接影响流域生态系统及生物多样性。准确获取湖泊表面水温、预测表面水温时空变化过程是控制和改善流域水生态环境的基础,同时也是预防和治理蓝藻水华爆发的关键。为此,以滇池为研究区,以2005~2016... 湖泊表面水温是水生态环境的重要因子,直接影响流域生态系统及生物多样性。准确获取湖泊表面水温、预测表面水温时空变化过程是控制和改善流域水生态环境的基础,同时也是预防和治理蓝藻水华爆发的关键。为此,以滇池为研究区,以2005~2016年10个水质监测站点的54个水质数据(水温、叶绿素a、pH、高锰酸盐指数、溶解氧等)为基础数据集,将支持向量回归(SVR)、主成分分析法(PCA)及反向传播人工神经网络(BPANN)3种算法相结合,组成混合预测模型,并将克里金插值法与地理信息系统相结合,实现滇池水温12年来历史变化过程的情景再现及未来5年变化趋势的情景模拟。研究结果表明,模型的平均相对误差为0.5%,均方根误差为1.452 3,R^2=0.904 9,具有误差低、泛化高的综合预测性能;空间可视化分析结果表明,2005~2020年水温高于20℃的区域呈现北向南扩散趋势,蓝藻水华爆发可能性由局部性变为全面性,这与昆明市快速城镇化发展及全球气候变暖密切相关。 展开更多

关键词 湖泊表面水温 支持向量回归 主成分分析 反向传播人工神经网络 蓝藻水华

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一种解决BP网络过拟合的学习算法 被引量：3

13

作者 吴春明 秦建 谢德体 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期139-142,共4页

针对BP网络的过拟合问题,提出了一种基于验证误差的学习算法,该算法主要从构建最佳网络结构及获得最适训练次数两个角度进行了考虑.在学习过程中,通过不断检验验证误差及误差变化量,自动调整隐层节点数目,并适时停止网络训练.针对给定问... 针对BP网络的过拟合问题,提出了一种基于验证误差的学习算法,该算法主要从构建最佳网络结构及获得最适训练次数两个角度进行了考虑.在学习过程中,通过不断检验验证误差及误差变化量,自动调整隐层节点数目,并适时停止网络训练.针对给定问题,该算法不仅能自动构建最佳网络结构和相应权系数,而且同时对网络的泛化能力进行了检验,从而有效避免了网络的过拟合.最后通过实验证明了算法的有效性. 展开更多

关键词 BP网络 过拟合 验证误差 学习算法

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基于光谱技术和模式快速鉴别家蚕品种的初探 被引量：1

14

作者 黄凌霞 黄敏 +3 位作者 金佩华 楼程富 何勇 周华初 《蚕业科学》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期436-438,447,共4页

初步研究了基于可见-近红外光谱技术和模式识别快速鉴别家蚕品种的方法。采用偏最小二乘法(PLS)进行模式特征分析,完成特征提取后,将获得的主成分作为神经网络的输入变量,建立了三层反向传播人工神经网络(BPANN)。试验采取4个品种的蚕种... 初步研究了基于可见-近红外光谱技术和模式识别快速鉴别家蚕品种的方法。采用偏最小二乘法(PLS)进行模式特征分析,完成特征提取后,将获得的主成分作为神经网络的输入变量,建立了三层反向传播人工神经网络(BPANN)。试验采取4个品种的蚕种,应用所建立的PLS-BP模型对样本进行分析预测,准确率接近100%。 展开更多

关键词 家蚕 光谱技术 模式识别 偏最小二乘法 BP神经网络

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基于神经网络模型的青岛市城区土壤重金属污染源定位 被引量：2

15

作者 吴育文 徐英凯 +1 位作者 刘通 林晖 《湖北农业科学》 北大核心 2013年第3期685-687,695,共4页

建立基于遗传算法的BP神经网络系统,该模型可以有效描绘区域中重金属元素的分布情况,并由此通过各元素浓度极大值点求出污染源近似坐标,实现对污染源的定位。将该模型运用于青岛市,根据青岛市不同功能区的土壤重金属含量调查结果,实现... 建立基于遗传算法的BP神经网络系统,该模型可以有效描绘区域中重金属元素的分布情况,并由此通过各元素浓度极大值点求出污染源近似坐标,实现对污染源的定位。将该模型运用于青岛市,根据青岛市不同功能区的土壤重金属含量调查结果,实现了对可能重金属元素污染源位置的预测。 展开更多

关键词 城区土壤 重金属污染 遗传算法 BP神经网络

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基于神经网络法的舱室噪声预测 被引量：7

16

作者 曾向阳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期492-495,共4页

提出了利用人工神经网络(ANN)预测舱室噪声的方法。针对现有封闭声场模拟方法适用频带范围有限和所需参数过多的不足,结合舱室噪声场的特点,给出了一种可模拟封闭空间内部噪声的BP神经网络算法,进行了仿真实验。结果表明,利用12输入、2... 提出了利用人工神经网络(ANN)预测舱室噪声的方法。针对现有封闭声场模拟方法适用频带范围有限和所需参数过多的不足,结合舱室噪声场的特点,给出了一种可模拟封闭空间内部噪声的BP神经网络算法,进行了仿真实验。结果表明,利用12输入、2个隐含神经元和1输出的ANN模型,可以准确地预测不同大小矩形空间内部的噪声分布情况,而且对于中高频和低频段都具有较高的精度。 展开更多

关键词 神经网络 舱室噪声 声压级

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考虑施工不确定性的斜拉桥张拉方案优化 被引量：3

17

作者 段瑞芳 冉衠 +1 位作者 王旭东 白云腾 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 北大核心 2019年第1期59-66,82,共9页

为了有效解决在斜拉桥施工中各种不确定因素的影响,合理制定索力张拉方案.本文提出了一种基于统计回归和非线性优化的结构可靠度优化方法.利用统计回归拟合得到结构可靠度指标与设计变量之间的拟合函数关系,形成约束函数和目标函数,建... 为了有效解决在斜拉桥施工中各种不确定因素的影响,合理制定索力张拉方案.本文提出了一种基于统计回归和非线性优化的结构可靠度优化方法.利用统计回归拟合得到结构可靠度指标与设计变量之间的拟合函数关系,形成约束函数和目标函数,建立优化模型.为提高计算效率,在拟合之前对影响结果的随机变量进行了可靠度分析和灵敏度分析,筛选出拟合所需的最小样本容量和最小随机随机变量个数.通过对一个刚架模型的可靠度分析,比较了BP神经网络响应面法和多项式响应面法两种拟合方法的优劣性,并确定使用BP神经网络响应面法进行函数拟合,同时验证本文所述方法的可行性.并将该优化方法应用于一座带有水平索的双斜塔斜拉桥,通过优化张拉方案使边墩支座的脱空概率减小至可接受的范围. 展开更多

关键词 可靠度 响应面法 BP神经网络 非线性优化 斜拉桥

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BP人工神经网络在bug分析中的应用

18

作者 王雷 杨小虎 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期153-155,共3页

应用于金融领域的软件系统,由于其包含复杂的商业逻辑导致此类系统不但庞大而且逻辑复杂。在此类系统的开发和升级过程中,系统缺陷及错误的寻找、分析常常非常困难且费时,在通常情况下,它往往成为整个项目中后期的瓶颈。运用BP人工神经... 应用于金融领域的软件系统,由于其包含复杂的商业逻辑导致此类系统不但庞大而且逻辑复杂。在此类系统的开发和升级过程中,系统缺陷及错误的寻找、分析常常非常困难且费时,在通常情况下,它往往成为整个项目中后期的瓶颈。运用BP人工神经网络的算法,设计并实现了针对某银行网上交易系统的缺陷及错误分析系统,并且通过实验证实该系统能帮助开发人员提高寻找、分析系统缺陷及错误的效率,进而加快整个项目的进度。 展开更多

关键词 BP人工神经网络 系统升级 bug分析 金融软件系统

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近红外光谱法快速无损识别普通、高油、超高油玉米籽粒 被引量：9

19

作者 张愿 张录达 +1 位作者 白琪林 陈绍江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期686-689,共4页

以75粒普通玉米、72粒高油玉米和73粒超高油玉米共计220粒玉米籽粒样品为实验材料，通过玉米籽粒的近红外光谱结合主成分信息提取技术建立了不同油分含量的玉米籽粒样品的BPANN识别模型。为考察模型的实际应用效果，连续10次随机划分样... 以75粒普通玉米、72粒高油玉米和73粒超高油玉米共计220粒玉米籽粒样品为实验材料，通过玉米籽粒的近红外光谱结合主成分信息提取技术建立了不同油分含量的玉米籽粒样品的BPANN识别模型。为考察模型的实际应用效果，连续10次随机划分样品集，每次在各类别玉米籽粒中随机选取4／5作为建模集，剩余1／5作为预测集，选择光谱信息的第2～15个主成分作为网络输入，样品以3个类别值-1，0，1作为目标输出，10次建模的学习识别率均达到100％。以所建BPANN模型对预测集样品进行分类识别，普通玉米、高油玉米和超高油玉米籽粒平均正确识别率分别为99．33％，97．88％和91．43％，总体正确识别率平均达到95％以上。研究结果表明BP人工神经网络近红外光谱法建立玉米籽粒识别模型可对不同油分含量的玉米籽粒进行快速、无损识别，对于玉米籽粒的选育工作具有一定的指导意义。另外还探讨了选择主成分建模对不同油分含量的玉米籽粒种类识别效果的影响，结果显示具有方差贡献率99％以上的光谱第一主成分参与建模，对模型预测效果有负影响，说明不同主成分包含的区分普通、高油与超高油玉米籽粒的分类信息不同，因此近红外光谱法建立样品分类识别模型时选择不同主成分建模是有必要的。 展开更多

关键词 近红外光谱 BP人工神经网络 高油玉米

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基于BP神经网络QoS到QoE映射模型 被引量：6

20

作者 吴玉峰 李建 +1 位作者 阮雅端 陈启美 《电子测量技术》 2016年第1期84-87,共4页

随着互联网的发展,基于语音和视频的网络应用服务层出不穷,人们开始不仅仅满足于知道网络QoS参数,更加关注网络服务的好坏,即QoE评价指标。目前常用的视频QoE评价的方法是基于图像评价的算法如PSNR算法、VQM评价算法等。这些算法需要原... 随着互联网的发展,基于语音和视频的网络应用服务层出不穷,人们开始不仅仅满足于知道网络QoS参数,更加关注网络服务的好坏,即QoE评价指标。目前常用的视频QoE评价的方法是基于图像评价的算法如PSNR算法、VQM评价算法等。这些算法需要原始视频图像进行对比,较为复杂,实时性差。本文研究了一种基于BP神经网络的QoS到流媒体QoE映射模型,使用抖动和丢包两个网络QoS参数作为输入层神经元,基于VQM算法的QoE评价值作为输出层神经元。使用若干组QoS和QoE数据训练该BP神经网络,分别使用单隐含层BP神经网络和多隐含层BP神经网络进行效果对比,之后使用该神经网络和QoS参数对QoE评价值进行预测,并与QoE实际值比较验证。得到基于BP神经网络的QoS到QoE的映射模型。该模型较为简单,拟合度高,RMS误差较小。 展开更多

关键词 QoE评价 QoS-QoE映射 多隐含层 BP神经网络

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