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以Hopfield神经网络模型为例的大学物理教学设计 被引量：1
1
作者 王瑞敏 《大学物理》 北大核心 2014年第4期44-48,共5页
以Hopfield神经网络模型为实例设计一堂大学物理拓展课.该课堂设计运用知识迁移规律使学生将物理学中研究问题的方法应用到新的知识领域.该过程引导学生学习新知识,并体会大学物理中所内涵的自然科学研究方法.
关键词 教学设计 hopfield神经网络模型 知识迁移
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含脉冲的Hopfield神经网络模型及其收敛性 被引量：1
2
作者 杨志春 《成都纺织高等专科学校学报》 CAS 2004年第1期36-38,共3页
利用脉冲微分方程 ,建立了一种新型神经网络模型 ,通过构造Lyapunov函数方法 ,讨论了网络的周期振荡性 ,和全局指数收敛性质及其收敛速率 。
关键词 脉冲 LYAPUNOV函数 收敛性 人工神经网络 hopfield神经网络模型 周期振荡性
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变时滞Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性和全局吸引性 被引量：9
3
作者 陈光淦 蒲志林 张健 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第5期821-826,共6页
本文研究了具有变时滞的Hopfield神经网络模型。在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续(而非已有的大部分文献中较强的条件)的条件下,运用Halanay一维时滞微分不等式等方法,得到了该系统的平衡点是全局指数稳定以及其模型自身满足全局... 本文研究了具有变时滞的Hopfield神经网络模型。在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续(而非已有的大部分文献中较强的条件)的条件下,运用Halanay一维时滞微分不等式等方法,得到了该系统的平衡点是全局指数稳定以及其模型自身满足全局吸引性。 展开更多
关键词 变时滞 hopfield神经网络 全局吸引性 全局指数稳定性
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时滞Hopfield神经网络模型的全局吸引性和全局指数稳定性 被引量：8
4
作者 蒲志林 徐道义 《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期633-638,共6页
对具有时滞的Hopfield神经网络模型 ,在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续 (而非已有的大部分文献中假设是Sigmoid函数 )的条件下 ,通过构造适当的泛函 ,给出了这类模型全局吸引和平衡点全局指数稳定的易于验证的充分条件·
关键词 全局吸引 全局指数稳定 充分条件 时滞hopfield神经网络 非线性神经元 激励函数 LIPSCHITZ连续
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防空兵群火力单位机动部署的Hopfield神经网络模型研究 被引量：1
5
作者 文伟军 黄继海 周全 《电光与控制》 北大核心 2006年第3期94-96,共3页
针对防空兵群火力单位机动部署问题,引入了基于Hopfield神经网络的解决方法,建立了神经网络模型,给出了神经网络能量函数的表示方法及状态方程,并在Matlab中进行了仿真实验,实验表明该方法是可行的。
关键词 hopfield神经网络 火力单位 机动部署
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基于差分进化的连续Hopfield神经网络模型参数优化
6
作者 张伟丰 《湖北汽车工业学院学报》 2021年第4期48-54,58,共8页
连续型Hopfield神经网络具有优化计算的特性,但对参数敏感;用差分进化算法搜索最佳参数,可使网络保持较好的优化计算特性,完成组合优化问题的求解。文中将网络参数序列作为个体的编码,用此个体编码作为参数的Hopfield网络运行达到稳态... 连续型Hopfield神经网络具有优化计算的特性,但对参数敏感;用差分进化算法搜索最佳参数,可使网络保持较好的优化计算特性,完成组合优化问题的求解。文中将网络参数序列作为个体的编码,用此个体编码作为参数的Hopfield网络运行达到稳态后的最终能量函数值作为适应度函数来评价个体的优劣,经过若干代的进化计算,选择最优个体,解码后作为网络参数,Hopfield神经网络以最合适的参数来求解组合优化问题。通过对TSP问题、欺骗函数等典型的组合优化问题进行仿真实验,验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 差分进化 组合优化 优化 hopfield神经网络
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考虑裂纹分形维数的平行黏结模型细观参数标定的神经网络模型
7
作者 龚囱 戚燕顺 +4 位作者 缪浩杰 肖琦 熊良锋 曾鹏 赵奎 《岩土力学》 北大核心 2025年第1期327-336,共10页
针对试错法在平行黏结模型细观参数标定过程中存在繁琐耗时,且无法定量评价数值模拟与室内试验的裂纹匹配程度等局限性,统计并分析了近10年平行黏结模型细观参数取值范围,采用盒计数法获取了数值模拟试验、室内试验所得破坏后岩石表面... 针对试错法在平行黏结模型细观参数标定过程中存在繁琐耗时,且无法定量评价数值模拟与室内试验的裂纹匹配程度等局限性,统计并分析了近10年平行黏结模型细观参数取值范围,采用盒计数法获取了数值模拟试验、室内试验所得破坏后岩石表面裂纹分形维数。在此基础上,建立了以宏观弹性模量、宏观泊松比、峰值强度和裂纹分形维数等4个参数为输入层,黏结弹性模量、黏结法向与切向刚度比、黏结内聚力、黏结内摩擦角、黏结抗拉强度和摩擦系数等6个细观参数为输出层的神经网络模型,对比分析了考虑与不考虑裂纹分形维数时平行黏结模型细观参数标定效果。研究结果表明:(1)所建立的神经网络模型具有较好的收敛速度、预测精度与泛化性能,测试集输出数据与期望值误差约为3.34%。(2)将裂纹分形维数纳入神经网络模型后,数值模拟所得弹性模量、峰值应力与泊松比等宏观参数与室内试验结果的误差小于3.00%,优于不考虑裂纹分形维数标定结果。(3)该方法可定量保障数值模拟所得裂纹不规则性与室内试验结果的一致性,其在一定程度上可视为对现有神经网络模型细观参数标定结果的修正。研究成果可为提高平行黏结模型细观参数标定效果提供新思路。 展开更多
关键词 分形维数 颗粒流 平行黏结模型 参数标定 神经网络
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基于图神经网络模型校准的成员推理攻击
8
作者 谢丽霞 史镜琛 +2 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期780-791,共12页
针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。 展开更多
关键词 图神经网络 成员推理攻击 模型校准 因果推断 隐私风险
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基于神经网络的深部磷矿岩体可爆性分级模型研究
9
作者 柴修伟 李成镇 +3 位作者 盛益明 徐玉萍 徐亮 金胜利 《爆破》 北大核心 2025年第1期71-80,共10页
目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体... 目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体的纵波波速测试,开展了岩石密度、单轴抗压强度和抗拉强度等物理力学性质的测量,得到了白云质条带磷块岩、致密条带磷块岩、泥质条带磷块岩和含碳泥质白云岩4种岩石的密度、单轴抗压强度、抗拉强度和岩体完整性系数4项参数。通过调用Matlab神经网络工具箱,将岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、岩体完整性系数作为输入,以可爆性等级作为输出,采用随机函数法产生大量的训练样本,构建了基于BP神经网络的可爆性评价模型,实现了深部磷矿岩体可爆性分级。分级结果为白云质条带磷块岩和泥质条带磷块岩为中等可爆,致密条带磷块岩和含碳泥质白云岩为难爆。根据分级结果,可对采场爆破参数进行优化,增强爆破效果,降低炸药单耗及矿石大块率,提高深部磷矿开采的安全性及经济效益。 展开更多
关键词 深部磷矿 岩体可爆性分级 随机函数 神经网络模型
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基于神经网络代理模型的门式墩优化方法及软件研发
10
作者 柏华军 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期106-112,共7页
针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化... 针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化数学模型;然后,基于有限元法构建门式墩训练样本集,采用拉丁超立方开展试验设计,建立BPNN神经网络代理模型;最后,采用NSGAII遗传优化算法对BPNN神经网络代理模型进行搜索,实现门式墩最优结构尺寸和钢束线形的搜索推荐。依托某门式墩结构设计,开展算法有效性和效率验证,结果表明,案例的优化时间由有限元法的45 h缩短至智能优化算法的15 min,优化算法在保证预测精度的同时提高优化效率180倍。 展开更多
关键词 铁路桥梁 门式墩 结构优化 BP神经网络 代理模型 多目标优化 NSGAII算法 拉丁超立方设计
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基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型 被引量：1
11
作者 郭东坡 何彬 +1 位作者 张明焱 段超 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期80-84,共5页
为了向用户推荐符合兴趣偏好的项目,设计一种基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型。将双层注意力机制设置于网络中,该模型由五个部分构成,在输入层中生成联合深度推荐模型的输入矩阵,通过序列编码层对项目评论文本语义展开正向和... 为了向用户推荐符合兴趣偏好的项目,设计一种基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型。将双层注意力机制设置于网络中,该模型由五个部分构成,在输入层中生成联合深度推荐模型的输入矩阵,通过序列编码层对项目评论文本语义展开正向和反向编码,获得隐藏状态输出,并将其输入双层注意力机制中,提取项目特征,利用全连接层提取用户偏好特征。在预测层中建立项目与用户的交互模型,获得项目评分,为用户推荐高评分的项目。为了提高模型精度,加权融合MSE损失函数、CE损失函数和RK损失函数建立组合损失函数,对深度联合训练模型展开训练,提高模型的推荐性能。仿真结果表明,所提方法具有良好的推荐效果,能够适应不断变化的市场需求和用户行为。 展开更多
关键词 双层注意力机制 循环神经网络 用户偏好 组合损失函数 交互模型 联合深度推荐模型
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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
12
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
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循环炎症相关因子神经网络模型预测脑卒中后抑郁发生风险的效能分析
13
作者 李凤玲 杨学 陈海燕 《中华老年心脑血管病杂志》 北大核心 2025年第1期63-67,共5页
目的探讨基于神经网络算法构建循环炎症相关因子对脑卒中后抑郁(post-stroke depression,PSD)发生风险预测模型。方法前瞻性选取2021年3月至2024年3月武汉科技大学附属老年病医院脑科中心脑卒中就诊的患者260例,其中训练集208例(80%)和... 目的探讨基于神经网络算法构建循环炎症相关因子对脑卒中后抑郁(post-stroke depression,PSD)发生风险预测模型。方法前瞻性选取2021年3月至2024年3月武汉科技大学附属老年病医院脑科中心脑卒中就诊的患者260例,其中训练集208例(80%)和验证集52例(20%),根据脑卒中后1个月内PSD发生情况将训练集脑卒中患者分为PSD组(62例)和非PSD组(146例)。通过训练集筛选影响PSD发生风险的预测因素,在训练集中基于多因素logistic和神经网络算法分别构建PSD发生风险预测模型,比较2个预测模型的预测效能,同时在验证集进行验证。结果本研究脑卒中后1个月内发生PSD 76例(29.23%),其中训练集62例,验证集14例。PSD组C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)、白细胞介素(interleukins,IL)-6、IL-1β、肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)、IL-18、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil and lymphocyte ratio,NLR)明显高于非PSD组,差异有统计学意义(P<0.01)。多因素logistic回归分析显示,CRP(OR=1.494,95%CI:1.239~1.802)、FIB(OR=1.924,95%CI:1.191~3.109)、IL-6(OR=1.128,95%CI:1.001~1.272)、TNF-α(OR=1.051,95%CI:1.010~1.093)、IL-1β(OR=1.096,95%CI:1.006~1.194)、IL-18(OR=1.019,95%CI:1.002~1.036)、NLR(OR=1.873,95%CI:1.027~3.418)为PSD发生风险的危险因素(P<0.05,P<0.01)。ROC曲线结果显示,神经网络算法的预测模型的曲线下面积明显高于多因素logistic回归分析模型(0.931 vs 0.855,Z=3.448,P<0.05),且基于验证集评估,神经网络模型的准确性明显高于多因素logistic模型(92.31%vs 75.00%,P<0.05)。结论循环炎症相关因子CRP、FIB、IL-6、IL-1β、TNF-α、IL-18、NLR与PSD发生风险有关,基于神经网络算法构建的循环炎症相关因子预测模型能更有效预测PSD发生风险。 展开更多
关键词 卒中 抑郁 比例危险度模型 神经网络模型
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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
14
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
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基于深度神经网络的风力机疲劳载荷代理模型研究
15
作者 黄国庆 刘伟杰 +3 位作者 王彬滨 彭留留 杨庆山 谭舒 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期398-405,共8页
提出一种基于深度神经网络的风力机疲劳载荷代理模型,旨在解决风力机场址评估效率低下的问题。开展基于深度神经网络(DNN)的风力机疲劳载荷代理模型研究。首先,根据平均风速、湍流强度、风切变、偏航误差、入流角和空气密度6维环境变量... 提出一种基于深度神经网络的风力机疲劳载荷代理模型,旨在解决风力机场址评估效率低下的问题。开展基于深度神经网络(DNN)的风力机疲劳载荷代理模型研究。首先,根据平均风速、湍流强度、风切变、偏航误差、入流角和空气密度6维环境变量的分布和相关性进行准蒙特卡洛抽样,获得10000个环境变量样本。然后,采用TurbSim和OpenFAST对NREL 5 MW参考风力机进行仿真得到载荷时程,并通过MLife计算得到1 Hz的等效疲劳载荷(DEL)数据库。最后,运用DNN方法建立DEL的代理模型并对模型精度进行详细验证。结果表明:基于DNN的DEL代理模型具有较高的预测精度,计算效率得到显著提升。 展开更多
关键词 风力机 疲劳载荷 OpenFAST 深度神经网络 代理模型
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基于神经网络代理模型的车身多学科轻量化优化设计
16
作者 荣海 蒋建中 +2 位作者 姚再起 马凯 杜柯南 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第1期32-42,共11页
通过车身零件厚度优化,在保证正碰、侧碰、模态和刚度多个学科关键性能基本不变的前提下,实现车身轻量化设计。采用代理模型法代替仿真与协同优化方法结合开展优化;考虑到碰撞工况的高度非线性特性,选择基于机器学习算法的全连接神经网... 通过车身零件厚度优化,在保证正碰、侧碰、模态和刚度多个学科关键性能基本不变的前提下,实现车身轻量化设计。采用代理模型法代替仿真与协同优化方法结合开展优化;考虑到碰撞工况的高度非线性特性,选择基于机器学习算法的全连接神经网络(FCNN)来建立代理模型;基于代理模型法获得轻量化方案最终通过仿真验证。结果表明:与传统响应面模型和Kriging模型相比,FCNN模型具有更强的非线性回归和泛化能力;碰撞工况FCNN的预测精度相较于其他2种模型提升约12.5%,R2达到0.9左右;优化前后车身整体性能变化不大,实现减重7.5kg。 展开更多
关键词 汽车轻量化 多学科优化 神经网络 协同优化 代理模型
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有限元模型修正中的贝叶斯深度神经网络构架优化设计
17
作者 何宇轩 尹涛 王曦 《振动与冲击》 北大核心 2025年第6期184-190,共7页
贝叶斯神经网络(Bayesian neural network,BNN)相较于传统人工神经网络具有更强的噪声鲁棒性,在结构系统识别与健康监测领域逐渐受到关注,目前该领域的相关文献主要集中于单隐含层BNN的应用及其构架设计。具有一定深度的多隐含层构架相... 贝叶斯神经网络(Bayesian neural network,BNN)相较于传统人工神经网络具有更强的噪声鲁棒性,在结构系统识别与健康监测领域逐渐受到关注,目前该领域的相关文献主要集中于单隐含层BNN的应用及其构架设计。具有一定深度的多隐含层构架相比于单隐含层在复杂高维数据拟合上通常具有更强的泛化能力,但针对多隐含层BNN构架优化设计问题的研究目前尚未见报道。该研究旨在针对多隐含层BNN并结合有限元模型修正问题开展构架优化设计研究,发展基于证据对数的多隐含层BNN网络性能定量量度,并提出一种实现多隐含层BNN各隐含层神经元数量同步优化的高效算法,获得针对具体模型修正问题的多隐含层BNN构架优化设计方案。通过基于现场实测模态参数的某大跨度钢结构人行桥模型修正验证了所提出方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 结构系统识别 结构健康监测 有限元模型修正 贝叶斯深度神经网络 构架优化设计
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基于GA-BP神经网络岩石单轴抗压强度预测模型研究
18
作者 张奥宇 杨科 +1 位作者 池小楼 张杰 《煤》 2025年第1期6-10,17,共6页
为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-B... 为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-BP神经网络对煤矿砂岩与泥岩单轴抗压强度进行了预测,并与传统的BP神经网络和非线性回归分析法进行了比较。研究结果表明,GA-BP神经网络预测模型在预测砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量间关系上具有较高的精度和泛化能力,能够有效地解决传统BP神经网络的局部最优和过拟合问题,相较于非线性回归分析,拥有更强的非线性关系建模能力,是一种适用于砂岩与泥岩单轴抗压强度预测的有效方法。 展开更多
关键词 岩石力学参数 非线性回归 BP神经网络 遗传算法 预测模型
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无人机网络的用户关联与神经网络模型云边协同剪枝算法
19
作者 杨健 陶金玉 +1 位作者 王成 杨清海 《无线电工程》 2025年第3期633-641,共9页
针对无人机网络和边缘智能领域中无人机存储受限、网络整体性能不足等问题,提出了基于强化学习的用户关联策略和神经网络模型的云边协同剪枝算法。基于强化学习优化无人机网络拓扑结构,提出无人机用户与基站的关联算法。根据用户关联算... 针对无人机网络和边缘智能领域中无人机存储受限、网络整体性能不足等问题,提出了基于强化学习的用户关联策略和神经网络模型的云边协同剪枝算法。基于强化学习优化无人机网络拓扑结构,提出无人机用户与基站的关联算法。根据用户关联算法的输出划分网络的云端和边缘端,并筹划神经网络模型的分配类型和模型的大小需求,进一步提出云边协同剪枝算法。充分利用无人机个体的本地数据,对无人机网络协同的神经网络模型进行精简,降低了通信消耗,进一步提高了无人机网络整体性能。结果显示,基于强化学习的用户关联策略提高了信道容量。与使用传统的集中式剪枝精简模型相比,云边协同剪枝算法占用更低上行通信链路上的资源。所提方法在无人机协同环境下实现了高效数据传输和计算处理,为解决资源受限下的通算一体化挑战提供了有效途径。 展开更多
关键词 无人机网络 边缘智能 用户关联策略 神经网络模型精简
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基于拥堵贡献度与神经网络模型的隧道施工通行控制系统设计
20
作者 邹洪波 孙鹏 刘志勇 《工程技术研究》 2025年第4期180-182,共3页
文章通过构建通行控制系统,精确描述不同载具对施工隧道内交通流的影响,采用卷积神经网络模型,以历史数据为基础,进行等待时间预测,优化交通信号灯控制策略。该模型经过对历史特征向量和控制方案的学习,输出优化后的路口平均等待时间,... 文章通过构建通行控制系统,精确描述不同载具对施工隧道内交通流的影响,采用卷积神经网络模型,以历史数据为基础,进行等待时间预测,优化交通信号灯控制策略。该模型经过对历史特征向量和控制方案的学习,输出优化后的路口平均等待时间,并使用迭代调整实现信号灯周期的动态优化。结果表明,优化后的方法显著缩短了隧道路口的平均等待时间,提升了整体通行效率。 展开更多
关键词 通行控制系统 拥堵贡献度 神经网络模型 施工隧道 交通信号灯
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