基于MLP模型的地方工科院校研究生教育综合改革与实践--以广东工业大学为例 被引量：9

1

作者 刘贻新 张光宇 +2 位作者 阎秋生 衷华 李香 《学位与研究生教育》 CSSCI 北大核心 2018年第2期17-21,共5页

在分析当前地方工科院校研究生教育困境的基础上,以广东工业大学为例,从系统工程视角梳理和总结了学校的改革举措,包括:提出了"系统重构、流程再造"的改革方针,构建了"宏观愿景层—中观体系层—微观措施层"的MLP改... 在分析当前地方工科院校研究生教育困境的基础上,以广东工业大学为例,从系统工程视角梳理和总结了学校的改革举措,包括:提出了"系统重构、流程再造"的改革方针,构建了"宏观愿景层—中观体系层—微观措施层"的MLP改革模型;设计了"分类培养、科教对接、产学融合、互联互通"的培养路径,多渠道、多模式搭建了开放共享式创新育人平台;以全过程培育为主线,打造了工科研究生创新能力提升的精细化培养链。介绍了研究生教育综合改革取得的成效。 展开更多

关键词 地方工科院校 研究生教育 综合改革 mlp模型

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基于PSO-MLP的RH精炼终点温度预报模型开发与应用

2

作者 施树蓉 韩啸 +2 位作者 胡倩倩 何志军 辛宇 《冶金能源》 北大核心 2025年第2期60-65,共6页

建立RH精炼终点钢液温度预报模型,有效控制RH终点钢液温度,有利于降低钢铁生产成本,提高钢铁生产的质量和效率。采集某钢厂RH精炼实际生产数据,对生产数据进行预处理,利用递归特征消除法选择对RH钢液温度影响度高的生产工艺关键参数作... 建立RH精炼终点钢液温度预报模型,有效控制RH终点钢液温度,有利于降低钢铁生产成本,提高钢铁生产的质量和效率。采集某钢厂RH精炼实际生产数据,对生产数据进行预处理,利用递归特征消除法选择对RH钢液温度影响度高的生产工艺关键参数作为特征集,利用BO和PSO算法优化MLP模型提高了钢水终点温度预测精度和鲁棒性。研究结果表明,基于PSO-MLP的RH精炼终点钢液预测模型的平均误差和均方根误差分别为1.14和1.67,误差绝对值≤3℃的命中率为94%;模型现场应用过程中误差绝对值≤3℃的命中率≥96.86%。该模型的应用为RH生产过程中的钢液温度控制提供准确可靠的支撑,有助于优化工艺参数,提高产品质量,降低生产成本。 展开更多

关键词 RH精炼 mlp模型 PSO优化算法 预测精度

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基于多层感知机模型的长三角水稻种植区净生态系统碳通量模拟

3

作者 席闻阳 何建军 +2 位作者 王智麟 郭立峰 李亚荣 《高原气象》 北大核心 2025年第1期191-200,共10页

中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的... 中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的相关性最强,其次与湿度相关参量(饱和水汽压差、相对湿度)等呈现较强的相关性。同时,NEE与太阳辐射、气温、湿度因子、风速和摩擦速度的相关性呈现明显的昼夜变化。基于上述分析,本文利用NEE和气象观测数据构建了长三角水稻下垫面多层感知机(Multilayer perceptron,MLP)NEE模拟模型,评估了模型的模拟效果及其时空稳定性。构建的MLP模型能较好地拟合NEE,训练集模拟的NEE与观测值的相关系数达到0.88,均方根误差为5.34μmol·m^(-2)·s^(-1);MLP模型在模拟长三角水稻季NEE时表现良好,在东台和寿县站点的模拟NEE结果与观测值的相关系数均高于0.78,模型具有较好的时空稳定性;MLP模型模拟白天平均NEE的效果好于夜间平均NEE的效果。研究结果揭示了影响水稻碳循环的主要气象因子,为认识长三角水稻种植区碳循环时空分布特征提供支撑,对准确评估全球和区域碳通量具有重要意义。 展开更多

关键词 机器学习 mlp模型 NEE 长江三角洲地区 水稻种植区

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基于非平衡大数据的公司破产评估模型研究

4

作者 李田雨 高煌婷 翟亚琪 《财经理论与实践》 北大核心 2025年第2期43-50,共8页

大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-... 大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-Score,证明了多层感知器算法在公司破产评估领域内处理非平衡类别数据手段的有效性。纵向对比表明在不同的预测时间跨度上,MLP模型和公司财务数据的分类器模型效果具有显著差异。最后,使用卡方检验筛选出公司短期负债、资金结构和经营利润等较为重要的财务指标。 展开更多

关键词 机器学习 多层感知器算法 破产评估模型 mlp模型

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西安市大气PM_(2.5)分子演化和来源对其氧化潜势的影响 被引量：1

5

作者 王帝伟 沈振兴 +5 位作者 白鸽子 李昊楠 黄沙沙 杨雪婷 孙健 徐红梅 《中国环境科学》 北大核心 2025年第2期629-636,共8页

为探究西安市大气细颗粒物(PM_(2.5))氧化潜势(OP)的季节变化及来源,采用二硫苏糖醇(DTT)法测定了质量归一化的OP水平(OP^(DTTm)),分析了PM_(2.5)化学组分对OP的影响,结合正矩阵因子分解耦合人工神经网络-多层感知器(PMF-ANN-MLP)模型... 为探究西安市大气细颗粒物(PM_(2.5))氧化潜势(OP)的季节变化及来源,采用二硫苏糖醇(DTT)法测定了质量归一化的OP水平(OP^(DTTm)),分析了PM_(2.5)化学组分对OP的影响,结合正矩阵因子分解耦合人工神经网络-多层感知器(PMF-ANN-MLP)模型定量排放源对OP^(DTTm)的贡献.结果表明:西安市大气OP^(DTTm)在夏季最高((13.2±5.4)pmol/(min·μg)),冬季最低((5.6±2.7)pmol/(min·μg)).相关性分析结果表明,含硝基的芳香族化合物和羧酸类有机分子对OP^(DTTm)生成具有重要作用,其分子丰度的差异是导致OP^(DTTm)呈现季节变化的主要原因.源解析揭示,扬尘源对OP^(DTTm)的贡献在春季最高(26.7%),夏季交通源的贡献最高(35.1%),二次源的贡献在秋季最高(23.2%),生物质燃烧(24.5%)和燃煤(25.8%)的贡献均在冬季最高.研究结果可为制定有效的大气污染防治措施以保护人群健康提供科学依据. 展开更多

关键词 氧化潜势 分子组成 源解析 mlp模型

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基于COWA算子的相关性区间组合预测优化模型及其近似求解 被引量：8

6

作者 周代娣 陈华友 +1 位作者 张倩昀 江立辉 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期673-681,共9页

在Holt指数平滑模型、多层感知器(MLP)模型及支持向量机(SVM)模型三种区间预测方法的基础上,通过引进COWA算子和相关系数的概念,构建基于相关系数的区间型最优组合预测模型,探讨了模型的若干性质.同时利用相关系数作为测度单点预测方法... 在Holt指数平滑模型、多层感知器(MLP)模型及支持向量机(SVM)模型三种区间预测方法的基础上,通过引进COWA算子和相关系数的概念,构建基于相关系数的区间型最优组合预测模型,探讨了模型的若干性质.同时利用相关系数作为测度单点预测方法在组合预测中的贡献指标,结合合作对策中的Shapley值,给出相应的最优组合预测模型的近似求解.利用西德克萨斯中质原油现货价格数据验证了模型的可行性与有效性,并分析了COWA算子中的态度参数的灵敏度. 展开更多

关键词 区间预测 Holt指数平滑模型 mlp模型 SVM模型 COWA算子 相关系数 SHAPLEY值

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基于色差值和色度值的醇化片烟褐变判定模型研究 被引量：11

7

作者 宗钊辉 刘高 +7 位作者 韦建玉 胡亚杰 黄崇峻 王军 王行 陈泽鹏 邓世媛 王维 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2040-2046,共7页

【目的】研究不同褐变程度醇化片烟间色差值和色度值的差异与规律,建立一种可以快速、准确判定醇化片烟褐变程度的方法,为醇化片烟褐变情况自动化识别提供参考依据。【方法】利用2016和2017年广西中烟工业有限责任公司238份不同褐变等... 【目的】研究不同褐变程度醇化片烟间色差值和色度值的差异与规律,建立一种可以快速、准确判定醇化片烟褐变程度的方法,为醇化片烟褐变情况自动化识别提供参考依据。【方法】利用2016和2017年广西中烟工业有限责任公司238份不同褐变等级醇化片烟的色差值和色度值,通过SPSS 20.0建立醇化片烟的Fisher判定、多项Logistic回归判定和MLP神经网络判定3种判定模型,并对比分析不同模型的片烟褐变判定效果。【结果】不同褐变程度烟叶色差值和色度值存在显著差异(P<0.05,下同),其中,色差值L*、b*与褐变程度呈极显著负相关(P<0.01,下同),色度值Y、R与褐变程度分别呈极显著和显著正相关。在建立的3种判定模型中,多项Logistic回归判定和MLP神经网络对醇化片烟褐变情况的判定级别与真实级别间的差异无统计学意义,可用于醇化片烟褐变程度判定,且MLP神经网络准确性最高(95.8%),配对t检验的t绝对值小于多项Logistic回归判定,稳定性更优。【结论】与Fisher判定模型和多项Logistic回归判定模型相比,MLP神经网络模型具有更高的准确性和更好的稳定性,适合作为醇化片烟褐变程度的判定模型。 展开更多

关键词 醇化片烟褐变 色差 色度 Fisher判定模型 多项Logistic回归判定模型 mlp神经网络模型

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基于灰色关联度和Shapley值的区间组合预测模型及其应用 被引量：7

8

作者 陈勤勤 陈华友 韩冰 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期16-24,共9页

在不确定环境下,区间数是复杂系统一种信息表达形式.论文在单项区间预测的基础上,提出单项预测方法与实际值序列之间的灰色关联度作为精度的度量准则,构建区间型组合预测模型.考虑模型求解的复杂性,从对策论的角度出发,把组合预测方法... 在不确定环境下,区间数是复杂系统一种信息表达形式.论文在单项区间预测的基础上,提出单项预测方法与实际值序列之间的灰色关联度作为精度的度量准则,构建区间型组合预测模型.考虑模型求解的复杂性,从对策论的角度出发,把组合预测方法视为一个合作对策,单项预测方法视为合作对策的局中人,灰色关联度作为度量合作对策的收益函数,按照合作对策中Shapley值法在各单项预测模型中进行分配,从而给出组合预测权系数确定的新思路.为了验证模型的有效性,利用西德克萨斯中质原油现货价格,针对论文提出的组合模型进行比较分析,计算结果验证了论文提出的模型的可行性与有效性. 展开更多

关键词 区间组合预测 灰色关联度 SHAPLEY值 mlp(multilayer perceptron)模型 Holt指数平滑模型 SVM(support vector machine)模型

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水流物理规律与人工智能算法相结合的水位流量关系确定方法研究

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作者 张旭 张亭 +3 位作者 梅军亚 吴志勇 何海 谢义林 《水文》 CSCD 北大核心 2024年第6期1-8,共8页

确定水位流量关系的传统方法主要基于物理规律和经验公式建模,模型精度有限,同时受个人经验和水平的影响,结果精度常常具有较大的不确定性;机器学习方法通过训练模型自动学习水位与流量关系,具有灵活性和适应性,但缺乏对物理规律的解释... 确定水位流量关系的传统方法主要基于物理规律和经验公式建模,模型精度有限,同时受个人经验和水平的影响,结果精度常常具有较大的不确定性;机器学习方法通过训练模型自动学习水位与流量关系,具有灵活性和适应性,但缺乏对物理规律的解释和理解,并对数据质量和数量要求较高。提出水流物理规律与人工智能算法相结合的水位流量确定方法,通过结合水文站点水位与上下游站点的落差及机器学习模型构建流量计算方案,以此确定水位流量关系;以汉口站作为试验站,并比较MLP与LSTM两种不同的机器学习模型计算结果。结果表明,水流物理规律与人工智能算法相结合的水位流量关系确定方法,能够准确推求流量,绘制水位流量关系曲线,同时LSTM模型计算结果精度较高,汉口站2018—2020年的模型计算结果决定系数均在0.9950以上,平均相对误差均在3%以内。 展开更多

关键词 水位流量关系 水力因素 mlp模型 LSTM模型

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强化学习引导变导纳控制的机械臂精密轴孔装配模糊位姿估计与精确调整 被引量：1

10

作者 宁睿 刘志晨 +1 位作者 刘毅 魏金波 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期170-177,共8页

在非结构化环境下,机器人精密轴孔装配是一个非合作问题。轴姿态的不确定性给后续孔的搜索和插入带来了挑战,因此,机器人需要调整轴的姿态来消除轴对孔的姿态偏差。将姿态调整分为粗调整和精调整两个阶段。首先,在粗调整阶段,在轴孔未... 在非结构化环境下,机器人精密轴孔装配是一个非合作问题。轴姿态的不确定性给后续孔的搜索和插入带来了挑战,因此,机器人需要调整轴的姿态来消除轴对孔的姿态偏差。将姿态调整分为粗调整和精调整两个阶段。首先,在粗调整阶段,在轴孔未接触时采集轴的力-角度样本,输入到多层感知机(MLP)模型进行训练,引导机械臂进行粗调整。其次,在精调整阶段,建立RLVAC模型。通过建立轴孔接触模糊推理模型来估计轴孔接触状态。基于轴孔接触状态,通过融合了模糊奖励机制的强化学习算法找到最优的导纳控制参数,实现轴孔表面的紧密贴合。最后,对未知姿态的轴进行了综合实验。从调整精度、运行时间、成功率等方面与其他常规方法进行了比较分析。 展开更多

关键词 轴孔装配 姿态调整 mlp模型 模糊位姿估计 强化学习变导纳控制

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基于人工神经网络的青藏公路铁路沿线生态系统风险研究 被引量：28

11

作者 陈辉 李双成 郑度 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期586-593,共8页

根据青藏公路铁路沿线(50km缓冲区)生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络MLP(MultilayerPercetron)模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型。评价结果显示:青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区... 根据青藏公路铁路沿线(50km缓冲区)生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络MLP(MultilayerPercetron)模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型。评价结果显示:青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区的平均生态风险值居前3位的是:柴达木山地荒漠区(4.2585),果洛那曲高寒灌丛草甸区(2.7640)、青东祁连山地草原区(2.7335);沿线10种植被生态系统平均生态风险值居前3位的是:针叶林生态系统(4.3096)、荒漠生态系统(4.1174)和无植被地段(3.6182)。在影响各区、各植被生态系统风险值大小的因素中,自然因素为主要控制因素,人为因素影响相对较弱。依据评价结果,将青藏公路铁路沿线生态系统划分为4个区:柴达木盆地高风险区、西大滩至当雄中度风险区、青东祁连和青南2个轻度风险区。 展开更多

关键词 生态风险评价 人工神经网络 mlp模型 自然因素 人为因素

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基于随机森林优化的自组织神经网络算法 被引量：17

12

作者 李永丽 王浩 金喜子 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期351-358,共8页

针对基于降维的神经网络分类器预测模型在分析过程中存在特征丢失,并导致精度下降的问题,提出一种基于随机森林算法优化的多层感知器(MLP)回归预测模型.该优化模型通过在MLP回归模型网络的全连接层和逻辑回归层之间增加一个优化机制,利... 针对基于降维的神经网络分类器预测模型在分析过程中存在特征丢失,并导致精度下降的问题,提出一种基于随机森林算法优化的多层感知器(MLP)回归预测模型.该优化模型通过在MLP回归模型网络的全连接层和逻辑回归层之间增加一个优化机制,利用随机森林算法对隐藏层状态的优化实现改进,从而解决了降维过程中神经网络丢失数据特征的问题.在借贷客户信息数据集上的实验结果表明,该模型在保证主要特征的同时大幅度提升了预测准确率,证实该模型在特征工程中具有较高的实用性. 展开更多

关键词 神经网络分类器 mlp回归预测模型 特征丢失 随机森林算法

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创新驱动经济绿色转型发展的政策工具组合研究 被引量：3

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作者 黄幸婷 杨煜 《生态经济》 北大核心 2021年第10期53-59,共7页

驱动经济发展方式的绿色转型将成为创新在当今时代的重要价值,有关创新的政策研究需要随之跟进。基于多层级视角模型(MLP)提炼创新驱动经济绿色转型的四个阶段,明确绿色技术的演化失灵是政策干预转型过程的主要动因。在此基础上,从支持... 驱动经济发展方式的绿色转型将成为创新在当今时代的重要价值,有关创新的政策研究需要随之跟进。基于多层级视角模型(MLP)提炼创新驱动经济绿色转型的四个阶段,明确绿色技术的演化失灵是政策干预转型过程的主要动因。在此基础上,从支持绿色技术和施压传统技术两个基本维度入手,构建有关创新的政策工具组合的分析框架,进一步丰富和拓展了创新政策工具的类型研究。最后,将上述分析框架运用于我国新能源汽车产业的创新政策研究,发现相关政策工具过于集中在支持绿色技术维度,未来还应综合成本效益、社会认知、体制机制等多个政策作用面的工具实施,加大对传统能源汽车的施压力度,为汽车产业的绿色转型发展打开“机会之窗”。 展开更多

关键词 经济绿色转型 创新政策工具 多层级视角模型(mlp) 新能源汽车

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