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紫外光谱结合机器学习算法的祛痘类化妆品中4种禁用抗感染类药物快速筛查
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作者 向健华 芦丽 +1 位作者 方方 石心红 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1096-1106,共11页
基于紫外光谱结合机器学习算法,以甲硝唑、酮康唑、氯霉素和诺氟沙星4种常见禁用抗感染类药物为模型物质,建立了一种适用于祛痘类化妆品中非法添加禁用药物的快速筛查定性模型。该研究共采集167批祛痘类化妆品的紫外光谱,采用二维相关光... 基于紫外光谱结合机器学习算法,以甲硝唑、酮康唑、氯霉素和诺氟沙星4种常见禁用抗感染类药物为模型物质,建立了一种适用于祛痘类化妆品中非法添加禁用药物的快速筛查定性模型。该研究共采集167批祛痘类化妆品的紫外光谱,采用二维相关光谱(2D-COS)进行紫外光谱特征波段选择,通过对比22种光谱预处理方法、3种机器学习算法、3种数据集划分比例下各模型的效果,建立了分别含甲硝唑、酮康唑、氯霉素、诺氟沙星的阳性样品和阴性样品的五分类定性模型。结果表明,选择190~360 nm的紫外光谱,经标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)联合处理,选用训练集与预测集划分比例7∶3,采用误差逆传播(BP)神经网络算法建立定性分类模型时,模型训练集与预测集的准确率分别可达96.58%和98.00%,具有良好的预测与泛化能力。此方法能有效对化妆品中4种禁用抗感染药物进行快速准确筛查鉴别,不仅节省了检测成本与时间,提高了检测效率,为化妆品中非法添加禁用物质的检测提供了一种新型智能化的手段,也为未来不断更新迭代的非法添加禁用物质的快速筛查提供了新的思路和解决方案,且可助力现场快检。 展开更多
关键词 紫外光谱 化妆品 误差逆传播神经网络 随机森林 支持向量机 二维相关光谱
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基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法
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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
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基于BOA-BP神经网络的四旋翼飞行器路径优化 被引量:1
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作者 王舒玮 李嘉 +1 位作者 冯健 岳彩宾 《现代防御技术》 北大核心 2025年第3期74-81,共8页
针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题,提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本,通过BOA-BP算法对神经网络进行训练,从而确定了... 针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题,提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本,通过BOA-BP算法对神经网络进行训练,从而确定了最佳飞行路径。仿真结果表明,与传统的BOA算法相比,所提出的BOA-BP算法模型可以有效减小四旋翼飞行器路径的误差,均方根误差可从1.60%降低到0.003%。 展开更多
关键词 四旋翼 飞行器 蝴蝶优化算法 BP神经网络 路径优化 训练样本 误差处理
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基于贝叶斯神经网络的船用惯导定位修正方法 被引量:1
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作者 周红进 宋辉 +2 位作者 范文良 王苏 谷东亮 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1393-1400,共8页
船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设... 船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设计了采用反向传播神经网络(back propagate neural network, BPNN)、根据INS原始输出数据拟合修正经纬度的定位修正方案,提出了基于Bayesian算法更新网络权重系数的方法,结合理论分析和试验研究确定了神经元个数与训练数据集的分配方案。实船试验结果表明,当GNSS失效时,在后续2 h,通过24 h历史数据训练得到的神经网络修正INS位置,相比INS独立工作时的定位误差,修正后误差均值下降了63%,误差最大值下降约50%,最小值下降至0。 展开更多
关键词 惯性导航系统 全球卫星导航系统失效 反向传播神经网络 Bayesian算法 定位误差
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基于GA-BP网络的数控机床动态误差预测研究 被引量:2
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作者 李帅杰 陈光胜 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1747-1758,共12页
动态误差是高速高精度数控机床的重要误差源,针对实际加工过程中动态误差对工件精度影响较大的问题,提出了一种基于遗传算法优化的反向传播(GA-BP)神经网络以预测动态误差。首先,为了提高神经网络对动态误差的预测精度,从线性特征与非... 动态误差是高速高精度数控机床的重要误差源,针对实际加工过程中动态误差对工件精度影响较大的问题,提出了一种基于遗传算法优化的反向传播(GA-BP)神经网络以预测动态误差。首先,为了提高神经网络对动态误差的预测精度,从线性特征与非线性特征两方面对动态误差影响因素进行了深入分析,确定了神经网络输入输出参数;然后,采用了遗传算法对BP神经网络进行了优化,建立了动态误差模型,获得了最优网络学习参数,从而实现了对动态跟随误差的精准预测;之后,采用三次样条插值的方法对理想轨迹与实际轨迹之间的轮廓误差进行了计算,有效提高了轮廓误差估算精度;最后,采用了五轴数控机床进行了实验,对模型的有效性进行了验证。研究结果表明:所建神经网络模型可以精准预测机床反向越冲特性对轮廓误差的影响,各轴的动态误差预测精度为±3μm,复杂轨迹轮廓误差预测精度为±1.5μm。实验结果验证了所建模型的可靠性,为后续机床动态误差建模与控制研究提供了一定的参考价值。 展开更多
关键词 高速高精度数控机床 动态误差 非线性特征 遗传算法优化的反向传播神经网络 轮廓误差估算
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基于ACO-BP算法的熔融沉积成型翘曲变形量的预测方法 被引量:2
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作者 田国良 周肖宇 李逸仙 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期87-92,共6页
针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和... 针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和4因素3水平的验证样本集。训练样本集用于预测模型的学习,验证样本集用于验证预测方法的精度。基于极差法分析了各工艺参数对翘曲变形量的影响程度。结果表明,工艺参数对翘曲变形量的影响程度从大到小分别为层高、填充率、喷头挤出温度和打印速度。采用训练样本集充分训练预测模型后,验证基于ACO-BP算法的翘曲变形量预测方法的效果。基于均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)评价模型预测精度。对于RMSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.7倍;对于MSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.9倍;对于MAE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.6倍;对于MAPE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.2倍。基于ACO算法优化的BP神经网络预测精度更高。 展开更多
关键词 蚁群算法-误差反向传播神经网络算法 熔融沉积成型 翘曲变形量 预测方法
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人工神经网络在果蔬干燥领域应用进展
7
作者 樊宇航 宋卫东 +3 位作者 王教领 王明友 丁天航 周德欢 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第8期112-119,147,共9页
果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型成为干燥领域的重点方向。综述人工神经网络在果蔬干燥过程中的应用现状、分析存在的问题和做出展望。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质... 果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型成为干燥领域的重点方向。综述人工神经网络在果蔬干燥过程中的应用现状、分析存在的问题和做出展望。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质检测、工艺优化和控制系统方面,总结各部分的应用类型及发展创新;再对比传统干燥模型和人工神经网络模型;最后介绍混合神经网络的应用场景。发现人工神经网络比传统干燥模型更精确,且混合神经网络结合专家系统、模糊逻辑等理论能够提供准确的预测,作为一种新颖高效的建模技术,可以广泛应用于果蔬加工的优化、控制、自动化等领域。其中应用最广泛的就是与遗传算法结合的GA-BP神经网络,BP负责预测、GA负责寻优,在这样的算法中不仅可以精确预测结果还可以优化工艺。这样的模型更适合果蔬干燥且在未来有更广阔的发展空间,以期这些探讨和分析对果蔬干燥领域具有参考意义。 展开更多
关键词 果蔬干燥 神经网络 干燥动力学模型 误差反向传播算法 含水率预测
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准抗毁化电源蓄电池SOC预测的GA-BP网络方法 被引量:13
8
作者 王亚军 王旭东 +1 位作者 周永勤 颜颐欣 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期61-65,共5页
针对蓄电池荷电状态的预测问题,从蓄电池荷电状态与其可直接测量的外特性参数之间不确定的非线性关系出发,依据BP网络映射功能使其可以以任意精确度逼近非线性函数、遗传算法的良好全局搜索寻找最优能力使其解决BP网络盲目选择初始权值... 针对蓄电池荷电状态的预测问题,从蓄电池荷电状态与其可直接测量的外特性参数之间不确定的非线性关系出发,依据BP网络映射功能使其可以以任意精确度逼近非线性函数、遗传算法的良好全局搜索寻找最优能力使其解决BP网络盲目选择初始权值、阈值的问题,并利用数值最优化LM算法训练BP网络使其解决BP网络收敛速度慢和容易陷入局部最小值的问题,提出了一种蓄电池荷电状态预测的遗传算法和BP网络相结合方法。设计了准抗毁化电源蓄电池荷电状态的BP网络和GA-BP网络预测模型。仿真结果表明,预测模型经过训练后,可以通过蓄电池的实时外特性参数预测蓄电池的实时荷电状态;GA-BP网络的收敛速度和预测精确度均优于BP网络。验证了GA-BP网络预测方法的有效性。 展开更多
关键词 蓄电池 荷电状态预测 BP网络 遗传算法
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粒子群优化BP神经网络在甲烷检测中的应用 被引量:25
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作者 王志芳 王书涛 王贵川 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期141-148,共8页
为了准确、快速地检测和预测甲烷气体的浓度,设计了基于红外差分吸收法的甲烷浓度检测系统.为了降低系统部件不稳定带来的影响,检测系统采用双气室结构,气室的输入和输出接口处通过渐变折射率透镜连接到传输光纤,以降低光强的损耗.系统... 为了准确、快速地检测和预测甲烷气体的浓度,设计了基于红外差分吸收法的甲烷浓度检测系统.为了降低系统部件不稳定带来的影响,检测系统采用双气室结构,气室的输入和输出接口处通过渐变折射率透镜连接到传输光纤,以降低光强的损耗.系统对甲烷检测结果的平均误差为0.007 5.基于粒子群优化的误差反向传播神经网络算法构建了甲烷预测模型,以浓度在0.2%~2.0%范围内的甲烷气体为研究对象.在样本训练过程中,预测模型的精度达到10-4,实际输出值与期望值线性回归的相关系数为0.998 8,最大相对标准偏差为0.248%.实验结果表明,在甲烷浓度预测中,相对于误差反向传播神经网络预测模型,粒子群优化误差反向传播神经网络的预测性能更优. 展开更多
关键词 气体 吸收光谱 误差反向传播 神经网络 甲烷 浓度预测
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改进的萤火虫算法在神经网络中的应用 被引量:17
10
作者 张明 张树群 雷兆宜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期159-163,共5页
基本萤火虫算法存在容易陷入局部最优及收敛速度低的问题,提出了一种改进进化机制的萤火虫算法(IEMFA)。在群体进化过程中赋予萤火虫改进的位置移动策略,并利用改进后的萤火虫算法来优化传统BP神经网络的网络参数。测试结果表明,基于改... 基本萤火虫算法存在容易陷入局部最优及收敛速度低的问题,提出了一种改进进化机制的萤火虫算法(IEMFA)。在群体进化过程中赋予萤火虫改进的位置移动策略,并利用改进后的萤火虫算法来优化传统BP神经网络的网络参数。测试结果表明,基于改进萤火虫算法的BP神经网络具有更好的收敛速度和精度。 展开更多
关键词 进化机制 误差反向传播(BP)神经网络 萤火虫算法
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基于人工神经网络的制造执行系统软件构件库构件提取方法研究 被引量:4
11
作者 任守纲 王宁生 +1 位作者 蔡宗琰 钱晓明 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1059-1062,共4页
为了提高从软件构件库中搜索构件的速度和准确率 ,利用误差反向传播神经网络 (BP网络 )研究了构件的搜索问题。针对制造执行系统软件构件的特点 ,提出一个基于刻面的制造执行系统软件构件表示模型。在此基础上 ,建立了在构件刻面空间和... 为了提高从软件构件库中搜索构件的速度和准确率 ,利用误差反向传播神经网络 (BP网络 )研究了构件的搜索问题。针对制造执行系统软件构件的特点 ,提出一个基于刻面的制造执行系统软件构件表示模型。在此基础上 ,建立了在构件刻面空间和构件标识之间进行匹配的BP网络模型 ,并详细研究了该BP网络模型的结构、算法、输入 /输出参数处理等问题。最后 ,通过一个构件库原型系统进行了验证。 展开更多
关键词 软件构件 制造执行系统(MES) 误差反向传播神经网络(BP网络) 构件表示模型
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基于BP神经网络的河道水位推算模型研究 被引量:6
12
作者 龚政 张东生 曹春玲 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期96-99,共4页
在分析影响河道水位因素的基础上 ,采用基于梯度下降算法的BP神经网络模型推算河道水位 ,同时采用传统的上下游水位线性相关方法进行水位推算 .结果表明 ,在具有较长期实测资料的情况下 ,BP神经网络模型具有很高的精度 ,若要考虑更多相... 在分析影响河道水位因素的基础上 ,采用基于梯度下降算法的BP神经网络模型推算河道水位 ,同时采用传统的上下游水位线性相关方法进行水位推算 .结果表明 ,在具有较长期实测资料的情况下 ,BP神经网络模型具有很高的精度 ,若要考虑更多相互独立影响因素的非线性作用 ,应相应增加输入样本数 . 展开更多
关键词 河道 河口 水位 误差逆传播 神经网络
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基于支持向量机的大学财务困境预警模型 被引量:5
13
作者 邓敏 韩玉启 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期551-556,共6页
为了解决大学的财务风险预警模型由于样本稀疏造成预测准确率偏低的问题,该文提出了一种基于支持向量机(SVM)的预警模型的构造方法。选取教育部64所大学的7个财务评价指标并将其分为轻警、重警和巨警3种类别进行了训练计算。与误差反向... 为了解决大学的财务风险预警模型由于样本稀疏造成预测准确率偏低的问题,该文提出了一种基于支持向量机(SVM)的预警模型的构造方法。选取教育部64所大学的7个财务评价指标并将其分为轻警、重警和巨警3种类别进行了训练计算。与误差反向传播(BP)神经网络模型相比较,在小样本数据条件下,基于SVM的大学财务困境预警模型是大学财务困境预警的有效方法。研究结果可以较好地对大学财务困境进行预警监测。 展开更多
关键词 大学 财务困境 预警 支持向量机 误差反向传播神经网络
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基于误差反传小波神经网络的船舶横摇时间序列预报 被引量:6
14
作者 李晖 郭晨 李晓方 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第11期1634-1636,1641,共4页
结合小波分析和神经网络的特点,建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入、单输出小波神经网络预报模型进行了仿真,取得了良好的仿真效果。此方法不仅可应用于横摇运动时间序列预... 结合小波分析和神经网络的特点,建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入、单输出小波神经网络预报模型进行了仿真,取得了良好的仿真效果。此方法不仅可应用于横摇运动时间序列预报,亦可用于纵摇、艏摇的时间序列预报。 展开更多
关键词 误差反传 小波神经网络 船舶横摇运动 时间序列预报
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椭圆形覆冰导线的液滴碰撞特性 被引量:3
15
作者 朱永灿 郑心心 +3 位作者 黄新波 曹雯 田毅 高华 《广东电力》 2018年第8期118-123,共6页
过冷却液滴碰撞系数是架空输电线路覆冰生长机理研究的基础内容,该系数受覆冰导线截面形状、气象条件等因素的影响。为此以圆形、椭圆形覆冰为研究对象,采用流体力学数值模拟计算方法,分析结冰对象尺寸、风攻角、液滴中值体积直径对液... 过冷却液滴碰撞系数是架空输电线路覆冰生长机理研究的基础内容,该系数受覆冰导线截面形状、气象条件等因素的影响。为此以圆形、椭圆形覆冰为研究对象,采用流体力学数值模拟计算方法,分析结冰对象尺寸、风攻角、液滴中值体积直径对液滴碰撞系数的影响;随后,在大量液滴碰撞系数数据的基础上,采用误差反向传播(back propagation,BP)神经网络算法拟合出碰撞系数与其他因素的关系,在给定输入参数时可快速预测出液滴的碰撞系数;最后,搭建液滴碰撞系数实验平台。实验在0~3℃的环境温度条件下进行,通过高性能吸水纸吸附碰撞液滴,验证了数值模拟及BP神经网络预测过冷却液滴碰撞系数的有效性。 展开更多
关键词 输电线路 覆冰 碰撞系数 计算流体力学 误差反向传播神经网络
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基于极限学习机的脉动风速快速预测方法 被引量:6
16
作者 李春祥 迟恩楠 李正农 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1719-1723,共5页
提出基于极限学习机(ELM)的脉动风速预测新模型.运用自回归滑动平均模型生成脉动风速数据库,并将其分为训练集和测试集.采用ELM对训练集进行学习训练,建立回归模型,从而实现对测试集风速的泛化预测.经与基于粒子群优化(PSO)的混合核函... 提出基于极限学习机(ELM)的脉动风速预测新模型.运用自回归滑动平均模型生成脉动风速数据库,并将其分为训练集和测试集.采用ELM对训练集进行学习训练,建立回归模型,从而实现对测试集风速的泛化预测.经与基于粒子群优化(PSO)的混合核函数最小二乘支持向量(PSO-MK-LSSVM)和误差反传神经网络(PSO-BP)对比,验证了ELM模型的有效性.数值结果表明,与PSO-MK-LSSVM和PSO-BP相比,无论在预测精度还是计算速度上,ELM模型都具有显著的优势. 展开更多
关键词 极限学习机 脉动风速 预测 最小二乘支持向量机 误差反传神经网络
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基于BP神经网络的海外铁路建设项目投资风险评估研究 被引量:9
17
作者 段晓晨 鲍默 +2 位作者 孟春成 董茹萍 牛衍亮 《铁道运输与经济》 北大核心 2022年第7期8-13,28,共7页
“一带一路”倡议的推进实施加快了我国铁路“走出去”的步伐,但海外铁路项目具有建设周期长、投资规模大、风险因素复杂等特点,因此如何评估复杂环境下中国铁路“走出去”面临的投资风险,以实现科学决策是现阶段亟待解决的问题。以雅... “一带一路”倡议的推进实施加快了我国铁路“走出去”的步伐,但海外铁路项目具有建设周期长、投资规模大、风险因素复杂等特点,因此如何评估复杂环境下中国铁路“走出去”面临的投资风险,以实现科学决策是现阶段亟待解决的问题。以雅万高速铁路等31个案例为基础,运用案例分析法识别海外铁路建设项目投资风险并构建风险指标体系,采用粒子群优化算法、误差反向传播神经网络等方法建立海外铁路建设项目投资风险评估模型,并针对风险等级较高的技术风险及政治风险等提出相关防范建议。研究表明:技术风险对海外高速铁路建设项目投资影响所占权重达到22%,需强化风险控制;研究成果可用于我国铁路“走出去”投资风险评估,有助于提升海外铁路建设项目投资决策效率。 展开更多
关键词 海外高速铁路 投资风险 风险评估 粒子群优化算法 误差反向传播神经网络
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基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测模型 被引量:10
18
作者 吴志杰 孔凡敏 李康 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期375-380,共6页
提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 (LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在... 提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 (LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在网络输入的应力条件下的寿命为输出,可以预测LED在任意电流和结温下的寿命。研究结果表明,该GA-BP模型相比于LED光源长期流明维持率的预测方法 (TM-21-11)更具灵活性,预测误差较传统BP神经网络降低了65.5%,平均相对误差达到1.47%,优于Adaboost模型的54%和3.16%,训练样本相关系数达到99.4%,GA-BP模型预测LED寿命误差更小,普适性更高,在LED的寿命预测中具有实际意义。 展开更多
关键词 发光二极管(LED) 误差反向传播(BP)神经网络 遗传算法(GA) 寿命预测 相关系数
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基于BP神经网络的软件可靠性模型选择 被引量:12
19
作者 朱磊 杨丹 吴映波 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第17期4091-4093,4121,共4页
软件可靠性模型是软件可靠性工程研究的一个重要方面。如何在缺乏可靠性数据的情况下,选择合适的软件可靠性模型是对软件可靠性进行量化分析的关键。参照软件可靠性模型评价准则,根据聚类思想,对失效数据编码,采用反向传播神经网络进行... 软件可靠性模型是软件可靠性工程研究的一个重要方面。如何在缺乏可靠性数据的情况下,选择合适的软件可靠性模型是对软件可靠性进行量化分析的关键。参照软件可靠性模型评价准则,根据聚类思想,对失效数据编码,采用反向传播神经网络进行聚类计算,从而实现了软件可靠性模型的选择。最后通过仿真实验证明了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 软件可靠性模型 反向传播神经网络 模型选择 聚类 误差反向传播法
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大坝变形监测的BP网络模型与预报研究 被引量:76
20
作者 杨杰 吴中如 顾冲时 《西安理工大学学报》 CAS 2001年第1期25-29,共5页
建立有效实用的大坝安全监测模型 ,对于馈控大坝运行意义重大。针对目前国内外常用统计模型、确定性模型等的不足 ,提出将基于误差逆传播算法的 BP神经网络模型用于大坝变形监测数据的拟合分析及其预测预报研究 ,最后以福建水口混凝土... 建立有效实用的大坝安全监测模型 ,对于馈控大坝运行意义重大。针对目前国内外常用统计模型、确定性模型等的不足 ,提出将基于误差逆传播算法的 BP神经网络模型用于大坝变形监测数据的拟合分析及其预测预报研究 ,最后以福建水口混凝土重力坝变形监测为例 ,对坝顶垂直位移实测值建立了 BP网络模型 ,并将模型用于坝顶垂直位移预报 ,结果表明 ,BP网络模型的拟合和预报精度明显优于相应的统计模型。 展开更多
关键词 大坝变形监测 拟合与预报模型 人工神经网络 BP算法
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