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New results on global exponential stability of competitive neural networks with different time scales and time-varying delays 被引量:1
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作者 崔宝同 陈君 楼旭阳 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2008年第5期1670-1677,共8页
This paper studies the global exponential stability of competitive neural networks with different time scales and time-varying delays. By using the method of the proper Lyapunov functions and inequality technique, som... This paper studies the global exponential stability of competitive neural networks with different time scales and time-varying delays. By using the method of the proper Lyapunov functions and inequality technique, some sufficient conditions are presented for global exponential stability of delay competitive neural networks with different time scales. These conditions obtained have important leading significance in the designs and applications of global exponential stability for competitive neural networks. Finally, an example with its simulation is provided to demonstrate the usefulness of the proposed criteria. 展开更多
关键词 competitive neural network different time scale global exponential stability DELAY
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3D Ice Shape Description Method Based on BLSOM Neural Network
2
作者 ZHU Bailiu ZUO Chenglin 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2024年第S01期70-80,共11页
When checking the ice shape calculation software,its accuracy is judged based on the proximity between the calculated ice shape and the typical test ice shape.Therefore,determining the typical test ice shape becomes t... When checking the ice shape calculation software,its accuracy is judged based on the proximity between the calculated ice shape and the typical test ice shape.Therefore,determining the typical test ice shape becomes the key task of the icing wind tunnel tests.In the icing wind tunnel test of the tail wing model of a large amphibious aircraft,in order to obtain accurate typical test ice shape,the Romer Absolute Scanner is used to obtain the 3D point cloud data of the ice shape on the tail wing model.Then,the batch-learning self-organizing map(BLSOM)neural network is used to obtain the 2D average ice shape along the model direction based on the 3D point cloud data of the ice shape,while its tolerance band is calculated using the probabilistic statistical method.The results show that the combination of 2D average ice shape and its tolerance band can represent the 3D characteristics of the test ice shape effectively,which can be used as the typical test ice shape for comparative analysis with the calculated ice shape. 展开更多
关键词 icing wind tunnel test ice shape batch-learning self-organizing map neural network 3D point cloud
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基于帝国竞争反向传播神经网络的断块油田开发顺序优化
3
作者 徐庆岩 孙晓飞 +3 位作者 翟光华 王瑞峰 雷诚 张瑾琳 《石油地质与工程》 CAS 2024年第3期77-81,89,共6页
明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合... 明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合模糊评判法等,这些方法在选择评价指标和指标权重上带有较强的主观性,无法做到完全客观的评价。因此本文提出一种基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型,首先采用Spearman相关系数法确定影响断块油田开发的主控因素,其次使用分段三次Hermite插值方法实现断块油田群开发数据库的扩充,最后在扩充后的大量数据库训练样本的基础上,基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型可以确定影响开发效果参数的权重并预测断块油田群中各断块油田的净现值,根据净现值大小可以确定每个断块的开发顺序。该方法以实际断块油田群的地质油藏数据库作为评价依据,断块油田的开发顺序更加的科学合理,项目整体的净现值也明显高于依靠传统方法确定的开发顺序组合,避免了人为主观性,也节省了数值模拟和经济评价的工作量,克服了现有方法的局限性,对于提高断块油田群开发综合效益具有重要意义。 展开更多
关键词 帝国竞争算法 反向传播神经网络 开发参数权重 投产顺序优化 断块油田群 净现值
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基于GCA-MVO-ICA优化BP的负荷预测研究
4
作者 王忠峰 王智 《科学技术创新》 2024年第10期211-214,共4页
为提高微网负荷预测的精度,提出来一种利用灰色关联度分析优化BP神经网络优化输入层数据,利用新型的多元宇宙算法优化隐含层权重,采用帝国竞争算法优化输出层结果的逐层优化模型,对2组实测数据算例分析。结果表明,所提GCA-MVO-ICA优化B... 为提高微网负荷预测的精度,提出来一种利用灰色关联度分析优化BP神经网络优化输入层数据,利用新型的多元宇宙算法优化隐含层权重,采用帝国竞争算法优化输出层结果的逐层优化模型,对2组实测数据算例分析。结果表明,所提GCA-MVO-ICA优化BP网络的方法能够提高微网负荷的预测精度,并且具有较好的普适性。 展开更多
关键词 BP神经网络 灰色关联度 多元宇宙算法 帝国竞争算法 负荷预测
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基于经济周期的铁路货运量神经网络预测研究 被引量:24
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作者 郭玉华 陈治亚 +1 位作者 冯芬玲 畅博 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1-6,共6页
针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题,提出经济周期阶段参数的概念,将经济周期量化后作为一个输入因素提供给神经网络模型,用以学习记忆经济波动情况,建立基于经济周期的Elman神经网络预测模型,并以我国1992~2008年铁... 针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题,提出经济周期阶段参数的概念,将经济周期量化后作为一个输入因素提供给神经网络模型,用以学习记忆经济波动情况,建立基于经济周期的Elman神经网络预测模型,并以我国1992~2008年铁路货运量为实例对方法进行检验,与BP神经网络预测结果进行对比。实例表明,该方法有效减小突变性误差,预测精度较高,Elman神经网络在进行动态系统预测时效果更佳。 展开更多
关键词 铁路货运量预测 经济周期 经济周期阶段参数 自组织竞争神经网络 ELMAN神经网络
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基于灰度共生矩阵的木材纹理分类方法的研究 被引量:88
6
作者 白雪冰 王克奇 王辉 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1667-1670,共4页
为了对木材进行表面纹理分类,首先确定纹理的灰度共生矩阵描述参数、灰度共生矩阵的生成像素间距和灰度级数;求取分析了200个木材样本的纹理参数并输入给竞争神经网络进行分类验证.实验表明:1)以“角二阶矩”、“对比度”、“相关”、... 为了对木材进行表面纹理分类,首先确定纹理的灰度共生矩阵描述参数、灰度共生矩阵的生成像素间距和灰度级数;求取分析了200个木材样本的纹理参数并输入给竞争神经网络进行分类验证.实验表明:1)以“角二阶矩”、“对比度”、“相关”、“熵”、“方差”、“逆差矩”作为描述木材纹理的特征参数是合适的.2)在比例为1∶1的512×512木材图像情况下,生成灰度共生矩阵的最佳像素间距为4,最佳图像灰度级数为128.3)木材纹理图像灰度共生矩阵的"角二阶矩"、"相关"和"熵"值最大的方向为纹理方向.4)竞争神经网络的分类正确率为88%.研究结论:按上述规则生成的6个灰度共生矩阵参数对描述木材表面纹理特征是有效的,据此对木材表面纹理分类是可行的. 展开更多
关键词 木材纹理 灰度共生矩阵 特征参数 竞争神经网络
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基于神经网络的建筑企业竞争力评估方法研究 被引量:17
7
作者 邓蓉晖 王要武 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期489-494,共6页
为合理地评估建筑企业竞争力,以便为企业制定竞争战略,建立了建筑企业竞争力评估的多指标体系,采用层次分析法计算指标权重.基于Lenvenberg-M arquardt算法的LMBP神经网络,建立了建筑企业竞争力评估模型.研究表明,该模型能够完成输入数... 为合理地评估建筑企业竞争力,以便为企业制定竞争战略,建立了建筑企业竞争力评估的多指标体系,采用层次分析法计算指标权重.基于Lenvenberg-M arquardt算法的LMBP神经网络,建立了建筑企业竞争力评估模型.研究表明,该模型能够完成输入数据(二级指标)和输出数据(综合指标)之间的非线性映射,避免了确定指标权重的随意性和人为因素.利用该神经网络可以预测综合指标值,从而提出竞争策略,有效提高建筑企业竞争力,为建筑企业制定竞争战略提出了一条有效的途径. 展开更多
关键词 建筑企业 竞争力 评估 神经网络 竞争策略
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基于TEI@I方法论的香港集装箱吞吐量预测方法 被引量:19
8
作者 田歆 曹志刚 +3 位作者 骆家伟 鲍勤 陆凤彬 汪寿阳 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2009年第4期82-89,共8页
本文以汪寿阳(2004)提出的TEI@I方法论为指导,提出了香港集装箱吞吐量预测的一种研究框架。采用季节AR IMA和VAR等计量经济模型、径向基神经网络技术,以及不规则事件的量化方法,建立了一个香港集装箱吞吐量的综合集成预测模型。数据实... 本文以汪寿阳(2004)提出的TEI@I方法论为指导,提出了香港集装箱吞吐量预测的一种研究框架。采用季节AR IMA和VAR等计量经济模型、径向基神经网络技术,以及不规则事件的量化方法,建立了一个香港集装箱吞吐量的综合集成预测模型。数据实证显示这种预测模型具有较好的预测精度和稳健性。此外,通过VAR模型的建立和G ranger因果检验,指出沿海港口的发展对香港有重要的影响,香港港口发展应该注意区域竞争和协作问题。 展开更多
关键词 数量经济学 基于TEI@I方法论预测 人工神经网络 区域竞争 集装箱吞吐量
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Kohonen神经网络在雷达多目标分选中的应用 被引量:11
9
作者 林志远 刘刚 戴国宪 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 2003年第5期56-59,共4页
雷达多目标分选是电子侦察的重要内容之一,也是实施有效电子战的前提,神经网络在雷达多目标分选中的应用是电子侦察的一个新领域。目标的时域、频域、空域参数是多目标分选常用的分选参数。Kohonen神经网络具有自组织能力和识别聚类中... 雷达多目标分选是电子侦察的重要内容之一,也是实施有效电子战的前提,神经网络在雷达多目标分选中的应用是电子侦察的一个新领域。目标的时域、频域、空域参数是多目标分选常用的分选参数。Kohonen神经网络具有自组织能力和识别聚类中心的能力,采用一维Kohonen神经网络对雷达信号进行分选试验,取得了很好的效果,并给出了确切的聚类中心值。 展开更多
关键词 KOHONEN神经网络 多目标分选 聚类中心 竞争学习
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基于BP方法的企业核心竞争力关键因素探析 被引量:10
10
作者 姜林奎 付存军 曹玉昆 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1188-1193,共6页
为了有效提升企业核心竞争力,对影响企业核心竞争力的关键因素进行识别和分析.依据人工神经网络理论,基于一较全面的企业核心竞争力评价指标体系,建立企业核心竞争力的人工神经网络专家模型,在此基础上构建一个识别企业核心竞争力关键... 为了有效提升企业核心竞争力,对影响企业核心竞争力的关键因素进行识别和分析.依据人工神经网络理论,基于一较全面的企业核心竞争力评价指标体系,建立企业核心竞争力的人工神经网络专家模型,在此基础上构建一个识别企业核心竞争力关键影响因素的模型,是企业竞争战略的制定与实施的有益工具.对哈药集团进行实证研究表明,该模型能较好地识别哈药集团企业核心竞争力的关键影响因素,这对企业为提高核心竞争力如何进行有针对性的资源投入有较重要的借鉴价值. 展开更多
关键词 核心竞争力 BP神经网络 关键因素 哈药集团
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基于变量优选和近红外光谱技术的红富士苹果产地溯源 被引量:9
11
作者 张立欣 杨翠芳 +3 位作者 陈杰 张晓果 张楠楠 张晓 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2022年第20期36-43,共8页
为实现对红富士苹果的产地溯源,采集阿克苏、静宁、灵宝、烟台的红富士苹果近红外光谱数据,分别采用归一化、中心化、一阶导数、二阶导数、标准正态变换、多元散射校正(multivariate scattering correction,MSC)、小波变换、SG平滑变换... 为实现对红富士苹果的产地溯源,采集阿克苏、静宁、灵宝、烟台的红富士苹果近红外光谱数据,分别采用归一化、中心化、一阶导数、二阶导数、标准正态变换、多元散射校正(multivariate scattering correction,MSC)、小波变换、SG平滑变换、傅里叶变换等9种方法对原始光谱进行预处理,建立概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)模型对苹果的产地进行识别。结果表明,MSC预处理之后的模型总准确率最高,为97.5%,阿克苏、静宁、灵宝、烟台4个产地的准确率分别为100%、100%、90%、100%。为简化模型,对MSC预处理之后的光谱数据分别采用主成分法、连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)、竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、随机蛙跳算法(random frog,RF)、CARS-SPA、RF-SPA选取特征变量建模。综合考虑正确率和模型的复杂性,最优模型MSC-CARS-SPA-PNN的测试集的总准确率为98.75%,4个产地的红富士苹果准确率分别达到了100%、100%、95%、100%。该研究可为红富士苹果的产地溯源提供理论参考。 展开更多
关键词 苹果 近红外光谱 概率神经网络 连续投影算法 竞争性自适应重加权算法
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基于PLS-自组织竞争神经网络近红外光谱技术对鲜乳和掺假乳的检测方法研究 被引量:16
12
作者 刘波平 荣菡 +1 位作者 邓泽元 罗香 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期1147-1150,1156,共5页
通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对鲜乳和掺有植物奶油的牛乳建立识别模型。用PLS法对原始数据进行主成分压缩,采用自组织竞争神经网络建模。取前3个主成分的21个吸收... 通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对鲜乳和掺有植物奶油的牛乳建立识别模型。用PLS法对原始数据进行主成分压缩,采用自组织竞争神经网络建模。取前3个主成分的21个吸收峰值输入网络,学习参数为0.05,网络训练迭代次数为200,模型鉴别准确率达100%。其次建立了植物奶油掺假量的定量检测PLS模型,并采用交互校验和外部检验考察模型的可靠性,模型的校正相关系数为0.996 3,均方估计残差(RMSEC)为0.110;交互校验均方残差(RMSECV)为0.142;应用所建PLS模型对样品中植物奶油添加量进行预测,并对预测值与真值进行配对t检验,结果表明两者差异均不显著。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 鲜乳 掺假乳 偏最小二乘法 自组织竞争神经网络
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竞争型径向基过程神经网络时序分类器 被引量:3
13
作者 葛利 印桂生 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期741-744,共4页
针对时序分类问题,提出一种竞争型径向基过程神经网络时序分类器.给出了复合竞争过程神经元单元的定义,引入复合竞争过程神经元隐层,利用竞争型径向基过程神经网络输入为时变函数的特点,由复合竞争过程神经元单元完成对过程式输入信息... 针对时序分类问题,提出一种竞争型径向基过程神经网络时序分类器.给出了复合竞争过程神经元单元的定义,引入复合竞争过程神经元隐层,利用竞争型径向基过程神经网络输入为时变函数的特点,由复合竞争过程神经元单元完成对过程式输入信息的模式匹配和时空聚合运算,给出了具体学习算法,省去了输出层线性连接权的计算,简化了网络结构和训练过程,提高了网络泛化能力.最后以UCI数据集多变量时序分类问题验证了分类器的有效性. 展开更多
关键词 时序分类器 竞争型神经网络 径向基 时空聚合运算 过程神经网络
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聚类神经网络的通用设计方法 被引量:3
14
作者 钱云涛 谢维信 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期15-21,共7页
基于神经网络的聚类算法通过其并行计算能力可以提高聚类速度.现有的聚类神经网络只能处理特定分布的数据聚类,网络缺乏通用性.文中分析了基于AVQ的聚类和C-均值聚类的等效关系,提出了一种通用的聚类神经网络设计方法.
关键词 聚类分析 神经网络 竞争学习 模式识别
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人工神经网络方法在林地经济区划中的应用 被引量:4
15
作者 郑德祥 陈平留 张连金 《福建林学院学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期206-209,共4页
以反映林地区位的经济指标为因子,应用自组织竞争网络建立模型,经过不断的学习测试,以所得网络模拟仿真结果对福建省68个县(市)的林地进行经济区划,其结果分为4个区,分区结果基本反映了福建省林地利用现状,可为福建省的林业经济区划提... 以反映林地区位的经济指标为因子,应用自组织竞争网络建立模型,经过不断的学习测试,以所得网络模拟仿真结果对福建省68个县(市)的林地进行经济区划,其结果分为4个区,分区结果基本反映了福建省林地利用现状,可为福建省的林业经济区划提供参考. 展开更多
关键词 人工神经网络 自组织竞争 经济区划 林地
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用于信号逼近的自适应时延小波神经网络 被引量:7
16
作者 何振亚 李文化 蔚承建 《电子科学学刊》 CSCD 1998年第5期604-610,共7页
小波神经网络是一种强有力的函数逼近工具。本文结合时延神经网络和小波分析概念提出一种新的小波神经网络摸型——自适应时延小波神经网络(ATDWNN:adaptive timedelay wavelet neural network).ATDWNN可以对同一类存在不同时延的多个... 小波神经网络是一种强有力的函数逼近工具。本文结合时延神经网络和小波分析概念提出一种新的小波神经网络摸型——自适应时延小波神经网络(ATDWNN:adaptive timedelay wavelet neural network).ATDWNN可以对同一类存在不同时延的多个信号用同一个超小波(superwavelet)进行逼近。为了训练ATDWNN,本文提出一种基于时间机理的竞争学习算法。实验表明,ATDWNN不仅可以成功地对同一类存在不同时延的多个信号采用同一个超小波进行逼近,而且可以用来估计各样本信号的时延。 展开更多
关键词 小波神经网络 信号逼近 时间竞争 ATDWNN
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随机petri网分析分组交换网中窗式流量控制机理 被引量:1
17
作者 司玉娟 郎六琪 +1 位作者 周丽 戴逸松 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第12期58-61,共4页
本文将随机Petri网与排队论相结合,对分组交换网中的窗式流量控制机理进行了描述与分析,建立了窗式流量控制机理的随机Petri网模型,并给出了随机Petri网模型的可达图及状态转移方程。为通信网的性能分析和评价提供了... 本文将随机Petri网与排队论相结合,对分组交换网中的窗式流量控制机理进行了描述与分析,建立了窗式流量控制机理的随机Petri网模型,并给出了随机Petri网模型的可达图及状态转移方程。为通信网的性能分析和评价提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 随机PETRI网 窗式控制 排除网络 通信网
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基于神经网络模型的地方智库竞争力评估——以江苏淮安地方智库为例 被引量:7
18
作者 徐晓虎 陈圻 《研究与发展管理》 CSSCI 北大核心 2014年第3期32-40,共9页
基于战略管理理论、竞争力分析理论和计算实验逻辑框架,以江苏淮安若干地方智库为研究对象,运用神经网络模型(包括三层BP神经网络模型和Elman神经网络模型)、遗传算法对地方智库进行竞争力评估.研究结果表明:运用遗传算法约简得到的少... 基于战略管理理论、竞争力分析理论和计算实验逻辑框架,以江苏淮安若干地方智库为研究对象,运用神经网络模型(包括三层BP神经网络模型和Elman神经网络模型)、遗传算法对地方智库进行竞争力评估.研究结果表明:运用遗传算法约简得到的少数评估指标可以有效地评估智库竞争力,以上两种神经网络模型均可适用于地方智库的评估工作,Elman模型相对略优. 展开更多
关键词 地方智库 竞争力评估 战略管理 神经网络 遗传算法 计算实验
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高新区竞争力评价模型 被引量:13
19
作者 刘希宋 甘志霞 刘沫茹 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2003年第1期114-118,共5页
高新区是高新技术产业化的重要组织模式,高新区竞争力是政府管理部门决策的重要依据.本文旨在构建高新区竞争力的评价指标体系和评价模型.首先依据高新区竞争力评价的五项原则,设计了一套高新区竞争力的评价指标体系,接着运用人工神经... 高新区是高新技术产业化的重要组织模式,高新区竞争力是政府管理部门决策的重要依据.本文旨在构建高新区竞争力的评价指标体系和评价模型.首先依据高新区竞争力评价的五项原则,设计了一套高新区竞争力的评价指标体系,接着运用人工神经元网络理论中的BP网络模型构建了高新区竞争力评价模型,从而避免以往用层次分析法和模糊综合评判法带来的不足,使高新区竞争力评价方法更趋完善. 展开更多
关键词 高新区 竞争力 人工神经网络 BP网络
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一种具有自适应量化层的 CMAC 神经网络 被引量:1
20
作者 高晓智 王常虹 +1 位作者 徐立新 庄显义 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期22-25,共4页
首先阐述了CMAC神经网络的原理、结构和学习算法,提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。理论分析和仿真结果表明,在保持量化总级数不变的前提下,该方法能有效的利用CMAC神经网络的内存,提高逼近精度。文... 首先阐述了CMAC神经网络的原理、结构和学习算法,提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。理论分析和仿真结果表明,在保持量化总级数不变的前提下,该方法能有效的利用CMAC神经网络的内存,提高逼近精度。文中进行了理论分析,仿真实验证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 CMAC神经网络 自适应量化 神经网络 学习算法
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