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考虑逆变器容量约束的广义负荷建模研究 认领
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作者 郑秋宏 韩蓓 李国杰 《电测与仪表》 北大核心 2020年第1期55-61,共7页
针对广义负荷建模中逆变器容量限制带来模型泛化能力变差问题,对逆变器容量限制影响并网点广义负荷故障响应的机理进行了分析,提出将分段函数拟合的思想应用于广义负荷人工神经网络类模型的训练,即将各故障样本进行联合训练以同时学习... 针对广义负荷建模中逆变器容量限制带来模型泛化能力变差问题,对逆变器容量限制影响并网点广义负荷故障响应的机理进行了分析,提出将分段函数拟合的思想应用于广义负荷人工神经网络类模型的训练,即将各故障样本进行联合训练以同时学习其不同的分段特性。最后建模仿真结果表明所提方法能够同时较好地提高人工神经网络模型在广义负荷建模中的泛化能力和稳定性。 展开更多
关键词 总体测辨法 人工神经网络 逆变器容量限制 分段函数拟合 泛化能力
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基于ANN端元估计的高光谱图像解混算法 认领
2
作者 张衡 贾志成 +1 位作者 陈雷 郭艳菊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1221-1225,1238,共6页
针对高光谱图像解混问题进行研究,发现传统解混算法在保持端元数目不变的情况下,得到的解混精度不高。为此,基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)提出一种估计单像素点中端元数目和类别的解混算法。首先利用人工神经网络对... 针对高光谱图像解混问题进行研究,发现传统解混算法在保持端元数目不变的情况下,得到的解混精度不高。为此,基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)提出一种估计单像素点中端元数目和类别的解混算法。首先利用人工神经网络对遥感图像中各个像素的端元数目和类别进行估计;之后依据估计结果确定解混算法的目标函数,并引入改进的差分搜索算法对目标函数进行优化求解;最终获取地物丰度和待求参数,实现高光谱图像的解混。仿真数据和真实遥感数据实验表明,与现有的解混算法相比,所提解混算法具有更高的解混性能,更加符合实际场景的情况。 展开更多
关键词 高光谱图像解混 人工神经网络 端元估计 差分搜索算法
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基于高光谱成像技术的不同介质血迹陈旧度研究 认领
3
作者 冯颖 蔡竞 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第5期271-276,共6页
提出一种基于高光谱成像技术的血迹陈旧度无损预测方法。利用高光谱成像仪获取白瓷砖、白纸、白棉布3种介质上不同陈旧度的血迹光谱图像,筛选550~800nm特征光谱波段,并通过人工神经网络模型实现血迹遗留时间的预测。结果表明:在实验室... 提出一种基于高光谱成像技术的血迹陈旧度无损预测方法。利用高光谱成像仪获取白瓷砖、白纸、白棉布3种介质上不同陈旧度的血迹光谱图像,筛选550~800nm特征光谱波段,并通过人工神经网络模型实现血迹遗留时间的预测。结果表明:在实验室环境下,30h内3种介质上的血迹遗留时间预测的回归分析决定系数(R2P)均大于0.9930,预测方均根误差(RMSEP)为18.29min,中位相对误差(δM)平均值为8.05%,可见该方法能对较短时间内的血迹陈旧度进行有效预测。 展开更多
关键词 光谱学 高光谱成像 血迹 特征光谱 人工神经网络 遗留时间
不同方法构建建筑能耗模型比较 认领
4
作者 何春华 刘秀云 +1 位作者 杨从斌 卢宁 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2020年第1期79-83,共5页
为了能够准确预测建筑能耗,以人工神经网络中的前馈神经网络和物理原理建立的建筑模型作为能耗方案进行预测分析,并建立了从外部和内部获得热量的系统方程.以办公楼为例,对比两模型对能耗预测结果的准确性,并且输入实际参数值,将计算结... 为了能够准确预测建筑能耗,以人工神经网络中的前馈神经网络和物理原理建立的建筑模型作为能耗方案进行预测分析,并建立了从外部和内部获得热量的系统方程.以办公楼为例,对比两模型对能耗预测结果的准确性,并且输入实际参数值,将计算结果与实际值进行对比分析.采用EnergyPlus进行了参数分析,以评估不同参数对预测结果的影响.结果表明,两种模型均适用于能耗预测,内部负荷对能耗预测的影响更为显著. 展开更多
关键词 建筑能耗 人工神经网络 物理原理 能耗预测 内部负荷 敏感性分析 模型验证 参数分析
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二层人工神经网络在股市预测模型中的应用——以上证指数为例 认领
5
作者 李艺君 阎虎勤 《社会科学前沿》 2020年第5期675-684,共10页
文章在阐述了现行的股价指数预测方法基于线性假设的局限性,针对股价指数变动的非线性和波动性,探讨了一种二层人工神经网络的股价指数预测模型。在Python软件的支持下,以上证综合指数(简称上证指数,代码000001) 1050个连续交易日的收... 文章在阐述了现行的股价指数预测方法基于线性假设的局限性,针对股价指数变动的非线性和波动性,探讨了一种二层人工神经网络的股价指数预测模型。在Python软件的支持下,以上证综合指数(简称上证指数,代码000001) 1050个连续交易日的收盘价为原始样本数据,对指数收盘价及其增长指数进行短期预测,分别计算样本数据和预测数据的涨跌变动趋势。实证结果表明,文中构建的二层结构的BP神经网络预测上证指数变动趋势的准确率高达0.65。得出结论,当样本量和输入层变量选取恰当、网络学习训练次数足够时,使用BP神经网络预测股价指数变动趋势的结果较为准确。 展开更多
关键词 人工神经网络 股市预测模型 上证指数
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利用表面机电信号的非接触式操控手机系统设计 认领
6
作者 张莉 刘晓露 +1 位作者 王朝 宋易铭 《单片机与嵌入式系统应用》 2020年第3期34-37,共4页
设计了一套基于表面肌电信号(sEMG)的非接触式操控手机系统。利用STM32控制表面肌电电极采集sEMG,通过在执行不同手势时sEMG本身的差异,使用BP神经网络分类器实现手势识别并操控手机。实验结果表明,该系统具有良好的稳定性,且响应速度快... 设计了一套基于表面肌电信号(sEMG)的非接触式操控手机系统。利用STM32控制表面肌电电极采集sEMG,通过在执行不同手势时sEMG本身的差异,使用BP神经网络分类器实现手势识别并操控手机。实验结果表明,该系统具有良好的稳定性,且响应速度快,平均识别率达到92%,符合预期。 展开更多
关键词 STM32 表面肌电信号 人工神经网络 手势控制
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滴灌土壤湿润体迁移计算的人工神经网络模型 认领
7
作者 陈帅 毛晓敏 《排灌机械工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期206-211,共6页
基于非饱和土壤水分运动理论和单点源滴灌中土壤水分迁移特征,应用HYDRUS-2D/3D模型对33种土壤质地(分属11类土质类型,美国制土壤质地分类系统)、不同滴灌流量(1,2,3 L/h)下的湿润体运动过程进行了数值模拟,然后根据不同土壤质地和滴灌... 基于非饱和土壤水分运动理论和单点源滴灌中土壤水分迁移特征,应用HYDRUS-2D/3D模型对33种土壤质地(分属11类土质类型,美国制土壤质地分类系统)、不同滴灌流量(1,2,3 L/h)下的湿润体运动过程进行了数值模拟,然后根据不同土壤质地和滴灌流量下湿润体动态变化的HYDRUS模拟结果,以滴灌量和土壤饱和导水率与滴灌流量的比值作为输入变量,构建了描述滴灌湿润体在不同土质和滴灌流量下迁移变化的人工神经网络模型.该模型输入变量少、易于操作,且将模型计算结果与实测情况对比表明,计算的入渗过程与实测的入渗过程基本一致,相关系数的平方(R^2)均在0.82以上,因此该模型对不同土质中湿润体运移规律的预测效果较好. 展开更多
关键词 地表滴灌 土质 滴灌流量 湿润体运移 人工神经网络
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大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用研究 认领
8
作者 郑亮 《电子世界》 2020年第5期45-46,共2页
随着网络信息技术的持续更新和发展,人工智能成为前景良好的一种技术手段,其应用越来越广泛。人工智能的出现在方便人们生活的同时提供了计算机网络信息技术发展的可行性方向,本文就主要研究人工智能在计算机网络技术中的运用,以体现人... 随着网络信息技术的持续更新和发展,人工智能成为前景良好的一种技术手段,其应用越来越广泛。人工智能的出现在方便人们生活的同时提供了计算机网络信息技术发展的可行性方向,本文就主要研究人工智能在计算机网络技术中的运用,以体现人工智能的优势,紧跟大数据时代的发展步伐。 展开更多
关键词 人工智能 知识库 人工神经网络 大数据时代
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人工智能技术在尘肺病诊断中的应用研究进展 认领
9
作者 张敏 陈钧强 《环境与职业医学》 CSCD 北大核心 2020年第2期192-196,共5页
尘肺病诊断主要依据医学影像学的判断,目前人工智能(AI)已经运用到尘肺病医学影像学的辅助诊断上。临床上贰期和叁期尘肺病诊断并不困难,困难之处在于无尘肺病和壹期尘肺病的诊断,其诊断结论往往差异很大,特别是诊断经验不足的医师很容... 尘肺病诊断主要依据医学影像学的判断,目前人工智能(AI)已经运用到尘肺病医学影像学的辅助诊断上。临床上贰期和叁期尘肺病诊断并不困难,困难之处在于无尘肺病和壹期尘肺病的诊断,其诊断结论往往差异很大,特别是诊断经验不足的医师很容易出现漏诊、误诊的情况。AI技术在尘肺病影像诊断中的应用就是着重解决无尘肺病和壹期尘肺分类诊断的问题。本文综述了近年来AI技术在尘肺病诊断中的应用研究,重点阐述支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)这两种AI技术在尘肺病分类诊断中的应用,并分析其优缺点;展望卷积神经网络(CNN)技术和其他AI深度学习算法在未来应用到尘肺病图像分类的可能,分析其存在的困难及今后突破的方向。 展开更多
关键词 尘肺 人工智能 支持向量机 人工神经网络
基于人工神经网络的机器人路径规划研究 认领
10
作者 陈麒瑞 杜少华 +1 位作者 赵腾飞 宋莹 《电脑知识与技术:学术版》 2020年第3期227-229,共3页
随着科学技的发展,机器人技术得到了飞速的进步,如今机器人已经成为我们生产生活的一部分,从工业制造,卫星导航到无人驾驶技术等。而作为机器人技术重要的课题之一,路径规划算法也得到了学者们的重视,先后相继提出了各种各样的算法。
关键词 人工神经网络 路径规划 移动机器人
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智能制造系统基于数据驱动的车间实时调度 认领
11
作者 吴秀丽 孙琳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期523-535,共13页
智能制造系统采用大量先进的信息技术,为车间实时调度提供技术基础.各类信息技术在生产制造过程中的广泛应用使得制造系统积累了大量与生产调度相关的数据,因此,通过利用历史生产调度数据和智能装备收集到的实时生产数据,建立基于数据... 智能制造系统采用大量先进的信息技术,为车间实时调度提供技术基础.各类信息技术在生产制造过程中的广泛应用使得制造系统积累了大量与生产调度相关的数据,因此,通过利用历史生产调度数据和智能装备收集到的实时生产数据,建立基于数据驱动的生产实时调度方法成为新型制造环境下实现高效调度的新思路.针对智能制造环境下的混合流水车间实时调度问题,提出基于BP神经网络的数据驱动的实时调度方法,从历史近优的调度方案中提取用于调度知识挖掘的样本数据,通过BP神经网络训练学习获取生产系统状态与调度规则的映射关系网络,并将其应用于生产在线实时调度.数值实验表明,所提出的方法优于固定单一调度规则,在不同的调度性能指标下其效果均稳定且良好. 展开更多
关键词 智能制造 混合流水车间 实时调度 机器学习 人工神经网络
基于人工智能的光纤非线性均衡算法研究概述 认领
12
作者 李亚杰 赵永利 +1 位作者 刘守东 张杰 《电信科学》 2020年第3期61-70,共10页
概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性,阐述了经典的非线性均衡算法原理,指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状,详细介绍了4种基于人工智能的非线性均衡算法,包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类... 概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性,阐述了经典的非线性均衡算法原理,指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状,详细介绍了4种基于人工智能的非线性均衡算法,包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类和深度神经网络,并从性能、复杂度、实时性、应用灵活性等方面进行了对比,最后展望分析了基于人工智能的非线性均衡未来的发展趋势。 展开更多
关键词 非线性均衡 人工神经网络 支持向量机 聚类 深度神经网络
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基于人工神经网络与有限状态机的变电站告警处理系统 认领
13
作者 周博曦 秦晋 +2 位作者 王金亮 王竟飞 许敏敏 《山东电力技术》 2020年第1期6-13,共8页
结合人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和有限状态机(Finite State Machine,FSM),对变电站告警信息进行处理。首先构建ANN权矩阵模型和学习算法,通过对历史数据库的学习获取各种事故和异常状态的逻辑推理和知识表达;进一步地... 结合人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和有限状态机(Finite State Machine,FSM),对变电站告警信息进行处理。首先构建ANN权矩阵模型和学习算法,通过对历史数据库的学习获取各种事故和异常状态的逻辑推理和知识表达;进一步地,设计FSM模型实现信号的排查和告警过程记录;最后形成告警原因分析和结果处理的综合分析结果。通过实际电网案例对所提算法进行验证,结果证明该方法对于电力系统通用故障告警判断具有快速、容错和学习能力强等特点,对应用于大规模电力系统的在线故障诊断问题的解决具有重要意义。 展开更多
关键词 智能告警 人工神经网络 有限状态机 时序特性
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基于Stacking的糖尿病预测方法研究 认领
14
作者 章权 周梁琦 +1 位作者 邹琪 喻新民 《智能计算机与应用》 2020年第2期107-110,共4页
近些年,慢性病发展迅速,且危害越来越大。其中糖尿病是一种具有遗传特性的慢性疾病,危害极大。因此,针对糖尿病预测具有非常重要的研究意义。随着人工智能技术不断发展,已经越来越多的机器学习和深度学习方法被用于对疾病发生进行预测... 近些年,慢性病发展迅速,且危害越来越大。其中糖尿病是一种具有遗传特性的慢性疾病,危害极大。因此,针对糖尿病预测具有非常重要的研究意义。随着人工智能技术不断发展,已经越来越多的机器学习和深度学习方法被用于对疾病发生进行预测。据此,本文提出一种基于集成学习的糖尿病预测方法。该方法采用了Stacking的集成学习方法,利用支持向量机、随机森林、人工神经网络等3种机器学习方法作为初级学习器,使用逻辑回归作为次级学习器建立糖尿病预测模型。本文以UCI中的皮马印第安人糖尿病数据集作为实验数据,通过实验分析,本文提出模型融合方法能取得更好的预测效果。 展开更多
关键词 糖尿病预测 支持向量机 人工神经网络 随机森林 集成学习
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基于人工神经网络在基层医疗冠心病早期筛查中的应用 认领
15
作者 肖月琼 陈宋璋 《心电图杂志(电子版)》 2020年第1期80-81,共2页
目的探讨基于人工神经网络在基层医疗冠心病早期筛查中的应用的效果以及临床意义。方法对1300例患者的资料进行收集整理,患者的病情参数包括患者的体征、超声心动图、动态心电图、心肌酶、血脂等情况;参数包含患者的心律失常、年龄、时... 目的探讨基于人工神经网络在基层医疗冠心病早期筛查中的应用的效果以及临床意义。方法对1300例患者的资料进行收集整理,患者的病情参数包括患者的体征、超声心动图、动态心电图、心肌酶、血脂等情况;参数包含患者的心律失常、年龄、时间、性别、脉搏、诱因、家族史、吸烟数量、高血压史、饮酒量、ST段水平压低等。结果选取的1300例病例参数样本,对BP网络进行训练,训练次数为1584000,并不断改进修正互联矩阵系统,直至检测误差小于规定值为止。结论本研究运用的人工神经网络技术,按照数据的不同特征,将其划分为冠心病的不同种类,实现利用样本数据为目标。基于人工神经网络在基层医疗冠心病早期筛查中的应用,具有显著的临床意义。 展开更多
关键词 人工神经网络 基层医疗冠心病 早期筛查 应用
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人工神经网络在游戏中应用研究 认领
16
作者 王远 李雷 董海祥 《电子世界》 2020年第7期9-10,共2页
大多数人工智能技术在游戏中应用只能解决现有游戏中出现的游戏智能问题,没有让游戏中的人工智能具备自成长。因此,提出一种人工神经网络以及遗传算法相结合的游戏人工智能技术实现游戏人工智能自成长。使用人工神经网络可以使游戏人工... 大多数人工智能技术在游戏中应用只能解决现有游戏中出现的游戏智能问题,没有让游戏中的人工智能具备自成长。因此,提出一种人工神经网络以及遗传算法相结合的游戏人工智能技术实现游戏人工智能自成长。使用人工神经网络可以使游戏人工智能具有自学习功能,使用遗传算法可以使游戏人工智能具有选择以及变异功能形成下一代。这种游戏人工智能方法通过人为控制进化方向,使游戏非玩家控制角色(简称NPC)向游戏需要的方向自成长,很大程度上使游戏更加智能化。 展开更多
关键词 人工神经网络 游戏人工智能 人工智能技术 进化方向 自学习功能 遗传算法 游戏智能 人为控制
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基于机器学习的变压器故障诊断 认领
17
作者 李太斌 张阳 +2 位作者 彭丽林 梁雄伟 曹哲铭 《电子世界》 2020年第8期154-155,共2页
电力变压器是电力系统中的重要输电设备,其运行状况直接关系到输电系统的安全性和可靠性。因此及时对变压器的故障进行预测诊断然后提出最佳维修手段,这对于提高电力系统的安全水平具有重要意义。本文采取了决策树、天真贝叶斯、人工神... 电力变压器是电力系统中的重要输电设备,其运行状况直接关系到输电系统的安全性和可靠性。因此及时对变压器的故障进行预测诊断然后提出最佳维修手段,这对于提高电力系统的安全水平具有重要意义。本文采取了决策树、天真贝叶斯、人工神经网络以及支持向量机四种机器学习算法对变压器故障进行诊断预测,并对诊断结果进行比较,从而确定最优故障诊断模型。 展开更多
关键词 电力变压器 变压器故障 输电设备 人工神经网络 输电系统 机器学习算法 支持向量机 维修手段
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基于数据挖掘技术的荨麻疹治疗研究综述 认领
18
作者 高静 宋佳阳 《科技与创新》 2020年第4期13-15,共3页
荨麻疹具有病因和发病机制复杂、病程长、难治愈、易反复发作的特点,且波及范围广,无论成人或者儿童均可能发病,严重影响患病群体的生活质量。近年来,数据挖掘技术和人工神经网络技术在荨麻疹治疗方面起到了辅助治疗的作用,为荨麻疹的... 荨麻疹具有病因和发病机制复杂、病程长、难治愈、易反复发作的特点,且波及范围广,无论成人或者儿童均可能发病,严重影响患病群体的生活质量。近年来,数据挖掘技术和人工神经网络技术在荨麻疹治疗方面起到了辅助治疗的作用,为荨麻疹的有效治疗提供了可能。对近年来数据挖掘技术和人工神经网络技术应用于荨麻疹治疗方面进行了比对分析与展望。 展开更多
关键词 数据挖掘 人工神经网络 荨麻疹 噪声
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MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法综述 认领
19
作者 江宗康 吕晓钢 +2 位作者 张建新 张强 魏小鹏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期215-228,共14页
磁共振成像(MRI)作为一种典型的非侵入式成像技术,可产生高质量的无损伤和无颅骨伪影的脑影像,为脑肿瘤的诊断和治疗提供更为全面的信息,是脑肿瘤诊疗的主要技术手段。MRI脑肿瘤自动分割利用计算机技术从多模态脑影像中自动将肿瘤区(坏... 磁共振成像(MRI)作为一种典型的非侵入式成像技术,可产生高质量的无损伤和无颅骨伪影的脑影像,为脑肿瘤的诊断和治疗提供更为全面的信息,是脑肿瘤诊疗的主要技术手段。MRI脑肿瘤自动分割利用计算机技术从多模态脑影像中自动将肿瘤区(坏死区、水肿区、非增强肿瘤区和增强肿瘤区)和正常组织区进行分割和标注,对于辅助脑肿瘤的诊疗具有重要作用。本文对MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法进行了总结与分析,给出了各类方法的基本思想、网络架构形式、代表性改进方案以及优缺点总结等,并给出了部分典型方法在Bra TS(multimodal brain tumor segmentation)数据集上的性能表现与分析结果。通过对该领域研究方法进行综述,对现有基于深度学习的MRI脑肿瘤分割研究方法进行了梳理,作为新的发展方向,MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法较传统方法已取得明显的性能提升,已成为领域主流方法并持续展现出良好的发展前景,有助于进一步推动MRI脑肿瘤分割在临床诊疗上的应用。 展开更多
关键词 磁共振成像 脑肿瘤 人工神经网络 深度学习 分割
基于人工神经网络的辅导员职业能力预测 认领
20
作者 谭雪青 宋军 徐梁 《智库时代》 2020年第4期92-93,共2页
辅导员职业能力受政策导向、工作环境、个人情况等诸多因素影响,准确的预测出急需提升的因素是解决问题的关键。本文针对普通高校,面对面调研了辅导员对国家、学校、个人三个层次的主观心理及辅导员能力的考核结果,并采用灰色关联度方... 辅导员职业能力受政策导向、工作环境、个人情况等诸多因素影响,准确的预测出急需提升的因素是解决问题的关键。本文针对普通高校,面对面调研了辅导员对国家、学校、个人三个层次的主观心理及辅导员能力的考核结果,并采用灰色关联度方法对影响因素进行了分析筛选;用人工神经网络对样本数据进行了分析建模。模拟结果表明120组样本数据对设计的多层神经网络进行训练、验证及测试,关联系数(R)在0.85以上,均方误差(Mean Squared Error,MSE)为0.006以下,人工神经网络能准确应用于辅导员职业能力预测。表明我国高校辅导员工作环境较好;人工神经网络模型适用于辅导员职业能力预测;对国家及个人的满意度和自信度是影响辅导员职业能力的主要因素,而学校政策影响较少。 展开更多
关键词 高校辅导员 职业能力 灰色关联度 人工神经网络 统计学
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