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基于孪生神经网络的时间序列相似性度量 预览
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作者 姜逸凡 叶青 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1041-1045,共5页
在时间序列分类等数据挖掘工作中,不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同,因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算,忽略了不同数据集所... 在时间序列分类等数据挖掘工作中,不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同,因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算,忽略了不同数据集所包含的知识标注对于相似性度量的影响。为了解决这一问题,提出基于孪生神经网络(SNN)的时间序列相似性度量学习方法。该方法从样例标签的监督信息中学习数据之间的邻域关系,建立时间序列之间的高效距离度量。在UCR提供的时间序列数据集上进行的相似性度量和验证性分类实验的结果表明,与ED/DTW-1NN相比SNN在分类质量总体上有明显的提升。虽然基于动态时间弯曲(DTW)的1近邻(1NN)分类方法在部分数据上表现优于基于SNN的1NN分类方法,但在分类过程的相似度计算复杂度和速度上SNN优于DTW。可见所提方法能明显提高分类数据集相似性的度量效率,在高维、复杂的时间序列的数据分类上有不错的表现。 展开更多
关键词 时间序列 相似性度量 神经网络 孪生神经网络
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一种神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法 预览
2
作者 陈亮 陈丽芳 刘保相 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期476-481,共6页
地震资料的有效信号反射弱,且易受多次波的影响,不可避免地存在随机噪声干扰。提出一种基于神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法,采用神经网络模型,识别出随机噪声信号,对该信号进行小波包分解,获取多类别随机噪声信号,采用级... 地震资料的有效信号反射弱,且易受多次波的影响,不可避免地存在随机噪声干扰。提出一种基于神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法,采用神经网络模型,识别出随机噪声信号,对该信号进行小波包分解,获取多类别随机噪声信号,采用级联BP神经网络模型提取出多类别随机噪声信号,实现地震数据的随机信号压制。实验结果显示,这种改进小波方法对地震数据随机噪声信号的去噪效果较好,在复杂沉积地质结构被探测介质的地震数据随机噪声压制方面具有较强的适用性。 展开更多
关键词 神经网络 小波包分解 随机噪声 去噪 BP神经网络
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基于RBF神经网络识别路面不平度的研究 预览
3
作者 谷盛丰 顾久 +2 位作者 郑玲玲 赵旗 李杰 《汽车工程学报》 2019年第3期157-163,共7页
针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法。对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF神经网络输入方... 针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法。对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF神经网络输入方案,采用相关系数和均方根误差作为RBF神经网络识别效果的评价指标。通过采用车辆和路面不平度系统4自由度平面模型仿真获得车辆响应和前轮路面不平度,应用RBF神经网络对常用路面等级和常用车速行驶下某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,所提出的方法解决了基于RBF神经网络识别路面不平度的3个问题,可以用于其它神经网络识别路面不平度。 展开更多
关键词 路面不平度识别 神经网络 RBF神经网络 正交试验设计 平顺性
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基于深度神经网络的城市声音分类模型研究 预览
4
作者 陈波 俞轶颖 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期199-203,共5页
为充分利用城市生态环境中各种声音包含的信息,提取Mel频率倒谱系数、Mel图谱、频谱质心、色度图谱(Chromagram)和光谱对比度等5种特征,通过深度神经网络模型进行城市环境声音的分类,该模型分类精度达88.6%,优于基于Mel频率倒谱系数的... 为充分利用城市生态环境中各种声音包含的信息,提取Mel频率倒谱系数、Mel图谱、频谱质心、色度图谱(Chromagram)和光谱对比度等5种特征,通过深度神经网络模型进行城市环境声音的分类,该模型分类精度达88.6%,优于基于Mel频率倒谱系数的基本分类方法,并提出一种基于卷积神经网络的声音分类模型来评估连续小卷积核卷积神经网络在对短音频城市环境声音进行分类的潜力,与目前其他同类声音分类方法的结果进行对比。 展开更多
关键词 城市声音 神经网络 卷积神经网络 分类
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稀疏神经网络加速器设计 预览
5
作者 周聖元 杜子东 陈云霁 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第3期222-231,共10页
针对日益增长的神经网络规模和不断变化的神经网络模型结构,提出了一款新型的稀疏神经网络加速器架构。该架构能够有效利用稀疏神经网络中的权值稀疏性和神经元稀疏性,进一步提升加速器处理神经网络模型时的运算速度。同时,该架构能够... 针对日益增长的神经网络规模和不断变化的神经网络模型结构,提出了一款新型的稀疏神经网络加速器架构。该架构能够有效利用稀疏神经网络中的权值稀疏性和神经元稀疏性,进一步提升加速器处理神经网络模型时的运算速度。同时,该架构能够支持逐元素乘法/加法等运算,从而进一步提高加速器的灵活性,高效支持并加速Resnet等新型的神经网络结构。实验结果显示,基于5个具有代表性神经网络模型,该架构相比于现有的先进的稀疏神经网络加速器有平均为2.57倍的加速比,同时针对Resnet-18和Resnet-50的BN层分别平均有4.40倍和4.57倍的加速比。 展开更多
关键词 神经网络 稀疏神经网络 加速器
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基于机器学习的车险索赔频率预测 预览
6
作者 曾宇哲 吴嫒博 +1 位作者 郑宏远 罗来娟 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第5期69-78,共10页
近年来,广义线性模型已被广泛用于车险定价,而一些研究结果显示机器学习在某些方面优于广义线性模型,但这些结果都只是基于某个单一数据集。为了更全面地比较广义线性模型与机器学习方法在车险索赔频率预测问题上的效果,对7个车险数据... 近年来,广义线性模型已被广泛用于车险定价,而一些研究结果显示机器学习在某些方面优于广义线性模型,但这些结果都只是基于某个单一数据集。为了更全面地比较广义线性模型与机器学习方法在车险索赔频率预测问题上的效果,对7个车险数据集进行了比较测试,包括深度学习、随机森林、支持向量机、XGboost等机器学习方法;基于相同的训练集,建立不同的广义线性模型预测索赔频率,根据最小信息准则(AIC)选取最优的广义线性模型;通过交叉验证调参获得机器学习最佳参数和模型。研究结果显示:在所有的数据集上XGboost的预测效果一致地优于广义线性模型;对于某些自变量较多、变量间相关性强的数据集,神经网络、深度学习和随机森林的预测效果比广义线性模型更好。 展开更多
关键词 汽车保险 索赔频率 机器学习 梯度提升 深度学习 神经网络
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应用改进卷积神经网络的网络安全态势预测方法 预览
7
作者 张任川 张玉臣 +1 位作者 刘璟 范钰丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期86-93,共8页
针对神经网络态势预测模型训练复杂度高的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的态势预测方法。结合深度可分离卷积与分解卷积技术的优点,提出了一种基于复合卷积结构的改进型卷积神经网络安全态势预测模型,实现了态势要素和态势值的... 针对神经网络态势预测模型训练复杂度高的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的态势预测方法。结合深度可分离卷积与分解卷积技术的优点,提出了一种基于复合卷积结构的改进型卷积神经网络安全态势预测模型,实现了态势要素和态势值的映射。实验仿真结果证明,相比于已有的典型预测方法,该方法明显降低了复杂度,减少了预测时间,并提升了预测准确率。 展开更多
关键词 态势预测 神经网络 卷积神经网络 复合卷积结构
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BP网络结构和算法对非线性系统进行辨识 预览
8
作者 丁伟 陈羽鲲 《山东化工》 CAS 2019年第2期137-139,共3页
利用MATLAB神经网络工具箱进行了基于BP神经网络的非线性系统辨识仿真研究,针对实际问题选取BP网络结构和BP算法,并对网络输入、输出、隐层节点的个数选取作了探讨,选取一个非线性系统,通过改变隐层节点数和训练函数,找出适当的BP网络... 利用MATLAB神经网络工具箱进行了基于BP神经网络的非线性系统辨识仿真研究,针对实际问题选取BP网络结构和BP算法,并对网络输入、输出、隐层节点的个数选取作了探讨,选取一个非线性系统,通过改变隐层节点数和训练函数,找出适当的BP网络结构和算法对非线性系统进行辨识。 展开更多
关键词 神经网络 系统辨识 BP网络 BP算法
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基于LM-BP神经网络的FlexRay总线系统的预测控制 预览
9
作者 刘志超 张良玉 +1 位作者 杨梅 王义 《现代电子技术》 北大核心 2019年第3期82-86,共5页
为了提高汽车高速数据传输总线FlexRay车载网络的控制性能,确保FlexRay总线网络在大负载传输数据时控制系统工作的稳定性,提出一种基于Levenberg-Marquardt(LM)算法神经网络的FlexRay总线预测控制系统的方法。通过采样当前时刻的FlexRa... 为了提高汽车高速数据传输总线FlexRay车载网络的控制性能,确保FlexRay总线网络在大负载传输数据时控制系统工作的稳定性,提出一种基于Levenberg-Marquardt(LM)算法神经网络的FlexRay总线预测控制系统的方法。通过采样当前时刻的FlexRay车载网络的工作状态预测下一时刻车载网络的运行状态,以在线自适应调节任务工作量的方式适应车载网络系统中时刻变化的负载,提高FlexRay网络控制系统的可靠性和稳定性。仿真结果表明,LM.BP神经网络预测控制具有很好的自适应性和鲁棒性,有效提高了FlexRay车载网络的安全性和稳定性。 展开更多
关键词 FLEXRAY 车载网络 神经网络 自适应调节 预测控制 网络性能
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基于神经网络的管网漏失定位实例研究 预览
10
作者 王俊岭 吴宾 +2 位作者 聂练桃 李爽 韩伟 《水利水电技术》 北大核心 2019年第4期47-54,共8页
为了在复杂且不直观的供水管网中快速实时定位漏点,以某城市区域管网为对象,在其上游、中游和下游各选取3条没有经过训练的管道,进行不同损坏程度的漏损模拟,利用BP神经网络可以逼近任意的非线性映射特点,将模拟数据作为训练样本训练神... 为了在复杂且不直观的供水管网中快速实时定位漏点,以某城市区域管网为对象,在其上游、中游和下游各选取3条没有经过训练的管道,进行不同损坏程度的漏损模拟,利用BP神经网络可以逼近任意的非线性映射特点,将模拟数据作为训练样本训练神经网络,建立漏损点位置与测压点压力之间的非线性关系,构建基于BP神经网络的实时漏点定位模型。结果表明,模型预测的漏点位置横纵坐标的平均相对误差分别为4.16%和1.40%,预测的漏点偏移距离最小为6 m。当漏损面积比为0.01时,泄漏流量只有1 L/s,完全可以达到快速定位。此研究成果对实际管网的应用提供了理论基础和技术支持。 展开更多
关键词 管网运行 神经网络 管网漏失 压力监测点
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基于East的大角度倾斜车牌检测算法研究 预览
11
作者 杨飚 周文婷 《现代计算机》 2019年第12期53-56,共4页
车牌检测是车牌识别系统中关键的第一步,传统的车牌检测算法存在大角度下车牌检测精度不高的问题。East算法将车牌检测看成场景文本检测问题来处理,直接预测图像中任意角度的车牌位置和倾斜信息。采用改进的East网络对车牌进行检测,特... 车牌检测是车牌识别系统中关键的第一步,传统的车牌检测算法存在大角度下车牌检测精度不高的问题。East算法将车牌检测看成场景文本检测问题来处理,直接预测图像中任意角度的车牌位置和倾斜信息。采用改进的East网络对车牌进行检测,特征提取采用PVANet来加速运算,整个网络端到端训练,有效避免不必要的中间步骤,直接得到车牌区域。实验结果表明,构建的车牌检测算法具有较好的检测效果,可以准确检测大角度倾斜车牌的位置坐标信息,提高检测精度。 展开更多
关键词 车牌检测 神经网络 East网络
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计算机网络安全检验中神经网络的应用 预览
12
作者 陆黎 《黑河学院学报》 2019年第3期212-214,共3页
计算机网络安全检验始终是计算机网络体系发展的核心内容,而神经网络在计算机网络安全检验中的科学化运用,则从根本上解决现代计算机网络发展的安全管理问题。根据计算机网络安全检验特点,对神经网络应用进行分析,并制定有效的计算机网... 计算机网络安全检验始终是计算机网络体系发展的核心内容,而神经网络在计算机网络安全检验中的科学化运用,则从根本上解决现代计算机网络发展的安全管理问题。根据计算机网络安全检验特点,对神经网络应用进行分析,并制定有效的计算机网络安全检验神经网络应用设计方案,以此为神经网络在计算机网络安全检验方面的合理化运用提供参考。 展开更多
关键词 计算机网络 安全 检验 神经网络
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一种改进AFSA-Elman边坡位移预测网络 预览
13
作者 王述红 任艺鹏 邢观华 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期115-120,共6页
Elman网络在边坡位移序列预测的应用中,对于网络隐含层神经元个数、阈值的选取没有具体的定论,且收敛速度慢,容易陷入局部解.基于此,将人工鱼群算法与Elman网络相结合,建立了改进的AFSA-Elman边坡位移预测网络,修正鱼群算法的步长,并利... Elman网络在边坡位移序列预测的应用中,对于网络隐含层神经元个数、阈值的选取没有具体的定论,且收敛速度慢,容易陷入局部解.基于此,将人工鱼群算法与Elman网络相结合,建立了改进的AFSA-Elman边坡位移预测网络,修正鱼群算法的步长,并利用经改进后鱼群算法强大的寻优能力,对Elman网络的初始权值和阈值进行优化,提高了Elman网络的预测精度和收敛速度.将改进的AFSA-Elman网络与传统Elman网络以及AFSA-BP网络进行对比,并模拟了3种网络的迭代过程,发现改进的AFSA-Elman预测网络较以上两种预测网络具有较高的精度,收敛性更好,更适用于边坡位移的预测. 展开更多
关键词 人工鱼群算法 ELMAN网络 边坡 神经网络 位移
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基于改进PSO-BP网络的配电网故障选线与测距 预览
14
作者 李升健 黄灿英 陈艳 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期6-11,共6页
针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更... 针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更强的粒子群优化算法,通过提取配电网的零序电压与电流的暂态及稳态特征来构成特征向量,并分别使用训练集训练改进粒子群优化神经网络算法,从而能更精确地预测配电网的故障线路及其距离.仿真测试结果表明,所提出的算法能获得更精确的选线和测距结果,具有一定的实用性. 展开更多
关键词 粒子群优化 神经网络 混沌优化 配电网 故障选线 故障测距 暂态 稳态 最优解
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径向基函数神经网络用于小比例尺道路网选取
15
作者 袁林辉 刘凯 +2 位作者 刘佩 沈婕 马劲松 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期8-14,20共8页
针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。... 针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。相比时下较常用的反向传播神经网络,径向基函数神经网络具有更高效的学习性能。利用径向基函数神经网络的非线性映射能力,对样本进行训练和验证,并选择不同结构类型(放射式、格网式和自由式)的道路网进行选取实验。结果表明,该方法在小比例尺道路网选取研究中具有可行性,且在自动获取选取参数的同时提高了选取精度。 展开更多
关键词 道路网 智能选取 制图综合 径向基函数 神经网络
基于分支网络辅助任务的端到端自动驾驶 预览
16
作者 王丹 《集成电路应用》 2019年第3期50-53,共4页
深度卷积神经网络CNN通过输入图片直接预测出方向盘转角,以端到端的方式应用在自动驾驶车道保持任务上并取得了较好的效果。但在同时进行车道保持与绕开障碍物难题上,当前的方法还不足以对车辆有较好的控制。采用分支网络辅助任务学习方... 深度卷积神经网络CNN通过输入图片直接预测出方向盘转角,以端到端的方式应用在自动驾驶车道保持任务上并取得了较好的效果。但在同时进行车道保持与绕开障碍物难题上,当前的方法还不足以对车辆有较好的控制。采用分支网络辅助任务学习方法,首先采用深度卷积神经网络CNN与长短期循环神经网络LSTM相结合,设计鲁棒性的CNN+LSTM分支网络结构,其次采用语义分割的辅助任务。基于分支网络辅助任务的端到端自动驾驶网络模型不仅能获取场景的空间与时序信息,还能有效地对驾驶场景进行语义理解,从而完成对车辆方向盘转角和速度的同时预测,最终较好地完成同时车道保持与避障绕开的驾驶行为。此网络框架在自动驾驶模拟器GTAV和实车上已经得到验证。 展开更多
关键词 人工智能 自动驾驶 分支网络 神经网络
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基于条件生成对抗网络的图像去雾算法 预览
17
作者 梁毓明 张路遥 +1 位作者 卢明建 杨国亮 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期114-122,共9页
为了提高雾天图像的去雾效果,提出了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法.通过端到端可训练的神经网络对合成的室内和室外数据集进行训练,为了捕捉图像中更多的有用信息,在生成网络中设计了生成器和判别器架构,利用预训练的视觉几... 为了提高雾天图像的去雾效果,提出了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法.通过端到端可训练的神经网络对合成的室内和室外数据集进行训练,为了捕捉图像中更多的有用信息,在生成网络中设计了生成器和判别器架构,利用预训练的视觉几何组特征模型和L-1正则化梯度对损失函数进行修正,并在判别器的最后一层引入Sigmoid函数用于特征映射,以便进行概率分析可归一化.利用合成数据集对损失函数进行训练,得到新的损失函数的参数,然后利用室外自然有雾图像数据集对训练得到的新的损失函数进行测试.实验结果表明:所提算法有效解决了去雾图像的颜色失真、过饱和、视觉伪像等问题,生成效果更好的去雾图像. 展开更多
关键词 图像去雾 神经网络 条件生成对抗网络 有雾图像 损失函数
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输变电重大工程社会效益评价指标体系研究 预览
18
作者 王晓晖 刁海璨 +1 位作者 卢艳超 徐丹 《科技和产业》 2019年第3期83-89,共7页
目前,对于输变电重大工程的社会效益评价尚未形成完整体系,当前研究多集中于评价方法的探讨和分析,对于评价体系构建的研究还较缺乏。为完善输变电重大工程社会效益评价体系,结合国内外机构和其他行业经验,从经济发展、社会发展、资源... 目前,对于输变电重大工程的社会效益评价尚未形成完整体系,当前研究多集中于评价方法的探讨和分析,对于评价体系构建的研究还较缺乏。为完善输变电重大工程社会效益评价体系,结合国内外机构和其他行业经验,从经济发展、社会发展、资源环境发展维度,利用模糊网络分析、聚类分析等方法对社会效益评价通用指标进行归类、筛选等处理,形成通用指标集;结合输变电工程特性,采用神经网络模型,提取输变电工程特性指标集;在此基础上构建输变电重大工程社会效益评价体系。 展开更多
关键词 输变电工程社会效益 模糊社会网络分析 聚类分析 神经网络
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基于智能优化算法的神经网络安全设计与优化 预览
19
作者 李明东 李雪竹 +1 位作者 王英 徐小雪 《兰州文理学院学报:自然科学版》 2019年第3期33-36,共4页
为了解决网络安全评估模型收敛速度慢、评估指标不完善、模型参数不完备导致的网络安全预测不准确的问题,设计了基于智能优化算法的神经网络状态评估和预测优化模型.首先,基于智能优化算法的并行性、高效性对神经网络评估进行优化,并划... 为了解决网络安全评估模型收敛速度慢、评估指标不完善、模型参数不完备导致的网络安全预测不准确的问题,设计了基于智能优化算法的神经网络状态评估和预测优化模型.首先,基于智能优化算法的并行性、高效性对神经网络评估进行优化,并划分相应的安全等级.其次,利用蚁群算法获取神经网络状态预测模型源码值并对其进行优化,使神经网络状态更加高效和稳定.每个模型都设计实验验证遗传算法对神经网络模型的优化和提升. 展开更多
关键词 网络安全 态势预估 神经网络
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多尺度膨胀卷积神经网络资源三号卫星影像云识别
20
作者 高琳 宋伟东 +1 位作者 谭海 刘阳 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期299-307,共9页
为提高影像云识别精度,提出一种多尺度膨胀卷积深层神经网络云识别方法。结合卫星影像特征,设计云识别卷积神经网络结构,该结构包含深层特征编码模块、局部多尺度膨胀感知模块以及云区预测解码模块。首先,编码模块中通过基础卷积层获取... 为提高影像云识别精度,提出一种多尺度膨胀卷积深层神经网络云识别方法。结合卫星影像特征,设计云识别卷积神经网络结构,该结构包含深层特征编码模块、局部多尺度膨胀感知模块以及云区预测解码模块。首先,编码模块中通过基础卷积层获取深度特征;其次,联合多尺度膨胀卷积和池化层共同感知,每层操作连接非线性函数,以提升网络模型的表达能力;最后,云区预测解码模块中融合对应编码模块的特征,再利用L1正则化上采样算法实现端对端的像素级云识别结果。选用典型云遮挡区域影像进行云识别实验,并与Otsu算法和FCN-8S算法进行对比。结果表明,本文所提算法的检测精度较高,Kappa系数显著提升。 展开更多
关键词 遥感 神经网络 膨胀卷积 云识别 资源三号卫星影像 全卷积网络
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