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基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估 认领
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作者 白玉 李筱琳 《数字技术与应用》 2020年第3期84-85,87,共3页
针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大等特点,提出了自回归小波神经网络(Self-recurrent Wavelet Neural Network,SRWNN)的空中目标威胁评估方法。通过分析SRWNN结合递归神经网络(Recurrent Neural Net RNN)的吸引子动力学和WN... 针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大等特点,提出了自回归小波神经网络(Self-recurrent Wavelet Neural Network,SRWNN)的空中目标威胁评估方法。通过分析SRWNN结合递归神经网络(Recurrent Neural Net RNN)的吸引子动力学和WNN快速收敛的特点,建立了SRWNN模型,提出了SRWNN的参数优化学习算法,以实现增强自学习能力的目的,然后分析了威胁评估的影响因素,给出了基于SRWNN的空中目标威胁评估算法的程序设计。仿真实验结果表明,与WNN相比,该算法提高了系统的稳定性,加快了收敛速度,增强了预测精度。 展开更多
关键词 目标威胁评估 神经网络 小波神经网络 自回归小波神经网络
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一种针对多核神经网络处理器的窃取攻击 认领
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作者 高成思 陈维伟 王颖 《信息安全学报》 CSCD 2020年第3期23-34,共12页
随着神经网络的广泛应用,它自身的安全问题也成为了一个重要的研究课题。将神经网络部署到神经网络处理器上运行是提高能效比的有效方法,但同时也引入了一些新的安全问题,比如侧信道信息泄露,本文以多核CNN处理器为基础,利用时间和内存... 随着神经网络的广泛应用,它自身的安全问题也成为了一个重要的研究课题。将神经网络部署到神经网络处理器上运行是提高能效比的有效方法,但同时也引入了一些新的安全问题,比如侧信道信息泄露,本文以多核CNN处理器为基础,利用时间和内存侧信道信息,提出了一种针对多核CNN处理器的用户算法信息窃取攻击方法,经过试验证明了攻击的有效性,并针对多核神经网络处理器在时间和内存侧信道方面的脆弱性,提出了有效的防御手段,对如何保护神经网络处理器的安全提供了一定的参考意义。 展开更多
关键词 神经网络 CNN处理器 多核 侧信道 模型窃取
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基于云模型的混合量子神经网络算法及其仿真研究 认领
3
作者 刘小红 张人龙 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第2期17-23,共7页
在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集上进行的实验仿真表明:混合量子算法具有量子算法轨迹行为性能... 在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集上进行的实验仿真表明:混合量子算法具有量子算法轨迹行为性能的优势;同时该混合算法可将提取的特征输入到量子神经网络中对数据集进行分类。该算法改进了量子神经网络的损失函数,提高了误差分析性能。最后,通过仿真实验验证了该混合量子算法在收敛速度和鲁棒性等方面均优于量子神经网络算法。 展开更多
关键词 云模型 神经网络 量子算法 混合量子神经网络算法 鲁棒性能
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Negotiation Assistant Bot of Pricing Prediction Based on Machine Learning 认领
4
作者 Tingwei Liu Zheng Zheng 《智能科学国际期刊(英文)》 2020年第2期9-21,共13页
Artificial intelligence (AI) has been used to develop and advance numerous fields and industries, including finance, healthcare, education, transportation and more. However, in the business negotiation field, such as ... Artificial intelligence (AI) has been used to develop and advance numerous fields and industries, including finance, healthcare, education, transportation and more. However, in the business negotiation field, such as bargain, the AI has not yet exerted its power. In order to explore the application of AI into business negotiation, we have built an intelligent robot that can help customers?that lack negotiation skills when bargaining in their shopping sceneries. This bot can make decision by itself via price prediction function implemented?by machine learning algorithms and the tool of decision tree. As a result, our bot has?got a positive performance during a used car trade. Although the algorithm of the project is relatively simple, its main contribution is to show the potential application of AI in the business negotiation. We believe that it can provide ideas and directions for the future development of business negotiation robot. 展开更多
关键词 NEGOTIATION PRICE PREDICTION Machine Learning Neural Network
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一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型 认领
5
作者 郜成胜 张君福 +2 位作者 李伟平 赵文 张世琨 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期442-448,共7页
命名实体识别与共指消解均依赖于对实体相邻文本信息的学习,本文提出一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型,共用双向长短时记忆模型LSTM编码层对输入序列中每个词前后方向上下文信息进行编码,并通过训练学习得到上下... 命名实体识别与共指消解均依赖于对实体相邻文本信息的学习,本文提出一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型,共用双向长短时记忆模型LSTM编码层对输入序列中每个词前后方向上下文信息进行编码,并通过训练学习得到上下文信息传递到前馈神经网络FFNN模型以提高共指消解精度,通过将领域文档及篇章语义向量加入FFNN,改进共指消解算法并优化共指消解模型.基于领域文本数据集进行联合模型训练,实验结果表明该联合模型可以有效地提高共指消解精度. 展开更多
关键词 神经网络 命名实体识别 共指消解 联合神经网络模型
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基于SHPSO-GA-BP的成品汽油调和中加氢汽油组分辛烷值的预测 认领
6
作者 李炜 王晓明 +2 位作者 蒋栋年 李亚洁 梁成龙 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期3191-3200,共10页
针对成品汽油调和配方建模中加氢汽油组分辛烷值难以实时获取,考虑遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络存在的问题,提出了一种串行混合粒子群遗传算法(... 针对成品汽油调和配方建模中加氢汽油组分辛烷值难以实时获取,考虑遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络存在的问题,提出了一种串行混合粒子群遗传算法(serial hybrid PSO-GA,SHPSO-GA)优化BP网络,并用于辛烷值的预测建模。该方法首先将PSO算法的输出依据适应度值分为优劣2个种群,弃劣留优;然后对留优种群再进行GA的交叉变异操作,进一步优化种群,经过每一代PSO和GA的交替优化,并将最优种群用于BP网络参数优化;最后基于该方法和工业历史数据,建立了加氢汽油组分辛烷值的预测模型,仿真结果表明,较传统BP,以及改进的GA-BP、PSO-BP、PSO-GA-BP等方法,SHPSO-GA-BP由于将PSO与GA进行更优的深度融合,具有更好的预测性能,可以用于辛烷值的预测。 展开更多
关键词 辛烷值 预测 神经网络 遗传算法 粒子群算法 SHPSO-GA-BP神经网络 优化
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基于神经网络的雷达实际探测距离研究 认领
7
作者 程子光 尹康银 +1 位作者 叶全国 王前 《舰船电子工程》 2020年第2期57-61,共5页
雷达实际探测距离是一项十分重要的能力指标,凭经验或查阅威力图等得到的值与实际值往往存在较大偏差,不利于精细化任务行动。在量化分析影响雷达探测距离的天气、干扰、目标高度、大小等因素基础上,设计了BP神经网络框架模型,给出了样... 雷达实际探测距离是一项十分重要的能力指标,凭经验或查阅威力图等得到的值与实际值往往存在较大偏差,不利于精细化任务行动。在量化分析影响雷达探测距离的天气、干扰、目标高度、大小等因素基础上,设计了BP神经网络框架模型,给出了样本数据获得方法,通过样本训练和实验找到了比较合理的神经网络结构参数。检验结果表明,该网络模型能准确算出各种条件下的雷达实际探测距离,具有应用简单、容错性高等特点。 展开更多
关键词 神经网络 雷达探测距离 BP网络 影响因素 量化分析 人工智能
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DAN:一种用于个性化推荐的深度联合神经网络 认领
8
作者 谭清美 王旭娜 《信息与电子工程前沿:英文版》 SCIE EI CSCD 2020年第7期963-980,共18页
传统推荐系统采用的协同过滤技术存在数据稀疏问题,同时传统的矩阵分解算法简单地将用户和项目分解为潜在因素的线性模型,这些局限性导致传统推荐算法推荐效果有限。在此情况下,出现了基于深度学习的推荐系统。当前深度学习推荐大多利... 传统推荐系统采用的协同过滤技术存在数据稀疏问题,同时传统的矩阵分解算法简单地将用户和项目分解为潜在因素的线性模型,这些局限性导致传统推荐算法推荐效果有限。在此情况下,出现了基于深度学习的推荐系统。当前深度学习推荐大多利用深度神经网络针对一些辅助信息建模,且在建模过程中根据输入数据类别,分别采用多条映射通路,将原始输入数据映射到潜在向量空间。然而,这些深度神经网络推荐算法忽略了不同类别数据间的联合作用可能对推荐效果产生的潜在影响。针对这一问题,本文提出一种基于多类别信息联合作用的前馈深度神经网络推荐方法——深度联合网络,以解决隐性反馈的推荐问题。具体来说,一方面,本文研究在模型的底层输入中不仅包含用户和项目信息,而且包含更多辅助信息。另一方面,充分考虑不同类别信息的联合作用对推荐效果的影响。在公开数据集上的实验表明,我们提出的方法对现有方法有显著改进。经验证据表明,使用深度联合推荐可以提供更好推荐性能。 展开更多
关键词 神经网络 深度学习 DAN 推荐
基于MEA-LVQ的网络态势预测模型 认领
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作者 张泽 樊江伟 周南 《信息安全研究》 2020年第6期499-505,共7页
网络安全事件时刻发生,互联网持续处于危险之中,网络安全时刻受到威胁.网络态势是评估一段时间内的网络安全状态的指标,为预防网络安全事件的发生提供了前提条件.回归型神经网络常用来解决网络态势评估问题,但是模型存在许多缺陷,导致... 网络安全事件时刻发生,互联网持续处于危险之中,网络安全时刻受到威胁.网络态势是评估一段时间内的网络安全状态的指标,为预防网络安全事件的发生提供了前提条件.回归型神经网络常用来解决网络态势评估问题,但是模型存在许多缺陷,导致预测准确率不高,为了提高分类准确率,建立MEA-LVQ的网络态势预测模型,使用思维进化算法优化网络的初始权值可以有效弥补LVQ神经网络的缺陷.采用数据集进行5次实验,模型每次分类的准确率均在90%以上,实验结果表明该模型可有效处理网络态势的分类问题,具有较好的评估分类能力,可以为管理人员提供较为可靠的参考值,管理人员可以及时处理威胁网络安全的事件,有效维护网络的安全与稳定. 展开更多
关键词 网络安全 网络态势预测 思维进化算法 学习向量量化 神经网络
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罗塞塔石碑与机器翻译 认领
10
作者 冯志伟 《外语学刊》 CSSCI 北大核心 2020年第1期1-17,共17页
解读Rosetta石碑依据的平行语料库方法是非常具有启发性的,这样的方法现在已经成为当代机器翻译方法的基础,它既是统计机器翻译方法的基础,也是神经机器翻译方法的基础。神经机器翻译需要大规模语言数据资源的支持,语言数据资源的匮乏... 解读Rosetta石碑依据的平行语料库方法是非常具有启发性的,这样的方法现在已经成为当代机器翻译方法的基础,它既是统计机器翻译方法的基础,也是神经机器翻译方法的基础。神经机器翻译需要大规模语言数据资源的支持,语言数据资源的匮乏是当前神经机器翻译面临的一个难题。 展开更多
关键词 Rosetta石碑 语言数据资源 统计机器翻译 噪声信道模型 神经机器翻译 神经网络 数据资源匮乏
智能网络系统低匹配度数据深度挖掘算法研究 认领
11
作者 韩高峰 《宁夏师范学院学报》 2020年第4期82-88,共7页
常规的挖掘算法在处理智能网络系统中的低匹配度数据时,因迭代次数过多造成运算节点上的数据挖掘完成度较低.为此,提出智能网络系统低匹配度数据深度挖掘算法研究.经过数据变换和数据规约处理数据,将数据转换成更适合深度挖掘的格式,最... 常规的挖掘算法在处理智能网络系统中的低匹配度数据时,因迭代次数过多造成运算节点上的数据挖掘完成度较低.为此,提出智能网络系统低匹配度数据深度挖掘算法研究.经过数据变换和数据规约处理数据,将数据转换成更适合深度挖掘的格式,最大限度地精简数据量,利用神经网络模型更新挖掘规则,同时将数据结构中冗余连接与节点去掉,采用I/O输入输出方式循环计算完成数据深度挖掘.测试结果表明:相同的测试条件下,与常规的挖掘算法相比,提出的低匹配度数据深度挖掘算法在不同的运算节点上的挖掘完成度更高,始终保持在85%~99%之间,适合应用在智能网络系统低匹配度数据深度挖掘中. 展开更多
关键词 智能网络 神经网络 低匹配度 数据挖掘
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基于神经网络的交换机智能故障定位技术研究 认领
12
作者 邓科 严利雄 +2 位作者 陈理 杨绍华 李挺 《电子设计工程》 2020年第5期143-147,共5页
为了迎合大规模网络对精准网络故障定位与故障识别的需求,文中针对大规模网络交换机智能故障定位技术进行研究,提出基于神经网络的智能定位方法。该方法通过设计分布式的硬件网络设备,利用主控板卡有效地提高网络故障的定位精度,同时利... 为了迎合大规模网络对精准网络故障定位与故障识别的需求,文中针对大规模网络交换机智能故障定位技术进行研究,提出基于神经网络的智能定位方法。该方法通过设计分布式的硬件网络设备,利用主控板卡有效地提高网络故障的定位精度,同时利用软件平台设计基于神经网络的故障诊断方法,通过该方法可准确识别出故障类型,为故障解决提供了可靠的信息。根据系统测试结果显示,提出的智能定位方法可实现高精度的交换机故障定位与识别,为网络的管理与维护提供一定的帮助。 展开更多
关键词 神经网络 交换机 分布式网络设备 故障诊断
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基于神经网络BP算法的局部电网短期负荷预测系统 认领
13
作者 邹治锐 高坤 +2 位作者 朱伟 姚境 唐伟斌 《湖南电力》 2020年第2期74-77,共4页
电网负荷受天气、节假日、生活方式等多方面影响,短期呈现随机性,长期来看,又有一定的规律可循。选择合适的短期负荷预测模型,将有利于提高短期负荷预测的准确率,极大方便调度机构的短期负荷预测工作。本文基于神经网络BP算法的局部电... 电网负荷受天气、节假日、生活方式等多方面影响,短期呈现随机性,长期来看,又有一定的规律可循。选择合适的短期负荷预测模型,将有利于提高短期负荷预测的准确率,极大方便调度机构的短期负荷预测工作。本文基于神经网络BP算法的局部电网短期负荷预测,通过采集局部电网数据样本,获得大量数组,再使用神经网络BP算法进行自适应学习,获取各因素与负荷之间的非线性关系,预测局部电网负荷变化趋势,提前调控电网方式,降低局部电网主变、线路运行风险,确保电网安全运行。 展开更多
关键词 短期负荷预测 局部电网 神经网络 BP算法 MATLAB
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基于YOLOv3的深度学习交通标志识别系统 认领
14
作者 张钟文 高宇 +1 位作者 王静 曹登平 《建筑电气》 2020年第7期64-68,共5页
介绍采用深度学习算法中的目标检测网络模型在禁令交通标志识别研究方面的难点以及国内外对此类问题的相关研究成果;阐述基于YOLOv3目标检测网络模型以及其训练方法;通过测定平均精度及平均召回率对研究结果进行评估。
关键词 交通标志识别 神经网络 深度学习 自动驾驶 YOLOv3 目标检测网络模型 数据处理 模型训练
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基于残差聚集网的恶劣天气环境下图像清晰化处理 认领
15
作者 刘扬 《指挥控制与仿真》 2020年第2期46-52,共7页
恶劣天气环境下的图像清晰化处理技术可以协助军事作战人员高效准确地进行目标检测、识别和跟踪,在安防与交通导航等领域也有较高的应用价值。针对沙尘、雨、雪、雾、霾等恶劣天气环境造成的图像失真问题,提出了一种新的基于深度神经网... 恶劣天气环境下的图像清晰化处理技术可以协助军事作战人员高效准确地进行目标检测、识别和跟踪,在安防与交通导航等领域也有较高的应用价值。针对沙尘、雨、雪、雾、霾等恶劣天气环境造成的图像失真问题,提出了一种新的基于深度神经网络的图像清晰化技术,通过构造残差聚集模块来提取细节特征,使用稠密连接,并组合低维特征生成高维特征。实验结果表明,该网络在图像去雨流任务上相比DDN和DualCNN有较为明显的改善,在图像去噪、去雾、去模糊、去雨滴等任务上也达到了理想效果。 展开更多
关键词 残差聚集网 神经网络 深度学习 图像处理
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一种基于神经网络的网络设备故障预测系统 认领
16
作者 黄培 《办公自动化》 2020年第11期23-27,45,共6页
引入基于状态的维修技术,构建了基于多状态在网运行设备故障预测模型。该模型根据故障的严重性将预警等级划分为四层,对于不同的预警级别,分别构建神经网络,解决了设备故障预测精度不高的难题,提升了基于多状态的故障预测能力。
关键词 神经网络 多状态 网络设备 故障预测
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基于梯度的深度网络剪枝算法 认领
17
作者 王忠锋 徐志远 +2 位作者 宋纯贺 张宏宇 蔡颖凯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1253-1259,共7页
深度神经网络模型通常存在大量冗余的权重参数,计算深度网络模型需要占用大量的计算资源和存储空间,导致深度网络模型难以部署在一些边缘设备和嵌入式设备上。针对这一问题,提出了一种基于梯度的深度网络剪枝(GDP)算法。GDP算法核心思... 深度神经网络模型通常存在大量冗余的权重参数,计算深度网络模型需要占用大量的计算资源和存储空间,导致深度网络模型难以部署在一些边缘设备和嵌入式设备上。针对这一问题,提出了一种基于梯度的深度网络剪枝(GDP)算法。GDP算法核心思想是以梯度作为评判权值重要性的依据。首先,通过自适应的方法找出阈值进行权值参数的筛选;然后,剔除那些小于阈值的梯度所对应的权值;最后,重新训练剪枝后的深度网络模型来恢复网络精度。实验结果表明:在CIFAR-10数据集上,GDP算法在精度仅下降0.14个百分点的情况下,计算量减少了35.3个百分点;与当前流行的PFEC算法相比,GDP算法使网络模型精度提高了0.13个百分点,计算量下降了1.1个百分点,具有更优越的深度网络压缩与加速性能。 展开更多
关键词 深度网络 压缩与加速 剪枝 自适应阈值 神经网络
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基于粒子群神经网络的农机调度网络安全态势评价 认领
18
作者 江楠 蔡增玉 张建伟 《农机化研究》 北大核心 2020年第1期222-226,共5页
在规模化农机作业过程中,由于农机作业信息发布滞后和农机资源调度不合理,会造成农机作业效率低下的问题,特别是在农忙时节,会影响农作物的收割效果。为了提高农机作业效率,往往需要具备大规模的农机调度网络系统,以对农机资源进行合理... 在规模化农机作业过程中,由于农机作业信息发布滞后和农机资源调度不合理,会造成农机作业效率低下的问题,特别是在农忙时节,会影响农作物的收割效果。为了提高农机作业效率,往往需要具备大规模的农机调度网络系统,以对农机资源进行合理的分配。农忙时网络系统使用的时间比较集中,为了不耽误作业调度系统的顺利运行,网络安全问题不容忽视;而农机调度网络系统的数据较为庞大,想要对其进行网络态势安全评价需要高效的处理算法。为此,将粒子群优化的神经网络算法引入到了农机调度网络安全态势评价过程中,并对其可行性和可靠性进行了验证。实验结果表明:采用粒子群优化的神经网络算法对于网络安全评价的效率较高,可以满足农机网络调度系统网络安全态势评价的需要。 展开更多
关键词 粒子群优化 神经网络 农机调度 网络安全 作业效率
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基于长短期记忆网络和滑动窗口的流数据异常检测方法 认领
19
作者 仇媛 常相茂 +2 位作者 仇倩 彭程 苏善婷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1335-1339,共5页
针对目前流数据存在数量巨大、生成迅速和概念漂移的特点,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络和滑动窗口的流数据异常检测方法。首先采用LSTM网络进行数据预测,之后计算预测值与实际值的差值。对于每个数据,选择合适的滑动窗口,将滑动... 针对目前流数据存在数量巨大、生成迅速和概念漂移的特点,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络和滑动窗口的流数据异常检测方法。首先采用LSTM网络进行数据预测,之后计算预测值与实际值的差值。对于每个数据,选择合适的滑动窗口,将滑动窗口区间内的所有差值进行分布建模,再根据每个差值在当前分布的概率密度来计算数据异常可能性。LSTM网络不仅可以进行数据预测,还可以边预测边学习,实时更新调整网络,保证模型的有效性;而利用滑动窗口可以使得异常分数的分配更为合理。最后使用在真实数据基础上制造的模拟数据进行了实验。实验结果验证了所提方法在低噪声环境下比直接利用差值进行检测和异常数据分布建模法(ADM)方法的平均曲线下面积(AUC)值分别提高了0.187和0.05。 展开更多
关键词 流数据 异常检测 滑动窗口 长短期记忆网络 神经网络
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基于神经网络的并网光伏电站自适应距离保护 认领
20
作者 薛风华 徐微微 +3 位作者 王洪寅 庞吉年 祁言嘉 王宝华 《电工电气》 2020年第4期25-29,共5页
光伏电站并入配电网后,原先配电网的距离保护动作特性发生变化,其分支系数随着光伏电站的出力变化而变化,给含有分布式电源的配电网保护整定计算带来困难。针对某实际光伏电站结构,分析了光伏电站并网后作为分布式电源对配电网距离保护... 光伏电站并入配电网后,原先配电网的距离保护动作特性发生变化,其分支系数随着光伏电站的出力变化而变化,给含有分布式电源的配电网保护整定计算带来困难。针对某实际光伏电站结构,分析了光伏电站并网后作为分布式电源对配电网距离保护的影响,利用BP神经网络建立光伏电站的等效阻抗模型,通过BP神经网络建立其输出功率与等效阻抗的关系,并以此得到自适应距离保护的整定方法,实例验证了该方法的正确性与实用性。 展开更多
关键词 光伏发电 配电网 分支系数 距离保护 神经网络
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