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卷积神经网络GPS坐标转换方法
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作者 崔方 赵庶旭 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第3期1-5,共5页
GPS坐标转换方法对于GPS空间定位系统至关重要。目前已有很多方法被提出用于转换GPS坐标,但效果并不是很显著。究其原因,是因为大多数都存在模型误差和投影误差。针对目前方法的不足,本文利用深度学习对非结构化数据处理的优势,提出了... GPS坐标转换方法对于GPS空间定位系统至关重要。目前已有很多方法被提出用于转换GPS坐标,但效果并不是很显著。究其原因,是因为大多数都存在模型误差和投影误差。针对目前方法的不足,本文利用深度学习对非结构化数据处理的优势,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的GPS坐标转换方法。该方法将GPS数据转化为非结构化图片数据,以其作为CNN的输入层来训练GPS坐标转换模型,这样能够最小化满足对数据的预处理要求,无监督地从数据中学习出有效特征。试验结果表明,该方法与传统坐标转换方法相比,具有更高的转换精度。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 卷积神经网络 坐标转换 全球定位系统
一类未知非线性系统中有限域最优跟踪控制的迭代DHP算法 预览
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作者 吴天庆 陈全发 廖芳芳 《湘潭大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期82-92,共11页
针对一类未知非线性离散时间系统,提出了一种无模型时域有限差分最优跟踪控制方案.在有限时域最优控制理论的框架下,将跟踪控制问题转化为误差动态调节器,引入迭代自适应动态规划(ADP)算法,通过双启发式动态规划(DHP)技术,分别用三个神... 针对一类未知非线性离散时间系统,提出了一种无模型时域有限差分最优跟踪控制方案.在有限时域最优控制理论的框架下,将跟踪控制问题转化为误差动态调节器,引入迭代自适应动态规划(ADP)算法,通过双启发式动态规划(DHP)技术,分别用三个神经网络逼近误差动力学、成本函数和控制率,结合成本函数和控制率的收敛性分析,得到有限时域最优控制器.通过仿真实例验证了跟踪控制方案的有效性. 展开更多
关键词 离散时间系统 最优跟踪 自适应动态规划 双启发式动态规划 有限时域最优跟踪控制 神经网络 神经控制
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基于广义回归神经网络的日总辐射曝辐量预估
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作者 庄述鹏 宫响 +1 位作者 林婵 张淑华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期11-16,共6页
采用广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)模型对山东烟台市福山气象站2000~2003年日总辐射曝辐量进行预估。模型通过交叉验证方法确定其关键参数(光滑因子),以日照时数、平均气压、平均气温、日最高气温、相... 采用广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)模型对山东烟台市福山气象站2000~2003年日总辐射曝辐量进行预估。模型通过交叉验证方法确定其关键参数(光滑因子),以日照时数、平均气压、平均气温、日最高气温、相对湿度、气溶胶光学厚度6个变量作为输入量。结果显示:GRNN15.9%,均方根误差为2.32 MJ/m2,拟合优度为0.892,且模型的预估精度和拟合优度均明显优于LM-BP网络。气溶胶光学厚度对GRNN是预估当地日总辐射曝辐量的一种有效方法。 展开更多
关键词 人工神经网络 LM-BP网络 太阳辐射 预估
基于神经网络的输电线路故障识别方法 预览
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作者 孙翠英 路艳巧 +1 位作者 常浩 岳国良 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第20期283-288,共6页
针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multibox detector,SSD)目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对... 针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multibox detector,SSD)目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对导线故障图片进行处理,在已有模型上对故障特征进行训练,调整超参数优化模型,对模型进行测试,最终将模型在嵌入式设备上进行部署。结果表明,与传统的Faster-RCNN结合VGG16网络模型相比较,大小为传统模型的1/23.78,测试速度快了28倍,精确度为92.60%。该系统不仅有较好的识别效果,而且满足实时性。 展开更多
关键词 神经网络 MobileNet 目标检测 输电线路故障识别
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使用深度残差网络的乘波体气动性能预测 预览
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作者 陈冰雁 刘传振 +1 位作者 白鹏 乔宇 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期505-509,共5页
本文探究深度学习人工智能技术在飞行器气动外形预测中的应用。以激波装配法乘波体设计为背景,建立气动数据快速生成工具,使用拉丁超立方采样得到海量样本数据。使用深度残差神经网络构建气动外形参数到气动性能数据的代理模型,并与随... 本文探究深度学习人工智能技术在飞行器气动外形预测中的应用。以激波装配法乘波体设计为背景,建立气动数据快速生成工具,使用拉丁超立方采样得到海量样本数据。使用深度残差神经网络构建气动外形参数到气动性能数据的代理模型,并与随机森林和双隐层神经网络等普通机器学习模型对比;同时将数据转换为图片,研究基于图片识别的深度学习模型搭建,省略飞行器外形的参数化表达。测试结果说明,深度残差网络作为数据代理模型的精度是随机森林和双隐层神经网络的3倍以上,而基于图片识别的代理模型精度提高有限。研究表明,深度残差网络在乘波体等易于生成大量数据的气动外形的性能预测中效果明显,为深度学习技术在气动外形设计中的应用奠定了基础。 展开更多
关键词 深度学习 乘波体 气动性能 残差 神经网络
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压缩机性能试验系统的故障检测及可靠性研究 预览
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作者 王崇亮 张帅 +2 位作者 李前舸 杜志敏 晋欣桥 《制冷技术》 2019年第3期22-29,共8页
本文针对压缩机性能试验系统,提出了基于神经网络的故障检测及可靠性分析方法。首先,通过分析实际运行数据,筛选稳态工况下数据。其次,利用稳态无故障数据训练神经网络模型,获得压缩机性能测试系统的无故障神经网络模型。然后,通过实验... 本文针对压缩机性能试验系统,提出了基于神经网络的故障检测及可靠性分析方法。首先,通过分析实际运行数据,筛选稳态工况下数据。其次,利用稳态无故障数据训练神经网络模型,获得压缩机性能测试系统的无故障神经网络模型。然后,通过实验分别引入压缩机缺油故障、冷凝器缺水故障、传感器固定偏差和漂移故障。最后,采用训练好的神经网络模型对故障系统进行可靠性分析,检测到了不同故障的发生。实验验证的结果表明,本文提出的基于神经网络的可靠性分析模型,对于压缩机性能测试系统具有较好的检测能力。 展开更多
关键词 压缩机性能测试 故障检测 可靠性研究 神经网络 稳态判别
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基于LightGBM的网络入侵检测系统 预览
7
作者 莫坤 王娜 +2 位作者 李恒吉 李朝阳 李剑 《信息安全研究》 2019年第2期152-156,共5页
入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)是一种能够发现疑似入侵行为并采取相应措施的网络安全设备.现有IDS通常采用传统的常用机器学习算法和简单的深度学习算法,但始终难以避免训练速度慢、准确率不够高的缺点.针对这种情况,... 入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)是一种能够发现疑似入侵行为并采取相应措施的网络安全设备.现有IDS通常采用传统的常用机器学习算法和简单的深度学习算法,但始终难以避免训练速度慢、准确率不够高的缺点.针对这种情况,提出了一种基于LightGBM算法的网络入侵检测系统,对疑似入侵行为样本进行准确分类,该方法可以对数据进行采样从而极大地减小了数据计算量.使用入侵检测系统的标准数据集KDD99数据集,准确率达到94.7%,训练时间缩短至422s.实验结果表明:基于LightGBM算法的网络入侵检测系统相较于常用算法在取得更高准确率的同时训练模型的速度也提高10倍左右. 展开更多
关键词 入侵检测系统 多分类算法 基于梯度的单边采样 互斥特征捆绑 神经网络
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基于MAWILab数据集的短期网络流量预测 预览
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作者 强延飞 刘雅婷 +1 位作者 王永程 谷源涛 《计算机仿真》 北大核心 2019年第5期407-411,共5页
针对网络性能优化中短期流量预测模型选择问题,设计仿真,采用支持向量回归、神经网络(多层感知器)和线性时间序列(ARIMA)等多种模型,对MAWILab数据集中骨干网流量进行短期预测。应用一步预测方法,得到不同流量序列样本的预测结果,通过... 针对网络性能优化中短期流量预测模型选择问题,设计仿真,采用支持向量回归、神经网络(多层感知器)和线性时间序列(ARIMA)等多种模型,对MAWILab数据集中骨干网流量进行短期预测。应用一步预测方法,得到不同流量序列样本的预测结果,通过量化预测误差比较不同模型的预测性能,得出最终结论,在实际网络流量短期预测问题中,与ARIMA模型相比,具有非线性函数拟合功能的支持向量回归和神经网络可以取得更好的预测精度。 展开更多
关键词 流量预测 时间序列 支持向量回归 神经网络
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基于神经网络的英语MOOC系统开发及应用研究
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作者 卢峰 《自动化与仪器仪表》 2019年第7期226-228,共3页
科学技术的发展,尤其是计算机网络技术的发展和进步推动了英语计算机辅助教学发展,然而随着英语CAI教学模式的不断发展,这种相对传统的教学模式在打破高等院校传统英语教学模式的前提下,其弊端也逐渐开始显现,尤其是在当下传统CAI教学... 科学技术的发展,尤其是计算机网络技术的发展和进步推动了英语计算机辅助教学发展,然而随着英语CAI教学模式的不断发展,这种相对传统的教学模式在打破高等院校传统英语教学模式的前提下,其弊端也逐渐开始显现,尤其是在当下传统CAI教学模式对于学生个体化差异的关注度有待缺失.本文以此为突破口,以提供更加完善的服务系统为目的,以神经网络算法为支撑,从系统设计、系统原理评价等角度分析了英语MOOC系统的优势,同时对系统开发和应用做了重点分析。 展开更多
关键词 神经网络 英语 MOOC系统
CNN图像标题生成 预览
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作者 李勇 成红红 +2 位作者 梁新彦 郭倩 钱宇华 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期152-157,共6页
图像标题生成任务需要生成一个有意义的句子来准确地描述该图像的内容,而现有研究通常采用卷积神经网络编码图像信息、循环神经网络来编码文本信息,由于循环神经网络的"串行特性",导致模型的性能低。为解决该问题,基于卷积神... 图像标题生成任务需要生成一个有意义的句子来准确地描述该图像的内容,而现有研究通常采用卷积神经网络编码图像信息、循环神经网络来编码文本信息,由于循环神经网络的"串行特性",导致模型的性能低。为解决该问题,基于卷积神经网络来构建一种模型,采用不同结构的卷积神经网络来同时处理两个模态的数据,得益于卷积运算的"并行特性",该模型的运行效率有明显提升。在两个公开数据集上进行了实验,实验结果在指定的评价指标上也有一定的提升,表明了该模型对于处理图像标题生成任务的有效性。 展开更多
关键词 多模态数据 图像标题 长短期记忆 神经网络
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注意缺陷多动障碍共病破坏性、冲动控制及品行障碍的反应抑制和情绪反应 预览
11
作者 江茜茜 刘丽 +6 位作者 季海峰 高炬 张敏敏 朱云程 李开云 季卫东 李国海 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期30-34,共5页
目的了解注意缺陷多动障碍(ADHD)与破坏性、冲动控制及品行障碍(DICCD)在情绪反应中可能存在的神经心理缺陷的特征。方法选择符合美国精神障碍诊断与统计手册第五版(DSM-5)ADHD诊断标准的6~16岁患儿20名,ADHD共病DICCD患儿20名,DICCD患... 目的了解注意缺陷多动障碍(ADHD)与破坏性、冲动控制及品行障碍(DICCD)在情绪反应中可能存在的神经心理缺陷的特征。方法选择符合美国精神障碍诊断与统计手册第五版(DSM-5)ADHD诊断标准的6~16岁患儿20名,ADHD共病DICCD患儿20名,DICCD患儿20名以及年龄、性别、智力匹配的健康儿童(HC)20名作为对象,选择Golden Stroop测验和情绪Stroop测验对反应抑制和情绪反应进行评估,组间差异采用单因素方差分析,事后分析使用SNK-q检验同质性亚组进行配对比较。结果在Golden Stroop测验中,错误次数(P=0.003)和反应时间(P=0.044)干扰得分组间差异均有统计学意义,进一步PostHoc分析ADHD组的干扰得分显著高于其余三组。在情绪Stroop测验中,平均反应时间组间差异均有统计学意义(均P<0.05),事后分析ADHD共病DICCD组正性词-色一致平均反应时间低于ADHD组而高于DICCD组,疾病组均高于HC组;ADHD共病DICCD与DICCD组正性词-色不一致、负性词-色一致平均反应时间显著低于ADHD组且高于HC组;DICCD组负性词-色不一致平均反应时间显著低于ADHD组与ADHD共病DICCD组且高于HC组。结论ADHD的反应抑制缺陷和异常情绪反应均表现为ADHD的核心症状。偏向性情绪刺激可能对于存在冷漠无情特征的DICCD的反应抑制功能具有的负面作用,尤其在处理负性情绪时问题更为突出,而ADHD与DICCD共病更倾向于DICCD的情绪反应特质。 展开更多
关键词 注意缺陷多动障碍 破坏性行为障碍 神经网络 反应抑制 STROOP效应
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基于神经网络的CVT传递函数的研究 预览
12
作者 唐琪 李国伟 +1 位作者 李慧 单晟毅 《电子设计工程》 2019年第7期71-74,共4页
针对CVT二次侧所测电压无法准确反应电能质量的实际问题,并通过分析CVT线性等效电路和非线性因素的影响,提出建立神经网络来对CVT谐波传递函数进行研究。接着通过搭建CVT线性等效电路,对各次谐波进行了仿真。然后构建了BP对CVT传递函数... 针对CVT二次侧所测电压无法准确反应电能质量的实际问题,并通过分析CVT线性等效电路和非线性因素的影响,提出建立神经网络来对CVT谐波传递函数进行研究。接着通过搭建CVT线性等效电路,对各次谐波进行了仿真。然后构建了BP对CVT传递函数误差最小的神经网络模型,并对模型进行了检验,检验样本的输出值与仿真值输出值非常吻合,达到了预期目标。 展开更多
关键词 电容式电压互感器 电能质量 非线性 神经网络 传递函数
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基于学习的鲁棒自适应评判控制研究进展 预览
13
作者 王鼎 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1031-1043,共13页
在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态... 在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态规划和人工神经网络产生的自适应动态规划方法已经得到广泛关注,特别在考虑不确定因素和外部扰动时的鲁棒自适应评判控制方面取得了很大进展,并被认为是构建智能学习系统和实现真正类脑智能的必要途径.本文对基于智能学习的鲁棒自适应评判控制理论与主要方法进行梳理,包括自学习鲁棒镇定,自适应轨迹跟踪,事件驱动鲁棒控制,以及自适应H_∞控制设计等,并涵盖关于自适应评判系统稳定性、收敛性、最优性以及鲁棒性的分析.同时,结合人工智能、大数据、深度学习和知识自动化等新技术,也对鲁棒自适应评判控制的发展前景进行探讨. 展开更多
关键词 自适应评判控制 智能学习 神经网络 鲁棒控制 不确定系统
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基于极性转移和LSTM的树结构网络与句子分类 预览 被引量:1
14
作者 汪冉 金忠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期64-67,共4页
长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)是一种能长久储存序列信息的循环神经网络,在语言模型、语音识别、机器翻译等领域都得到了广泛的应用。首先研究了前人如何将LSTM中的记忆模块拓展到语法树得到LSTM树结构网络模型,以获取... 长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)是一种能长久储存序列信息的循环神经网络,在语言模型、语音识别、机器翻译等领域都得到了广泛的应用。首先研究了前人如何将LSTM中的记忆模块拓展到语法树得到LSTM树结构网络模型,以获取和储存句子深层次的语义结构信息;然后针对句子词语间的极性转移在LSTM树结构网络模型中添加了极性转移信息而提出了极性转移LSTM树结构网络模型,更好地获取情感信息来进行句子分类。实验表明在Stanford sentiment tree-bank数据集上,提出的极性转移LSTM树结构网络模型的句子分类效果优于LSTM、递归神经网络等模型。 展开更多
关键词 神经网络 长短期记忆网络 树结构网络 极性转移 句子分类
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具有不连续激励函数的神经网络有限时间同步方案设计 预览
15
作者 种倩倩 王定国 刘影影 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第2Z期165-166,共2页
本文介绍神经网络在信息工程领域中的应用,尤其是具有不连续激励函数神经网络的研究背景和应用,不同于传统神经网络有限时间同步方案,设计了该类神经网络有限时间同步方案,为相关领域科技工作者提供了参考。
关键词 神经网络 不连续激励函数 有限时间 同步
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基于边缘特征融合和跨连接的车道线语义分割神经网络 预览
16
作者 庞彦伟 修宇璇 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》 CSCD 北大核心 2019年第8期779-787,共9页
无人驾驶中的车道线检测任务需要同时确定车道线的位置、颜色和线型,而现有方法通常仅识别车道线的位置,不识别车道线的类型.为了端到端地解决这一问题,设计了一种语义分割神经网络,将一幅图像中不同车道线分割为不同区域,用每个区域的... 无人驾驶中的车道线检测任务需要同时确定车道线的位置、颜色和线型,而现有方法通常仅识别车道线的位置,不识别车道线的类型.为了端到端地解决这一问题,设计了一种语义分割神经网络,将一幅图像中不同车道线分割为不同区域,用每个区域的类别标签表示其对应的车道线类型.首先,在主流的编码器-解码器框架下,构建了一个结构较为简单的基础网络.考虑到边缘特征是车道线检测中的重点,为基础网络的编码器并联了一个边缘特征提取子网络,通过逐层融合边缘特征图和原始特征图增强车道线的特征.边缘特征提取子网络的结构与基础网络的编码器相同,其输入是对车道线图像进行Sobel滤波的结果.此外,编码器和解码器对称位置的卷积层输出的特征图尺寸相同,但具有不同的语义层级.为了更好地利用这一特性,建立从编码器到解码器对称位置的跨连接,在解码器逐层上采样的过程中融合编码器对应尺寸的特征图.在TSD-Lane车道线检测数据集上的实验表明,相比于基础网络,基于边缘特征融合和跨连接的神经网络的分割性能得到了较为显著的提高.该网络具有较好的车道线分割性能,能够在确定车道线位置的同时,区分黄线或白线、虚线或实线.在计算资源充足的前提下,该网络能够达到实时的检测速度. 展开更多
关键词 车道线检测 语义分割 边缘特征 跨连接 神经网络
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多端高压架空线和电缆混合线路故障定位及诊断系统的设计 预览
17
作者 简学军 傅兴强 王秋影 《电子设计工程》 2019年第14期30-34,共5页
为了解决配电网线路数量巨大、线路结构复杂,故障几率高的问题,利用高压脉冲并基于神经网络来研究配电网多端故障定位系统。文中在待测电缆上输入高压脉冲获得暂态行波特征,分析获得的暂态行波特征实现对架空线和电缆故障的定位,最后利... 为了解决配电网线路数量巨大、线路结构复杂,故障几率高的问题,利用高压脉冲并基于神经网络来研究配电网多端故障定位系统。文中在待测电缆上输入高压脉冲获得暂态行波特征,分析获得的暂态行波特征实现对架空线和电缆故障的定位,最后利用神经网络进一步分析确定故障的种类,以此进行故障维护和预防的决策制定。针对故障定位测距,采用BP神经网络算法能够有较高的识别精度,误差最大不超过0.4km。针对故障诊断,从上表可以看出测试误差小于0.58,该神经网络能够明显区分三种故障。 展开更多
关键词 架空线电缆 故障定位 神经网络 识别精度
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基于BP神经网络的客土喷播边坡侵蚀模数预测模型研究
18
作者 李灿 周海清 宋强辉 《粉煤灰综合利用》 CAS 2019年第3期8-12,17共6页
采用BP神经网络能够合理解决边坡泥沙侵蚀的非线性输入输出问题,以室内试验获得的54组冲刷试验数据为依托,Matlab软件为平台,搭建拓扑结构为(3,3,1)的BP神经网络预测模型,输入层为降雨强度、坡率、降雨历时,隐含层节点数3,输出层为泥沙... 采用BP神经网络能够合理解决边坡泥沙侵蚀的非线性输入输出问题,以室内试验获得的54组冲刷试验数据为依托,Matlab软件为平台,搭建拓扑结构为(3,3,1)的BP神经网络预测模型,输入层为降雨强度、坡率、降雨历时,隐含层节点数3,输出层为泥沙侵蚀模数。通过权值矩阵考察各影响因素对泥沙侵蚀模数显著性影响;对测试集样本的真实值与预测值比较,验证预测模型的精确性。研究结果表明:影响因素显著性排序为:降雨历时>坡率>降雨强度,其中降雨历时显著性量化指标为1.35,远远大于坡率和降雨强度;预测模型90%样本预测值与真实值相对误差小于10%,决定系数R^2=0.98,说明建立的BP神经网络对于客土喷播边坡泥沙侵蚀模数预测具有较好的精确性。研究结果一定程度上能够为客土喷播工程实践与设计提供理论指导。 展开更多
关键词 客土喷播 侵蚀模数 神经网络 显著性
小数据样本深度迁移网络自发表情分类
19
作者 付晓峰 吴俊 牛力 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期753-761,共9页
目的相较于传统表情,自发表情更能揭示一个人的真实情感,在国家安防、医疗等领域有巨大的应用潜力。由于自发表情具有诱导困难、样本难以采集等特殊性,因此数据样本较少。为判别自发表情的种类,结合在越来越多的场景得到广泛应用的神经... 目的相较于传统表情,自发表情更能揭示一个人的真实情感,在国家安防、医疗等领域有巨大的应用潜力。由于自发表情具有诱导困难、样本难以采集等特殊性,因此数据样本较少。为判别自发表情的种类,结合在越来越多的场景得到广泛应用的神经网络学习方法,提出基于深度迁移网络的表情种类判别方法。方法为保留原始自发表情图片的特征,即使在小数据样本上也不使用数据增强技术,并将光流特征3维图像作为对比样本。将样本置入不同的迁移网络模型中进行训练,然后将经过训练的同结构的网络组合成同构网络并输出结果,从而实现自发表情种类的判别。结果实验结果表明本文方法在不同数据库上均表现出优异的自发表情分类判别特性。在开放的自发表情数据库CASME、CASMEⅡ和CAS(ME)~2上的测试平均准确率分别达到了94.3%、97.3%和97.2%,比目前最好测试结果高7%。结论本文将迁移学习方法应用于自发表情种类的判别,并对不同网络模型以及不同种类的样本进行比较,取得了目前最优的自发表情种类判别的平均准确率。 展开更多
关键词 自发表情 迁移学习 分类 神经网络 同构网络
利用居民用电量的住房面积预测算法设计 预览
20
作者 麦竣朗 《电力信息与通信技术》 2019年第6期20-24,共5页
从供电企业的角度出发,为了向用户提供相似邻里用电比较服务,引导居民节约用电,提出了利用居民用电量的住房面积预测算法,在对居民用电量和住房面积进行数据清洗的基础上,分别以年制冷与取暖电量、年基本生活电量以及最近12个月有效月... 从供电企业的角度出发,为了向用户提供相似邻里用电比较服务,引导居民节约用电,提出了利用居民用电量的住房面积预测算法,在对居民用电量和住房面积进行数据清洗的基础上,分别以年制冷与取暖电量、年基本生活电量以及最近12个月有效月电量为建模特征量,借助支持向量回归、神经网络、K-means聚类等算法工具,构建了 4种模型,比较并验证了模型的效果,其中结合K-means聚类的神经网络模型预测效果最好,平均预测偏差为19.755%。结果表明,该算法能通过居民用电量对住房面积进行较准确的预测,为相似邻里用电比较服务提供重要支持。 展开更多
关键词 居民用电量 住房面积预测 支持向量回归 神经网络 K-MEANS聚类
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