搜索结果: 136-150 共查到“计算机科学技术 神经网络”相关记录997条 . 查询时间(0.327 秒)
针对复杂激励条件下的振动控制,对Jiles-atherton模型的磁致伸缩作动器在双层隔振系统中的振动主动控制进行了研究,以传统滑模控制为基础,提出了一种柔性神经网络滑模控制算法。用正则化方法设计了控制器的切换矩阵,建立了神经网络权值和柔性映射参数更新学习公式,并将该控制策略应用于双层隔振系统的振动主动控制中。通过单频、多频及随机信号激励进行仿真研究,结果表明：柔性神经网络滑模控制器具有较强的鲁棒...
基于人工神经网络的核素识别分析方法
神经网络 快速识别 γ 谱 主成分分析
2015/8/9
针对传统的方法解析γ 谱数据实现核素识别存在步骤多、精度低、专业知识要求高、识别速度慢等缺点， 提出了一种基于人工神经网络的核素识别分析方法。在对全谱γ 数据进行主成分分析的基础上，提取出γ 谱的主要 特征，将此特征信息输入人工神经网络，利用BP 网络算法和RBF 网络算法可快速地完成γ 谱解析。分析结果表明： 该方法降低了对探测器能量分辨率的要求，同时避免了寻峰、能量刻度与效率刻度等问题，简化了...
中国科学技术大学陈欢欢教授荣获国际神经网络协会“青年科学家”奖（图）
中国科学技术大学 陈欢欢 网络
2015/7/23
2015年7月，在爱尔兰举行的国际神经网络联合会议（IJCNN，The International Joint Conference on Neural Networks）大会上，我校计算机科学与技术学院“青年千人计划”陈欢欢教授因其在神经网络研究领域的突出贡献，荣获2015年 国际神经网络协会“青年科学家”奖（International Neural Network Society Young ...
当前主流的图像检索方法采用的视觉特征，缺乏自主学习能力，导致其图像表达能力不强，此外，传统的特征索引方法检索效率较低，难以适用于大规模图像数据.针对这些问题，本文提出了一种基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法.首先，利用卷积神经网络的学习能力挖掘训练图像内容的内在隐含关系，提取图像深层特征，增强特征的视觉表达能力和区分性；然后，利用监督核哈希方法对高维图像深层特征进行监督学习，并将高维特征映...
最新计算机神经网络识别图像达灵长类动物水平
计算机神经网络识别 图像
2014/12/22
几十年来，神经科学家致力于设计计算机网络来模拟人类的视觉能力，如认知目标，大脑在这方面精确而迅速，一瞥之间就能认出所见之物。还没有一个计算机模型在识别视觉目标上与灵长类动物的大脑相比。 据物理学家组织网近日报道，美国麻省理工大学神经科学家的一项最新研究发现，最新一代的所谓“深度神经网络”能比得上灵长类动物的大脑。这提高了人们对灵长类大脑工作原理的理解，有望开发更好的人工智能，带来修复视觉机能障...
脉冲神经网络是进行复杂时空信息处理的有效工具,但由于其内在的不连续和非线性机制,构建高效的脉冲神经网络监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题.本文介绍了脉冲神经网络监督学习算法的基本框架,以及性能评价原则,包括脉冲序列学习能力、离线与在线处理性能、学习规则的局部特性和对神经网络结构的适用性.此外,对脉冲神经网络监督学习算法的梯度下降学习规则、突触可塑性学习规则和脉冲序列卷积学习规则进行...
基于汉南-奎因信息准则的电阻率层析成像径向基神经网络反演
电阻率层析成像 径向基神经网络 非线性反演 汉南-奎因信息准则
2014/4/20
径向基神经网络（RBFNN）具有结构简单、学习速度快、不易陷入局部极小等优点，能够有效地提高电阻率层析成像反演的收敛速度和求解质量.本文针对电阻率层析成像反演的非线性特征，提出了一种基于汉南-奎因信息准则（HQC）的正交最小二乘法（OLS）学习算法（HQOLS）.该算法通过计算HQC的最优值来自动选择RBFNN的网络结构，避免了传统OLS学习算法中阈值参数的设定，保证了网络的泛化性能.通过比较聚类...
基于神经网络控制器的高压电缆测温系统
神经网络 自校正控制器 自适应控制器
2014/1/7
针对目前对高压电缆的温度测量方法大都是只能测量当前的温度,滞后控制,不能进行提前辨识的问题,对传统电缆测温方法进行研究,提出用神经网络控制器对高压电缆温度进行测量的方法.在3种常规控制器的基础上设计了3种基于神经网络的控制器:神经自校正控制器、神经PID(proportion integration differentiation)控制器和神经自适应控制器,不仅对它们进行神经网络训练,而且用MAT...
为降低神经网络的冗余连接及不必要的计算代价，将量子免疫克隆算法应用于神经网络的优化过程，通过产生具有稀疏度的权值来优化神经网络结构。算法能够有效删除神经网络中的冗余连接和隐层节点，并同时提高神经网络的学习效率、函数逼近精度和泛化能力。该算法已应用于秦始皇帝陵博物院野外文物安防系统。经实际检验，算法提高了目标分类概率，降低了误报率。
小波神经网络模型的改进方法
小波神经网络 改进的量子粒子群 参数组合优化
2013/11/1
为了改善小波神经网络(WNN)在处理复杂非线性问题的性能，针对量子粒子群优化(QPSO)算法易早熟、后期多样性差、搜索精度不高的缺点，提出一种同时引入加权系数、引入Cauchy随机数、改进收缩扩张系数和引入自然选择的改进量子粒子群优化算法，将其代替梯度下降法，训练小波基系数和网络权值，再将优化后的参数组合输入小波神经网络，以实现算法的耦合。通过对3个UCI标准数据集的仿真实验表明，与WNN、PSO...
郑州大学电气工程学院智能控制基础课件第6章 神经网络控制
郑州大学电气工程学院 智能控制基础 课件 第6章 神经网络控制
2013/10/23
郑州大学电气工程学院智能控制基础课件第6章 神经网络控制。
基于动态神经网络的质子交换膜燃料电池建模方法
质子交换膜燃料电池 建模 动态神经网络 敏感度分析
2013/10/14
针对现有质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell，PEMFC）模型逼近能力不足、自适应性差的问题，提出一种基于动态神经网络的PEMFC建模方法.该方法引入神经网络输出敏感度作为隐含层结构合理性判别依据，根据敏感度分析结果选择采用相应的神经元修改算法调整隐含层结构，使隐含层神经元数目根据燃料电池数据处理需求动态变化，实现模型结构与参数的双重优化.以某型...
宽带音频带宽的限制会降低其主观质量和自然度.本文提出了一种基于相似关联度神经网络的宽带向超宽带音频频带扩展方法.该方法将宽带音频的精细谱重构成多维相空间,并建立相似关联度神经网络来恢复高频成分的精细谱,同时借助高斯混合模型估计高频谱包络,并以G.722.1编码器为平台实现音频信号的带宽扩展.测试结果表明,本文方法扩展性能优于参考方法,其主观质量接近于G.722.1C超宽带编码器.
基于BP神经网络的动能杆毁伤指标预测模型
毁伤指数 动能杆 反向传播神经网络 侵彻
2013/9/20
动能杆侵彻靶板的毁伤效果评估是一个复杂的问题。由于动能杆的数量多，侵彻碰撞情况多达上千种，计算费力又耗时。针对这些问〖JP+2〗题，提出了一种评价毁伤效果的数学模型，建立了基于反向传播（back propagation， BP）神经网络的预测模型，给出了隐含层节点数的计算方法，并在网络节点作用函数和随误差的变化动态更改参数方面对BP神经网络进行了改进。最后对仿真结果进行了分析，结果表明，75%的神...
具比例时滞杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性
联想记忆 神经网络 比例时滞 Brouwer不动点定理 全局指数稳定性
2013/9/18
对一类具比例时滞杂交双向联想记忆神经网络进行研究，利用Brouwer不动点定理证明该网络的平衡点的存在唯一性.利用变换将具比例时滞杂交双向联想记忆神经网络变换成等价的具不等常时滞与变系数杂交双向联想记忆神经网络.利用不等式技巧建立一拟Halanay型不等式系统，进而得到了确保该系统全局指数稳定的时滞独立的充分条件.并给出两个算例验证所得结论的正确性.