搜索结果: 1-6 共查到“计算机系统结构 BP神经网络”相关记录6条 . 查询时间(0.18 秒)
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...
基于配线法的BP神经网络求解Theis模型
抽水试验 配线法 BP神经网络 Theis公式
2010/6/9
利用非稳定流抽水试验资料确定含水层水文地质参数的配线法在具体应用中存在较大的随意性,用一种改进的反向传播(BP)神经网络方法来进行承压完整井非稳定地下水运动Theis公式中的水文地质参数识别,在一定程度上解决了现有的BP神经网络方法求解含水层参数中存在训练区间选择、网络拓扑结构复杂、网络泛化性能较低和过度拟合等问题.实例计算结果表明,提出的基于配线法的BP神经网络是求解水文地质参数的一种高效方法,...
基于BP神经网络的视频H.223协议标志符动态提取算法
视频通话 BP神经网络 H.223 标志符
2010/6/1
为了有效提取H.223协议标志符，在深入分析H.223多路复用协议的基础上，详细剖析了影响标志符提取的主要因素，提出了一种基于BP神经网络的标志符提取算法，该算法可根据当前通信环境实时调整判决门限。仿真结果表明，相对于静态门限的提取算法，该算法可有效提高标志符提取的正确率，从而改善了在高误码率条件下的视频播放质量。
应用BP神经网络的目标识别效果评估
目标识别 效果评估 BP神经网络
2010/2/8
根据图像处理目标识别领域的实际应用和需求，确定了目标识别效果评估的指标及其计算方法。针对现有目标识别效果评估方法中存在过多的人工干预，使得评估结果带有较强主观性的问题，提出了一种基于BP神经网络的目标识别效果评估模型，该模型可以减少评估过程中人为因素的影响，提高评估结果的可信度。通过对实测数据进行实验，验证了该模型的评估结果与专家的定性评判具有较高的一致性。
基于BP神经网络的非线性网络流量预测
流量模型 流量预测 流量采集
2009/2/26
传统的流量分析建立在线性模型的基础上，但是由于复杂的拓扑结构和网络行为，网络流量表现为一个非线性的系统。根据实际网络中测量的大量网络流量数据，建立一个时间相关的基于神经网络的流量模型，预测和分析网络流量状况。相对于传统线性模型该模型具有较高的预测精度、自适应性和鲁棒性。