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泛化能力是多层前向神经网络最重要的性能．泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热点。本文从泛化理论现有提高神经网络泛化能力的方法等几个方面总结了当前神经网络结构优化与泛化能力研究的现状。神经网络泛化能力的提高可通过神经网络结构的优化和正则化等方法加以实现，并对提高网络泛化能力问题进行讨论。 相似文献
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ＲｅｊｅｃｔｉｏｎｏｆＮａｒｏｗＢａｎｄＩｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｉｎＤＳＳｐｒｅａｄＳｐｅｃｔｒｕｍＳｙｓｔｅｍｓＵｓｉｎｇＲｅｃｕｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＹｏｕＸｉａｏｈｕ（尤肖虎）ＦｕＬｉ（傅莉）（ＮａｔｉｏｎａｌＣｏｍｍｕｎｉｃ... 相似文献
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A new neural network model termed ＇standard neural network model＇ （SNNM） is presented, and a state-feedback control law is then designed for the SNNM to stabilize the closed-loop system. The control design constraints are shown to be a set of linear matrix inequalities （LMIs）, which can be easily solved by the MATLAB LMI Control Toolbox to determine the control law. Most recurrent neural networks （including the chaotic neural network） and nonlinear systems modeled by neural networks or Takagi and Sugeno （T-S） fuzzy models can be transformed into the SNNMs to be stabilization controllers synthesized in the framework of a unified SNNM. Finally, three numerical examples are provided to illustrate the design developed in this paper. 相似文献
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集中供热系统热网有着多输入、多输出、非线性、时变性、强耦合的特点,智能解耦控制算法是解决热网流量控制的有效方法。文章讨论了神经网络解耦控制策略,设计了基于非线性、多变量的神经网络解耦控制器。应用于实验室热网控制的结果表明,该控制算法有明显的控制效果,能实现稳定供热和均匀供热的整体目标。 相似文献
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贾林祥 《徐州师范大学学报(哲学社会科学版)》2003,29(3):147-152
联结主义是20世纪80年代早期所复兴的认知心理学的另一研究范式。它是一种计算的研究取向，认为认知其实就是相互联系的具有活性值的神经单元所构成的网络的动态整体活动，存在于神经网络联结中或权重里的知识信息，是整个交互作用的神经节的激活模式，通过调整权重就可以改变网络的联结关系并进而改变网络的功能；联结主义的基本网络模型是由输入层、隐含层和输出层三个神经单元层组成的，单元层被定义为拓扑的或关于网络的联结的类型，因此构造神经网络的结构，实质上就是构造神经网络的拓扑结构。 相似文献
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李新东 《黑龙江教育学院学报》2012,31(3):198-200
将过程神经网络应用于GDP预测,可以将时间序列中的时间累积效应充分考虑到预测中,能较好地解决传统GDP预测方法中的一些不足。运用黑龙江省1981年至2010年GDP与其影响因素数据,结合相关理论,建立了基于过程神经网络的GDP预测模型,对GDP进行了预测。结果表明,将过程神经网络应用于GDP预测问题中,可以得到较高的预测精度,预测效果较好。 相似文献
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一种求解闭凸集上二次规划问题的神经网络模型 总被引：5，自引：0，他引：5
陶卿 《合肥联合大学学报》1998,(4)
本文提出一种求解闭凸集上二次规划的神经网络模型,理论分析和计算机模拟表明本文提出的网络大范围收敛的,可得到二次规划问题的精确解。本文推广了这方面近期的一些结果。 相似文献
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传统字符识别方法缺乏对污染车牌字符正确识别的能力,难以有效分辨易混淆字符等。针对这些弊端,采用 MATLAB 对真实车牌字符图像进行处理,提出一种基于离散 Hopfield 神经网络的改进算法（CLP-HNN）,对车牌字母及数字进行识别。实验结果表明,该算法对污染车牌字符识别率达 93.3%,不仅可有效降低污染车牌错误识别的风险,而且可提高易混淆字符正确辨别率,对减少车牌误识别引起的交通安全及秩序问题有较大参考价值。 相似文献
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针对特定碳粉燃烧器中设定温区不同温度值难以采用常规控制算法解决的问题,提出了利用燃烧室不同位置测量温度作为输入,碳粉送进机构以及进气量控制为输出,基于多变量控制系统的特点建立了BP神经网络数学模型,利用PID神经网络控制建立系统的解耦模型,以不同热区温度设定值和燃烧器温度值为解耦模型输入参量,将系统解耦模型的输出作为BP神经网络控制系统的输入值,对燃烧过程进行控制,仿真结果表明该方法具有较好的控制特性. 相似文献
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WU Xiao-juan ZHU Xin-jian CAO Guang-yi TU Heng-yong 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(9):1505-1509
The solid oxide fuel cell (SOFC) is a nonlinear system that is hard to model by conventional methods. So far,most existing models are based on conversion laws,which are too complicated to be applied to design a control system. To facilitate a valid control strategy design,this paper tries to avoid the internal complexities and presents a modelling study of SOFC per-formance by using a radial basis function (RBF) neural network based on a genetic algorithm (GA). During the process of mod-elling,the GA aims to optimize the parameters of RBF neural networks and the optimum values are regarded as the initial values of the RBF neural network parameters. The validity and accuracy of modelling are tested by simulations,whose results reveal that it is feasible to establish the model of SOFC stack by using RBF neural networks identification based on the GA. Furthermore,it is possible to design an online controller of a SOFC stack based on this GA-RBF neural network identification model. 相似文献
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PENG Li ming MAO Xie min XU Kuang di 《上海大学学报(英文版)》1999,3(4):313-317
１ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｍａｔｅｒｉａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｉｎｉｎｄｕｓｔｒｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ,ｓｕｃｈｍａｔｅｒｉａｌｓｗｉｔｈａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｇｅｔｅｘｐａｎｓｉｖｅａｐｐｌｉｃｏｔｉｏｎｉｎｉｎｄｕｓｔｒｙ［１,２］．Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｓｏｌｉｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｓｅｔｙｐｅｓｏｆｍａｔｅｒｉａｌｓ,ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄ… 相似文献
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采用一种神经网络算法——径向基函数来选择无线传感器网络的节点簇首,它具有并行处理能力、分布式存储以及快速学习等优点.通过分析得出与节点作为簇首相关的4个因素:节点的剩余能量,周围分布的节点的数目,中心度和距离基站的位置.把这4个因素作为神经网络的输入变量,输出变量就是该节点作为簇首的适应度值.根据网络规模的大小,基站选出一组作为簇首的节点,然后广播作为簇首的节点号的消息.如果一个节点被选为簇首,就向周围广播自己的身份并成立一个新簇,周围的非簇首节点要求加入该簇并成为它的成员.每簇中由簇首负责管理它的成员并执行数据融合等功能.实验结果表明,与其他算法相比,该算法能显著地延长传感器网络的生命. 相似文献
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软件构件的出现提高了软件生产的效率,同时做为SOA的核心技术的ESB提供了综合、灵活而且一致的集成方法。本文在这两种技术的基础上,提出了一种基于ESB的构件开发模式。利用该开发模式,可以快速高效地建立柔性、健壮性、鲁棒性较好的服务构件,并使构件的装配和部署进一步简化,从装配和部署角度提高软件开发的整体速度。该开发模式对各行业领域的软件和构件开发都具有实际的参考价值。 相似文献
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Theaimofthecomputergraphicsistoachieverea listicimage .Traditionalmethods ,suchasradiosity ,hav ingconstructedthemodelofthescene,produceimagesbyilluminationalgorithm .Conventional graphicsfacegreatdifficultiesintwoaspects :over complicatedcom putingandunrealisticimages.Theimage basedmodelingandrendering(IBMR)techniquesareapowerfulalterna tivetothetraditionalgeometry basedtechniquesforim agesynthesisandarewidelystudiedinrecentyears .Im age basedrendering(IBR)techniquesdirectlyrenderthenovelv… 相似文献
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针对一类具有未知饱和模型的单输入单输出非线性系统的控制问题,根据滑模控制原理和多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器的设计新方案。该方法将控制增益推广到未知函数,通过补偿饱和模型方法取消了饱和模型各参数已知的条件。鲁棒项的引入消除了建模误差和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零的邻域内。仿真结果进一步表明所提控制方法的有效性。 相似文献
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为了解决常规方法拟合多维非线性函数的预测结果精度较低问题,采用非线性映射能力较强的BP神经网络进行多维非线性函数拟合。通过对BP神经网络结构及训练过程的分析,依据给定的两维非线性函数构建BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对BP神经网络进行预测。仿真结果表明,BP神经网络对于两维非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差小、收敛速度快,也使该方法具有较好的推广性。 相似文献
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Geoff Woolcott Robyn Keast Daniel Chamberlain Ben Farr-Wharton 《Quality in Higher Education》2017,23(2):120-137
Discussions of support and intervention in undergraduate university education are dominated by discussion of attrition. This study quests more broadly in arguing that support and intervention for undergraduate students may also benefit from models of engagement and success as well as conventional risk and failure. Supporting this proposition is a study that involved multifactorial approaches based in a combination of aspects of social network theory and social ecology theory. Analysis was enacted through social network analysis of archival data sets derived from a single cohort of 4065 undergraduate students at a regional Australian university. The findings suggest that models of academic success are suited to examination of the broader issues of student agency and undergraduate university education. The success networks developed are uniquely student-centred and place-based and may serve as more nuanced models for university intervention and support structures and mechanisms. 相似文献
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提出了一种基于均场退火神经网络实现的最佳多用户检测方法,该方法将最佳多用户检测中求解目标函数的约束最小化问题转化为求解均场退火神经网络能量函数的全局最优点．实验结果表明均场退火多用户检测器的性能远优于传统的多用户检测器和解相关多用户检测器,同时该检测器可以在模拟硬件上实现． 相似文献