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负荷模型对电力系统仿真结果有重要影响,由于负荷特性的辨识是负荷建模的主要方面之一,故提高负荷模型的准确度就需要对负荷特性分类进行研究。文章在详细分析SOM自组织映射神经网络结构的基础上,采用了基于SOM神经网络的负荷分类方法,以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络对负荷特性进行分类,并对分类结果进行测试,结果表明该方法可有效地对负荷样本进行分类。 相似文献
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基于BP神经网络预测模型对不同材料掺量的纤维混凝土进行混凝土力学性能预测,找到适宜的隐藏层单元数和误差目标值.通过将预测数据和实测数据进行对比,研究该预测模型对于混杂纤维混凝土强度预测的可行性.经检验当隐藏层单元数为9个,目标误差值为1e-7时,预测值的准确性最高. 相似文献
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针对经典人脸识别卷积神经网络(CNN)结构中因网络层次设计过深导致计算量大且训练耗时长的问题,设计一种改进的卷积神经网络结构,该结构由3个卷积层、3个池化层、1个全连接层和1个分类层组成。利用Softmax回归算法进行人脸分类识别,卷积神经网络在输出层利用改进的Softmax进行分类。实验结果表明:在AR人脸库上,所述方法的识别率接近100%,优于传统人脸识别方法,其训练速度也明显快于普通的卷积神经网络,验证了改进方法的有效性。 相似文献
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针对钢板表面缺陷图像分类传统深度学习算法中需要大量标签数据的问题,提出一种基于主动学习的高效分类方法。该方法包含一个轻量级的卷积神经网络和一个基于不确定性的主动学习样本筛选策略。神经网络采用简化的convolutional base进行特征提取,然后用全局池化层替换掉传统密集连接分类器中的隐藏层来减轻过拟合。为了更好的衡量模型对未标签图像样本所属类别的不确定性,首先将未标签图像样本传入到用标签图像样本训练好的模型,得到模型对每一个未标签样本关于标签的概率分布(probability distribution over classes, PDC),然后用此模型对标签样本进行预测并得到模型对每个标签的平均PDC。将两类分布的KL-divergence值作为不确定性指标来筛选未标签图像进行人工标注。根据在NEU-CLS开源缺陷数据集上的对比实验,该方法可以通过44%的标签数据实现97%的准确率,极大降低标注成本。 相似文献
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高技能人才需求的BP神经网络预测——以天津为例 总被引：1，自引：0，他引：1
首先分析运用神经网络进行区域高技能人才需求预测的可行性,然后重点阐述二层MLP神经网络的BP学习算法以及网络结构的确定原则,接着运用BP神经网络对天津高技能人才需求进行预测. 相似文献
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神经网络算法是一种非常经典的分类算法,然而神经网络的一个不足之处就是容易陷入过拟合。针对这种不足,正则化神经网路算法与提前终止迭代算法被提了出来。为了进一步研究这两种算法性能的差异,本文通过20个UCI标准数据集上对着这两种方法进行了性能测试。实验显示在分类准确率上正则化神经网路算法要更优秀一些,但是在分类速度上提前终止迭代算法更占优势。 相似文献
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在x荧光方法中,对物质含量定量分析需要解多元素的复杂能谱,采用神经网络算法解谱具有比较好的效果.介绍了一个三层BP(back pmpagadon)神经网络结构,并推导出LM(Levenberg-Marquardt)算法对网络的权重和偏置的更新.LM算法收敛很快.节约了大量的时间,而且解谱效果良好.还对解谱的残差进行了分析,提出了神经网络解谱的过程中需要注意的问题及其缺陷.在对多元素物质进行含量分析的过程中,采用称量法和解谱法,并对二者的结果进行比较.结果表明,误差很小.而且可以进一步减小误差. 相似文献
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针对知识发现中的模糊信息查询问题,提出了一种基于反馈网络的模糊概念聚类及模式联想设计方法.按照分类要求对所要查询的概念集合进行量化编码,并对编码后的数据进行规整处理.对于概念聚类采用多层反馈神经网络的FP聚类算法,而概念联想采用自反馈神经网络的椭球学习算法实现.将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询,实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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为检查入侵系统的隐藏木马数据,复原入侵痕迹,保证系统数据安全,根据自组织神经算法,构建了幅值控制算法。在分析入侵流程以及入侵隐藏的基础上,通过设定幅值范围,控制模式向量的偏移值改进了调整模块,结合识别层与比较层的配合进行算法学习。新算法可有效避免模式中心过渡偏移使结果无法匹配以及类边缘模糊导致数据挖掘结果过于庞杂的问题。最后通过挖掘目标入侵数据,并对比挖掘结果,验证算法的优越性与可行性。 相似文献
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研究了贝叶斯网络在商业银行信用风险评估方法中的应用,在商业银行数据中选取了对信用风险评级具有影响力的19项指标及样本,运用基于评分的算法对贝叶斯网络结构进行学习,并通过验证父子节点之间的相关性,对获得的贝叶斯网络结构进行了效果评价。 相似文献
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针对医学中癌细胞与正常细胞的正确分类率不高的问题,提出BP神经网络对其进行分类。本文介绍了BP神经网络的基本算法及几种改进算法。为了提高癌细胞的检测正确率,本文分别采用四种改进算法训练BP神经网络并进行测试。通过分析其训练效果的关键数据及测试结果,可以得到较高的癌细胞分类准确率。实验表明,采取合适的算法对BP网络进行训练,可以达到较好的分类效果。 相似文献
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在MATLAB环境下,取ORL人脸数据库的部分人脸样本集,基于PCA方法提取人脸特征,形成特征脸空间,然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量,该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本,这样就得到了训练样本集。同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。然后基于最近邻算法进行分类,得到识别率,接下来使用BP神经网络算法进行人脸识别,最后通过基于神经网络算法和最近邻算法进行综合决策,对待识别的人脸进行分类。 相似文献
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研究了支持向量机与自组织神经网络的原理,利用支持向量机的小样本学习与推广能力强的特点,结合自组织神经网络良好的学习能力与收敛速度,实现了对支持向量机算法的改进.利用Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合对改进算法进行测试,并将实验结果与BP神经网络进行了比较,结果表明,改进的算法在检测精度与训练时间方面均优于BP神经网络. 相似文献
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通过RS-BP神经网络模型的构建,对影响顾客满意度评价的因素用属性约简算法约简,将降维后的数据送入网络学习和训练,最后用训练好的的网络对测试样本进行检验。该模型使学习训练的速度和识别率提高了,为C2C电子商务顾客满意度评价提供了一种更为有效和实用的新方法。 相似文献
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小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文分析了小波神经网络的特点,建立了电力负荷的小波神经网络预测模型,设计了小波神经网络结构,给出了小波网络参数调节算法。对实际电力负荷预测算例,以及与BP网络的对比研究实验表明,小波神经网络对非平稳信号能进行有效地预测,比BP神经网络具有更高的预测精度。 相似文献
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运用分类数据挖掘技术中决策树算法和神经网络算法,建立适合地面战场复杂背景下的情报数据分类算法模型,并将该算法模型运用于情报分析系统,对实现目标情报分析处理的自动化进行了有益的探讨. 相似文献