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191.
多层神经网络学习算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对多层神经网络的反向传播算法作了简要的分析和讨论,据此提出了一种新的学习算法用以消除多层网络的“迟钝状态”。实验结果表明,这种新算法能够加速学习收敛速度并避免陷入局部极小。 相似文献
192.
测井岩性识别是石油勘探中十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。人工神经网络方法可对复杂的高维数据进行非线性映射,在模式识别领域得到越来越广泛的应用。针对传统的BP神经网络算法存在收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法---级联算法(Cascade Correlation Algorithm,简称CC算法)及其在石油工程中的应用。采用该算法对甘肃镇原-泾川地区进行岩性识别研究,通过与BP神经网络的识别结果进行比较,体现出构造性神经网络的优越性。 相似文献
193.
提出一种基于BP神经网络的电子器件可靠性参数预测的新方法。以具体实验数据为例,以MATLAB中的神经网络工具箱为工具,采用了改进的BP神经网络,并对其设计方案进行了详细的分析说明,发现动量参数和学习率对训练次数的影响都很小;采用双隐含层比单隐含层训练更稳定,收敛的也更快速,同时给出了理想的学习方案。最后通过实验验证了该方法的有效性。 相似文献
194.
This article proposed the risk early-warning model of gas hazard based on Rough Set and neural network. The attribute quantity was reduced by Rough Set, the main characteristic attributes were withdrawn, the complexity of neural network system and the computing time was reduced, as well. Because of fault-tolerant ability, parallel processing ability, anti-jamming ability and processing non-linear problem ability of neural network system, the methods of Rough Set and neural network were combined. The examples research indicate: applying Rough Set and BP neural network to the gas hazard risk early-warning coal mines in coal mine, the BPNN structure is greatly simplified, the network computation quantity is reduced and the convergence rate is speed up. 相似文献
195.
针对全柴推进系统仿真中主柴油机输出扭矩的预测问题,分析了输出扭矩的影响因素,在实验室试车台记录数据的基础上,利用小波分析方法对带噪声的原始信号进行预处理,运用Elman动态递归神经网络建立了用于柴油机输出扭矩预测的控制模型。 相似文献
196.
介绍了神经网络与线性分组码之间的关系,并在文献[1]的基础上证明了软判决译码与求解能量函数最大值之间的等价性,然后以(7,4,3)汉明码为例介绍了神经网络在循环码硬判决、软判决译码中的应用。 相似文献
197.
198.
利用地震属性钻前预测井壁稳定性 总被引:4,自引:2,他引:2
钻前准确预测井壁稳定性是防止钻进过程中井壁失稳的有效手段。声波时差和地层密度是井壁稳定分析的两个关键参数。根据地震记录与地层声波时差及密度之间存在的非线性关系,提出了利用地震属性钻前预测井壁稳定性的方法。从井旁地震记录中提取地震属性,通过RBF神经网络在已钻井段的地震属性与声波时差及密度之间建立起映射模型,以此为基础预测待钻地层的声波时差和密度。运用预测结果结合井壁稳定力学模型,确定岩石力学参数和地应力状态,计算井壁坍塌压力和破裂压力,确定安全钻井液密度窗口,实现钻前井壁稳定预测。该方法在塔里木油田的应用中取得了良好的预测效果。 相似文献
199.
200.