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1.
2.
基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种混合递阶遗传算法来同时训练RBF神经网络的结构和参数,引入了改进的染色体编码方案,用基于奇异值分解的最小二乘法计算网络输出层权值,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构.并用变学习速率梯度下降法优化遗传训练出的最优网络,应用到多用户检测中.仿真结果表明,新混合学习算法训练出的网络结构优于其它算法训练的网络结构,并且性能良好. 相似文献
3.
一种新的基于SVM-KNN的Web文本分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种新的Web文本分类算法。将SVM算法和KNN算法进行结合,提出了基于SVM-KNN的Web文本分类算法,用KNN算法来弥补传统SVM算法的不足,以简单的思想和较小的实现代价对传统SVM算法进行有效的改进,收到了良好的分类效果。 相似文献
4.
基于支持向量机的中文娱乐新闻词语的识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种新的分布增量学习方法,利用主动学习策略对训练样本进行选择,逐步增大提交给学习器训练样本的规模,以提高学习器的识别精确率.实验表明,采用主动学习策略的支持向量机算法是有效的,中文娱乐新闻词语识别的正确率和召回率分别达到了78.92%和86.42%,收到了良好的效果. 相似文献
5.
基于优化BP神经网络的PID控制研究与仿真 总被引:5,自引:3,他引:5
PID控制要取得较好的控制效果.就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系。优化BP神经网络是一种前向神经元网络,具有学习速率快、振荡小、精度高的优点,将其隐含层单元分别作为比例(P)、积分(I)、微分(D)单元。可以建立参数自学习的PID控制器。仿真结果表明基于优化BP神经网络的PID控制器具有较好的自学习和自适应性。 相似文献
6.
这是一篇陶瓷及复合材料领域的论文。随着新能源汽车产业迅速发展,动力锂离子电池产量急剧增加。然而,由于动力锂离子电池使用寿命短,即将面临大规模退役,因此对动力锂离子电池进行有效资源化管理十分必要。本文首先对动力锂离子电池主要组成成分进行介绍,并阐明了其进行正极材料回收前梯次利用和预处理进程,重点综述了废旧动力锂离子电池正极材料火法、湿法和生物法回收技术,提出了生物法回收在废旧动力锂离子电池正极材料资源化处置问题上面临机遇与挑战。本文成果将为动力锂离子电池绿色资源化回收提供参考,促进新能源汽车产业健康发展。 相似文献
7.
在前人研究的基础上分析总结了该区特有的暴雨洪水产沙规律:暴雨是侵蚀产沙的主要动力,暴雨、洪水、泥沙之间存在着必然的关系;洪水发生时间集中,峰高量大,暴涨暴落,对黄河中游大洪峰的形成具有决定性影响;侵蚀产沙强烈而粗泥沙集中,输沙能力强,洪水含沙量高,是黄河粗泥沙的集中来源地;河龙区间特别是粗泥沙集中来源区频繁或连续的暴雨洪水对黄河输沙有重要影响;随着治理水平的提高,区域洪水有减小趋势,但泥沙量变化不明显,大部分支流的洪峰流量、洪水含水量反应不敏感,说明一般规模和水平的治理工程还不能有效控制区域大洪水特别是特大洪水的泥沙。 相似文献
8.
为进一步提高Web信息抽取的准确率,针对隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model)及混合法在参数寻优上的不足,提出一种改进遗传退火HMM的Web抽取算法。构建一个后向依赖假设的HMM;用改进遗传退火优化HMM参数,将遗传算子和模拟退火SA(simulated annealing)参数改进后,据GA(genetic algorithm)的自适应交叉、变异概率给子群体分类,实现多种群并行搜索和信息交换,以避免早熟,加速收敛;并将SA作为GA算子,加强局部寻优能力;最后,用双序Viterbi解码,与现有HMM优化法相比,实验的综合Fβ=1平均提高了6%,表明改进算法能有效提高抽取准确率和寻优性能。 相似文献
9.
电解铝多功能天车机组是铝电解厂的关键设备之一,负责完成抽出铝水、更换阳极、打壳、下料、提升阳极母线、运输等工作任务。天车机组经常启动和停止,在某些工作条件下可能会产生冲击和振动,从而增加了电气组件的瞬时过载,加上环境温度比较高、现场粉尘浓度比较大等因素的影响,造成电气组件的故障概率非常高,多功能天车机组的实际开工率直接影响铝电解生产的正常运行。本文通过对铝电解多功能天车机组的结构分析和功能描述,详细分析了天车机组电气控制系统的常见故障,并提出了排除策略和预防措施,这为设备的高效安全运行提供了有力的保证。 相似文献
10.
人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统.近几年来,人工神经网络的研究工作十分活跃,取得了很大的进展,研究开发出了几十种神经网络的模型,出现了多种新型神经网络.阐述了Lagrange优化神经网络的原理和简单的电路实现,它克服了传统的基于罚函数的神经网络的缺陷,直接对不等式约束进行处理,降低了网络规模和复杂度,是一种新型的优化神经网络,并通过计算机仿真对其可行性进行了验证. 相似文献