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1.
前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法   总被引:34,自引:0,他引:34       下载免费PDF全文
由于前向神经网络隐合层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数.算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效.  相似文献
2.
基于粗集和神经网络的石油测井数据挖掘方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
由于石油测井数据存在着模糊性和噪声,在数据挖掘中单纯使用粗集方法会受噪 声干扰而直接影响分类精度,单纯使用神经网络会因输入信息空间维数较大时使网络结构复杂且训练时间长.为解决这些问题,根据测井解释原理,本文提出一种将两者结合起来的数据挖掘方法,即经过测井资料预处理、样本信息粗集方法简化、神经网络学习训练、待识信息网络识别和误差分析等步骤,其中使用的二层非线性连接权神经网络简化了网络的运算.通过岩性识别和储层参数定量计算两个应用实例,结果表明这种数据挖掘方法在测井解释中其识别率远高于其它单一数据挖掘方法,效果令人满意.  相似文献
3.
基于小波变换和NMF的人脸识别方法的研究   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
为了克服PCA、ICA等传统方法在人脸图像特征抽取时存在速度慢、识别率低的缺点,该文提出了一种将非负矩分解思想应用于人脸特征提取的算法。利用小波变换对人脸图像进行分解,对其中包含主要信息的低频子带运用NMF构造特征子空间,在子空间内实现识别。实验结果表明,该方法实用、有效,减少了计算量,提高了系统的识别率,使识别率达到90%以上,有着广泛的研究价值和应用 前景。  相似文献
4.
一种基于计算智能的油气层识别方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
油气层识别是测井解释的一项主要任务,现今采用基于统计学理论的常规识别方法本身存在不少缺点因而在应用中无法取得理想的效果。为此提出了一种基于粗集和神经网络的智能识别方法,先用粗集理论约简样本信息,然后采用带有非线性连接权的神经网络来识别油气层。通过塔里木油田实际油井的应用,结果表明这种识别方法的准确率远高于常规方法,且效果显著。  相似文献
5.
基于LM算法的神经网络语音识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
葛玲  贾志成  夏克文  王霞 《计算机工程与设计》2006,27(14):2534-2536,2539
由于语音识别中朵用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,提出一种基于稳定、快速的Levenberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法,主要包括语音信号预处理、特征提取、网络结构优化设计、网络学习训练和语音识别等过程。其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法。试验仿真表明,LM算法明显提高了网络训练速度,减少了训练时间,其效果优越于标准BP算法。  相似文献
6.
一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络模型。该模型不仅具有明确的生物意义和物理意义,而且简化了拓扑结构。减少了运算量和成本.实际应用结果表明。这种粗糙RBF神经网络在油水层识别中效果显著,其学习训练速度和拟合精度远优于传统的RBF网络算法.  相似文献
7.
应用人工神经网络确定声波孔隙度   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用声波测井获得的时差求取地层孔隙度是石油测井解释中一项重要任务,传统的方法主要是利用Wyllie实验得到的时间平均公式以及其改进形式或经验公式,均为统计学方法,在具体应用上是很不方便的,优越于统计学理论的人工神经网络方法具有高度的自学习、自适应和抗干扰性等优点,采用带有非线性连接权的二层前馈神经网络能够取代三层BP网络的功能,实际应用表明,应用神经网络能够很好地确定声波孔隙度.  相似文献
8.
基于改进PSO算法的LS-SVM油层识别模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
夏克文  董瑶  杜红斌 《控制与决策》2007,22(12):1385-1389
为解决常规油层识别方法因其本身缺陷而无法取得理想效果的缺点,提出一种基于改进PSO算法的LS-SVM油层识别模型,即综合已有改进的PSO模型提出一种新的改进形式,并用此算法迭代求解LS—SVM中出现的矩阵方程,从而避免矩阵求逆,加快LS-SVM算法的训练速度,节省内存,而且求得最优解.实际应用表明,所提出的识别模型优于BP模型和经典SVM模型,识别精度高、收敛速度快、效果显著.  相似文献
9.
基于神经网络的冠心病智能诊断系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决冠心病多参数诊断中存在的问题,提出了一种基于优化算法的神经网络智能诊断系统,即采用优于BP算法的LM算法进行网络学习训练,采用黄金分割优选法对网络隐含层节点数进行优选。临床实验应用表明,这种系统具有拟合精度高和运算速度快等优点,且诊断正确率为100%。  相似文献
10.
杨振舰  夏克文 《计算机仿真》2013,30(1):293-296,304
在新股上市价格的科学优化预测问题的研究中,由于金融数据复杂,特别是新股价格存在极强的无序性。传统股票价格预测方法只能采用线性变化规律进行准确预测,无法对非线性股票价格进行有效建模,降低股价预测精度。为了提高股票价格预测精度,提出一种高斯过程回归的新股上市价格预测模型,通过提取影响新股上市价格形成的指标因素,用其训练纳斯达克(NASDAQ)新股上市价格的历史数据,以粒子群算法优化高斯过程的超参数来预测新股上市价格。将8家公司的上市股票作为实例进行分析,预测结果表明,高斯过程回归的方法提高股票价格预测精度,能够有效地适用于新股上市价格预测。  相似文献
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