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提出了模糊神经网络用于SARS疾病疫情非线性系统建模和预报的思想,该方法可以推广到各种流行性疾病的预防和控制中。模糊神经网络主要应用于非线性系统的建模、预报和控制,特别适合于不同输入类型的模型系统。而流行性疾病的传播规律与模糊神经网络模型特点相符合,这里提出将模糊神经网络用于SARS疾病疫情非线性系统的辩识和预报的观点,相应的也可推演到其它流行性疾病传播规律中。 相似文献
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提出了模糊神经网络用于SARS疾病疫情非线性系统建模和预报的思想,该方法可以推广到各种流行性疾病的预防和控制中.模糊神经网络主要应用于非线性系统的建模、预报和控制,特别适合于不同输入类型的模型系统.而流行性疾病的传播规律与模糊神经网络模型特点相符合,这里提出将模糊神经网络用于SARS疾病疫情非线性系统的辩识和预报的观点,相应的也可推演到其它流行性疾病传播规律中. 相似文献
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论文提出了模糊神经网络用于SARS疾病疫情非线性系统建模和预报的思想,同时该方法可以推广到各种流行性疾病的预防和控制中。模糊神经网络是近年来发展起来的新兴学科,它主要应用于非线性系统的建模、预报和控制,特别适合于不同输入类型的模型系统。而流行性疾病的传播规律较好地与模糊神经网络模型特点相符合,所以在这里提出用模糊神经网络用于SARS疾病疫情非线性系统的辩识和预报的观点,相应的也可推演到其它流行性疾病传播规律中。 相似文献
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自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,且运算量小,能够用于噪声信号的非线性建模,克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性.经过仿真研究,基于模糊神经网络的引信噪声对消系统可以大大提高无线电引信的抗干扰能力. 相似文献
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基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识 总被引:12,自引:0,他引:12
从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辩识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辩识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有连续特性的线性与非线性模型,具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。 相似文献
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基于非线性时序模型的神经网络图形识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了复数域非线性指数自回归(CNEAR)图形轮廓建模方法.构造了用于CNEAR模型参数估计的神经网络模型,利用该网络可解决非线性参数的估计问题.CNEAR模型参数具有平移、旋转和比例不变性并与计算起始点的选择无关.基于模型参数构造了特征向量,并设计了复数神经网络分类器,给出了复数神经网络学习算法.实验结果表明CNEAR模型在较低阶次即能获得较高的识别率,CNEAR模型对带噪声图形及形状差别较小图形的识别效果要好于复数域自回归模型方法. 相似文献
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一种神经网络自适应PID控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
应用人工神经网络的原理,设计了一种神经网络的职能PID控制器。仿真结果表明,此PID控制器对非线性时不变系统有比传统的PID好的控制效果。该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确之优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,控制效果明显提高。 相似文献
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为了解决传统图像恢复中存在的建模难的问题,提出了一种基于RBF神经网络的图像恢复算法,该算法利用RBF神经网络的非线性映射能力和适应性,通过记录退化过程的逆过程来恢复图像。首先改进RBF网络中心参数的确定过程,提出基于模糊调整的中心参数学习算法,然后用模糊调整后的网络进行图像恢复。仿真结果表明,改进的RBF网络可对典型退化图像进行令人满意的恢复。 相似文献
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随着图形处理器通用计算的发展,GPU(graphics processing unit)通用计算程序功耗的度量与优化成为绿色计算领域中的一个基础问题。当前,GPU 计算能耗评测主要通过硬件来实现,而开发人员无法在编译之前了解应用程序能耗,难以实现能耗约束下的代码优化与重构。为了解决开发人员评估应用程序能耗的问题,提出了针对应用程序源代码的静态功耗预测模型,根据分支结构的疏密程度以及静态程序切片技术,分别建立分支稀疏和稠密两类应用程序的功耗预测模型。程序切片是介于指令与函数之间的度量粒度,在分析GPU应用程序时具有较强的理论支持和可行性。用非线性回归和小波神经网络建立两种切片功耗模型。针对特定 GPU 非线性回归模型的准确性较好。小波神经网络预测模型适合各种体系的 GPU,具有较好的通用性。对应用程序分支结构进行分析后,为分支稀疏程序提供加权功率统计模型,以保证功耗评估算法的效率。分支稠密程序则采用基于执行路径概率的功耗预测法,以提高预测模型的准确性。实验结果表明,两种预测模型及算法能够有效评估 GPU 通用计算程序的功耗,模型预测值与实际测量值的相对误差低于6%。 相似文献
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在阐述神经网络基本原理及其改进的基础上,提出了建立水库优化调度函数的神经网络模型,利用该模型建立了水库优化调度函数。通过实例计算表明,模型计算结果基本能反映水库调度的实际情况,符合水库调度的规律,表明所建立的调度函数是合理可靠的;BP神经网络由于其较强的数据处理和映射功能,能准确地反映水库运行要素之间的复杂的非线性关系,所建立的水库调度函数适合于指导水库的调度运行。 相似文献
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基于神经网络型数据挖掘技术的股价预测 总被引:2,自引:0,他引:2
提出适用于神经网络型数据挖掘的过程模型.按照选取数据样本、数据转换、网络建模、网络仿真、结果评价这样一个完整的数据挖掘过程,对上证指数走势进行预测,得到了较高的预测精度.说明了神经网络型数据挖掘技术在非线性系统预测中的优势,探讨了非线性系统预测的一种新思路. 相似文献
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针对现有的舆情传播模型研究与实际舆情数据结合较少以及难以从舆情大数据中挖掘舆情传播内在规律的问题,提出一种基于实际网络舆情大数据采用神经网络的舆情传播模型参数反演算法。改进经典SIR传染病传播模型,构建一种网络舆情传播模型,基于该模型对实际案例进行参数反演,预测网络舆情的后续传播趋势,并与马尔可夫预测模型对比,所提算法可以精确预测舆情的具体热度值。实验结果表明,所提算法在预测性能上具有一定的优越性,可以用于网络突发事件传播的数据拟合、过程模拟和趋势预测。 相似文献
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基于复杂网络理论,建立了城市供水系统故障蔓延动力学模型,模型考虑了城市供水复杂网络结点的自修复功能、故障蔓延机制。研究了自修复因子、延迟时间因子两个特征参数对三种应用广泛的城市供水复杂网络(随机网络、无尺度网络和小世界网络)结点修复率和故障结点数的影响。模拟结果与实际城市供水系统的特征一致,表明所建立的模型可以有效地模拟城市供水系统故障蔓延动力学。 相似文献
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In this paper, a new multi-output neural model with tunable activation function (TAF) and its general form are presented. It combines both traditional neural model and TAF neural model. Recursive least squares algorithm is used to train a multilayer feedforward neural network with the new multi-output neural model with tunable activation function (MO-TAF). Simulation results show that the MO-TAF-enabled multi-layer feedforward neural network has better capability and performance than the traditional multilayer feedforward neural network and the feedforward neural network with tunable activation functions. In fact, it significantly simplifies the neural network architecture, improves its accuracy and speeds up the convergence rate. 相似文献