基于改进胶囊网络的文本分类

针对卷积神经网络（CNN）中的池化操作会丢失部分特征信息和胶囊网络（CapsNet）分类精度不高的问题，提出了一种改进的CapsNet模型。首先，使用两层卷积层对特征信息进行局部特征提取；然后，使用CapsNet对文本的整体特征进行提取；最后，使用softmax分类器进行分类。在文本分类中，所提模型比CNN和CapsNet在分类精度上分别提高了3.42个百分点和2.14个百分点。实验结果表明，改进CapsNet模型更适用于文本分类。     

基于改进胶囊网络的文本分类

针对卷积神经网络（CNN）中的池化操作会丢失部分特征信息和胶囊网络（CapsNet）分类精度不高的问题,提出了一种改进的CapsNet模型。首先,使用两层卷积层对特征信息进行局部特征提取;然后,使用CapsNet对文本的整体特征进行提取;最后,使用softmax分类器进行分类。在文本分类中,所提模型比CNN和CapsNet在分类精度上分别提高了3.42个百分点和2.14个百分点。实验结果表明,改进CapsNet模型更适用于文本分类。     

基于改进神经网络的农作物产量预测方法

农作物产量预测对政府规划国民经济的发展具有决定性作用,对于合理统筹种植策略以及减少水肥的浪费有着重要意义。影响农作物产量的因素众多,准确预测农作物产量具有非常重要的意义。气候是影响农作物产量的重要因素。以气候因素为依据,提出了一种基于改进长短期记忆神经网络的农作物产量时间序列预测的方法,将历史产量和气候因素相结合,以固定年份为单位对下一年农作物产量进行预测。实验结果表明,与长短期记忆神经网络、支持向量机方法进行对比,本方法在农作物产量时间序列预测中有较高的准确性。     

基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别

目前的行人重识别（Re-ID）研究主要集中在短时间情形,即一个人的衣着不太可能发生改变的情况。然而现实中更常见的是长时间的情况,这时一个人有很大的机会更换衣服,Re-ID模型应该考虑这种情况。为此,研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法。所提方法基于换衣行人重识别胶囊网络ReIDCaps,使用与传统的标量神经元相比包含更多信息的矢量胶囊,用其长度表示行人身份信息,用其方向表示行人衣着信息;采用软嵌入注意力（SEA）防止模型过拟合;使用特征稀疏表示（FSR）机制提取具有判别性的特征;增加标签平滑正则化交叉熵损失与Circle Loss的联合损失以提高模型的泛化能力和鲁棒性。在三个换衣行人重识别数据集Celeb-reID、Celeb-reID-light和NKUP上进行实验,实验结果表明所提方法与目前已有的Re-ID方法相比具有一定优势。     

改进型Elman网络用于网络流量预测

为了更好地预测网络流量,提出了一种改进型Elman网络模型,并用文化算法对该模型进行了优化,获得了更佳的拟合度和预测性能。     

基于改进人工鱼群算法与RBF神经网络的股票价格预测

股票价格受多种因素影响,这对股票价格预测造成了巨大挑战。近年来,机器学习方法被广泛用于股票价格预测的研究中,然而,现有方法存在相对误差较大、时间复杂度高等缺点。对此,提出基于引力搜索的改进人工鱼群算法AFSA＿GS。该算法将引力搜索中计算质量和加速度的策略分别用于调节人工鱼的视野和步长,从而提高了人工鱼群算法在优化过程中的自适应能力;AFSA＿GS算法还优化了RBF神经网络的相关参数,并使用优化后的网络预测股票价格。在多家上市公司股票数据上进行了实验,实验结果表明,相对于传统的优化算法,采用AFSA＿GS算法优化的RBF神经网络,可以获得更好的股票预测性能。     

服务器性能预测的递归神经元网络方法

正确有效地预测服务器性能负载,是计算机系统性能管理系统的一个重要环节。通常,传统的预测方法有最小二乘、二次指数平滑法等,但这些模型往往不能很好地捕捉服务器性能负载数据的时序关系。利用基于局部回归的递归神经网络（RNN）,采用改进的RPROP学习算法进行服务器性能负载的预测。并与传统的二次指数平滑法相比较,实验结果证明,RNN得到的预测结果要比二次指数平滑法高出5个百分点以上,并且有较强的预测能力,可以预测较长周期的数据。     

An improved neural network model for the prediction of cutting tool life

In recent years, the backpropagation neural network has been shown to be a good modelling method for complex problems because of its self-adjusting ability, and the fact that it can be used with small amounts of data. However, some factors in the data may be insignificant and correlated, or there may be some noise present. These phenomena will cause the model to predict inaccurately. In this research, we propose a statistical method to avoid such situations, by screening variables and testing for normality. The model built by using screened variables shows a better fit and yields accurate predictions. To demonstrate the proposed method, we conduct cutting experiments and build cutting tool life models as an example. Then we compare the results of the constructed models among the backward stepwise regression, the neural network and the proposed neural network methods. The proposed neural network method shows the most accurate prediction.     

基于EMD改进的Elman神经网络对股票的短期预测模型

Elman神经网络在短期预测股市收盘价时存在预测趋势良好但准确度较低的问题。在Elman神经网络的思想上提出以经验模态分解EMD为基础的Elman新组合模型。应用EMD将各交易日的收盘价序列分解成不同时间尺度上的本征模函数IMF分量和剩余分量,进而利用偏自相关函数PACF计算每一个分量的滞后期,以确定各分量在Elman神经网络中的输入和输出变量,从而得到各分量的预测值,相加得到最终的预测结果。与EMD单一网络、EMD-Elman模型、BP网络及EMD-BP模型进行实验对比,结果表明:该短期预测模型的预测值均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差都得到较大的改善;新组合模型可有效实现对股票收盘价的短期预测,且能降低非平稳性对预测结果的影响。该研究为进一步预测股市的走向提供了有效依据,也为投资者提供了更充分的决策参考。     

BP神经网络用于预测多参数关联变压器油的性能

基于变压器油性能参数之间的关联性,采用BP神经网络方法,在Matlab平台下研究预测多参数关联变压器油的性能,利用变压器油日常的监测数据,建立击穿电压与4个影响因素的关联模型.论文分别就常规BP算法和变学习速率、变动量因子的改进BP算法进行了比较研究,结果表明,改进BP算法模型的预测结果精度较高,预测值与实际值的相对误差在5%左右.本方法可以为变压器故障的早期诊断、预测防范和及时处理提供科学依据,具有重要的实际应用价值.     

改进果蝇算法优化回声状态网络的旅游需求预测研究

首先对标准果蝇优化算法FOA进行改进,自适应调整果蝇种群数量和搜索步长,同时优化初始迭代位置,改善算法局部搜索能力和搜索效率。接着将改进的FOA算法AFOA与回声状态网络ESN相结合,构建一个两阶段组合预测模型(AFOA-ESN),通过AFOA优化ESN获取其关键参数,将优化后的参数输入ESN,形成最终的组合预测模型。最后利用该模型进行旅游需求预测。实验结果表明,AFOA-ESN模型较自回归移动平均模型、支持向量机模型、BP神经网络、标准ESN网络以及其他预测模型具有更高的预测精度。     

Fuzzy-Bayesian network for refrigeration compressor performance prediction and test time reduction

A typical characteristic of refrigeration compressor performance tests is their long duration. A reduction in the time periods related to this activity can be achieved using unsteady-state data analysis. This paper presents an original approach to predicting compressor performance using Bayesian networks and a hybrid Fuzzy-Bayesian network. All analysis was performed using real test data.     

基于RBF神经网络的涡轮性能预测

针对某型弹用航空发动机涡轮，建立了基于径向基函数神经网络的性能预测近似模型。由均匀设计提供训练样本，选取静叶叶身5个关键截面上的7个参数作为设计变量，涡轮效率作为输出变量，采用遗传算法对径向基网络进行训练，并和BP网络算法求解的模型进行了对比。结果表明：该算法能够广泛地利用样本空间，得到较高的训练和测试精度；构建的RBF网络具有较小的网络规模．较强的泛化能力。     

改进PSO-BP神经网络对储层参数的动态预测研究

为提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力,防止其陷入局部最优值,在前人工作基础上对传统粒子群算法进行了改进,具体包括：设定最大限制速度、改变惯性权重因子和改进适应度函数,并把改进粒子群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化。之后利用改进粒子群算法优化的BP神经网络实现对储层参数的动态预测,具体步骤为：确定神经网络的输入、输出神经元,定量化时间参数[T],利用训练样本构建神经网络模型并进行检验。最后通过平均训练误差对仿真过程进行分析,结果表明改进PSO-BP算法的收敛性与泛化能力均优于BP算法和PSO-BP算法。     

Short-term traffic flow prediction based on improved wavelet neural network

Neural Computing and Applications - Due to the characteristics of time-varying traffic and nonlinearity, the short-term traffic flow data are difficult to predict accurately. The purpose of this...     

改进回声状态网络的热点话题预测模型

为了提高网络热点话题的预测精度,针对传统回声状态网络存在的不足,提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列,然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习,建立网络热点话题预测模型,最后对模型性能进行仿真测试。结果表明,改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画,网络热点话题的预测精度得以提高,而具有更好的应用价值。     

Adaptive control of robots with an improved transient performance

By using a robust control technique, this note proposes an adaptive control for rigid robots with the following important features: under a parameter-dependent persistent excitation (PE) condition, it gives a guaranteed transient performance of tracking a smooth desired trajectory while assuring the parameter, estimation error to go to a residual set of the origin arbitrarily fast. Simulations are included to support the theoretical results     

基于注意力的共享参数胶囊网络

针对传统胶囊网络特征信息的传播冗余性和解构低效性问题,提出一种共享参数的注意力胶囊网络.该网络的优点主要体现于以下两方面:1)提出注意力机制的动态路由方法,通过计算低级胶囊的相关性,使得在保留特征空间信息的同时更加关注相关性高的特征信息,并完成前向传播;2)在动态路由层提出共享转换矩阵,基于低级胶囊投票一致性对高级胶囊激活,并通过共享转换矩阵减少模型的参数量,同时实现改进胶囊网络的稳健性.首先,通过5个公开数据集的分类对比实验,表明所提出胶囊网络在Fashion-MNIST、SVHN和CIFAR10数据集上分别取得了5.17%、3.67%和9.35%的最好分类结果,而且在复杂数据集上具有显著的白盒对抗攻击鲁棒性;然后,通过在基于smallNORB和affNISH公开数据集的仿射变换对比实验,表明所提出的胶囊网络具有显著的仿射变换鲁棒性;最后,通过计算效率分析对比实验结果,表明所提出共享参数胶囊网络在不增加浮点运算的情况下,参数量比传统的胶囊网络减少4.9%,具有突出的计算量优势.     

A review on queueing network models with finite capacity queues for software architectures performance prediction

A review is carried out on how queueing network models with blocking have been applied so far into the performance evaluation and prediction of Software Architectures (SA). Queueing network models with finite capacity queues and blocking have recently been introduced and applied as more realistic models of systems with finite capacity resources and population constraints. Queueing network models have been often adopted as models for the evaluation of software performance. Starting from our own experience, we observe the need of a more accurate definition of the performance models of SA to capture some features of the communication systems. We consider queueing networks with finite capacity and blocking after service (BAS) to represent some synchronization constraints that cannot be easily modeled with queueing network models with infinite capacity queues. We investigate the use of queueing networks with blocking as performance models of SA with concurrent components and synchronous communication. Queueing theoretic analysis is used to solve the queueing network model and study the synchronous communication and performance of concurrent software components. Our experience is supported by other approaches that also propose the use of queueing networks with blocking. Directions for future research work in the field are included.