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21.
决定神经网络隐含层单元数目的自学习算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于一种启发式极限吸因子反向传播模式(HTABP)提出了一种决定多层前向神经网络中隐含层单元数目的算法。该算法不再用试探法和误差进行网络结构选取,而改由变量参数γ和标准误差函数决定,模拟试验表明:该算法是科学和有效的。 相似文献
22.
23.
论文阐述了利用神经网络预测由连续自动回归(AR)马尔可夫模型所代表的可变位速率通信流量(VBR);在这一理论的基础上,介绍一个BP神经网络模型,它采用拆分,组装方法来构造一个学习结果达到均方根误差全局最小点的BP神经网络,该方法结合遗传算法能有效克服局部极小点,缩短学习时间和减小学习难度,并能够精确地预测VBR通信流量。 相似文献
24.
前向多层神经网络的步长搜索调整研究 总被引:5,自引:0,他引:5
该文在深入分析BP神经网络的步长调整算法的基础上,提出了函数变步长搜索法。实践证明,这种算法既能保证在网络训练中,随着迭代次数的增加,误差改变速度减慢的态势,又能在每次迭代中,求出近似最优步长,从而有效提高网络的学习速度,收敛到全局最小点的概率也更大。 相似文献
25.
鉴于传统的协同过滤推荐算法在处理冷启动和数据较稀疏的问题上表现不佳,提出一种将堆栈降噪自编码器(Stacked Denoising AutoEncodes,简称SDAE)同最近邻推荐方法相结合的混合SDAE推荐模型。该模型结合稀疏编码算法和降噪准则,使用逐层自编码的思想将极限学习机与降噪自编码器堆叠形成基于极限学习机(Extreme Learning Machine,简称ELM)计算的堆栈降噪自编码器的深度学习模型,最终用模型提取的抽象特征应用于最近邻算法预测打分。并通过多组数据集上各种模型的实验结果表明,在稀疏度低于8%时,与余弦相似度模型和皮尔森相似度模型相比,混合SDAE推荐模型实验效果分别提高了11.3%和21.1%,与潜在矩阵分解模型相比,混合SDAE模型收敛所需的迭代次数少近30%,而在与相似度模型和矩阵分解模型的三组比较实验中,混合SDAE模型的稳定性也表现最良好,所提出的混合SDAE模型收敛速度较快,并有效解决数据稀疏与冷启动的问题 相似文献
26.
通过两年盆栽试验,研究增施不同有机物料对植烟土壤生物学特性和速效养分的影响。结果表明,与纯施化肥相比,增施芝麻饼肥显著增加土壤碱解氮和速效磷含量,增施生物炭显著增加速效钾含量;增施腐熟秸秆土壤蔗糖酶活性显著提升12%,芝麻饼肥和生物炭处理脲酶活性均显著增加19%,生物炭处理过氧化氢酶活性显著增加27%。增施腐熟秸秆土壤微生物生物量碳最高,达到234.52 mg/kg,生物炭处理土壤微生物生物量氮最高,达到35.29 mg/kg。细菌为植烟土壤可培养菌中的优势菌,增施生物炭显著提升可培养细菌数量,增施腐熟秸秆显著提升可培养真菌和放线菌数量。总体来看,增施不同有机物料能改善土壤生物学特性,增加速效养分含量,从而改善植烟土壤质量。 相似文献
27.
28.
电动静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)集成了机械、液压、控制、电子等多领域技术。根据EHA特点,以MATLAB与AMESim软件平台为基础,对EHA进行多学科建模与集成仿真。应用MATLAB平台搭建控制与电子子系统模型,应用AMESim平台搭建液压与机械子系统模型,通过S-function接口连接各子系统模型。仿真结果表明,EHA多学科模型性能良好,很好地反映系统运行状况,可以通过仿真来指导系统的优化设计与系统控制算法的实现。 相似文献
29.
30.
提出一种新的基于粒子群优化的BP网络学习算法,该算法是一种全局随机优化算法,将该算法与传统BP—PSO算法对比实验表明:提出的算法性能优于BP算法,而且具有良好的收敛性,并成功应用于水泥水化过程仿真。 相似文献