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研究基于长短时记忆神经网络模型的优化方法及其在脱轨系数预测中的应用,通过SIMPACK建立列车—轨道仿真场景得到网络训练所需数据......
模糊神经网络是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物,是智能复合控制发展的必然趋势.它的学习算法是其理论与应用研究中最关键的......
对于一类复合型模糊神经网络,论文首先进行了多方面的改进研究尝试。第一,对于递归复合型模糊神经网络采用了改进的BP学习方法,如......
神经网络在气象上的应用往往是采用固定学习率的BP算法建模,学习过程易出现振荡现象和网络存在冗余连接等缺陷,基于此对神经网络进......
为了提高地下水埋深预测的精度,提出了双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)融合非全连接神经网络(NFC)的深度学习模型。使用自适应......
为了提高手势识别的准确性、鲁棒性以及收敛速度,提出一种基于改进残差网络和动态调整学习率的手势识别方法研究。改进原始残差块......
药物定量构效关系一直是药物现代化研究中的关键问题。现已发现具有一定特征或一定作用机制的同源活性化合物,其主要结构因素与活......
通过提出一种带非线性扩展的前向神经网络模型，分析了 Ｇ Ｇ Ｂ Ｐ 算法的收敛性，总结出此种算法的动态学习率．仿真结果表明：此神经网络模型更......
经典Q-learning强化学习模型中学习率为一固定参数,无法有效反映认知学习的动态过程。提出了一种将学习速率表征为时变参数的Q-Lea......
在充分探讨BP神经网络基本原理的基础上,提出了用改进的神经网络进行水淹层识别的一种方法.研究中为了解决网络中由于学习率ε的不......
提出了一种改进的BP训练算法，并将改进的BP算法与传统的BP算法和一类似的BP改进算法进行试验对比．表明新的算法可更有效地提高网络的......
通过提出一种带非线性扩展的前向神经网络模型，分析了ＧＧＢＰ算法的收敛性，总结出此种算法的动态学习率。仿真结果表明：此神经网络模型更适合......
针对BP神经网络的原始算法收敛速率慢、学习精度低、训练过程易陷入局部极小值问题,为解决上述问题,提出一种以变学习率BP算法为基......
卷烟销售额的预测是一个非常复杂的非线性预测系统,它是对某一时间段内烟草需求所做出的预测,也是企业了解市场需求的一个重要的方......
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为了提高自然环境下苹果病虫害的识别准确率和识别效率,提出了具有动态学习特征的VGG-F苹果病虫害识别模型。首先,依据常见的苹果......
为提高轴承故障分类收敛速度和分类精度,提出一种动态调节学习率的堆叠自编码网络(SAE)。初始时刻给予一个较大的学习率,迭代过程......
神经网络和模糊控制在解决复杂的对象方面有独特优势,将模糊理论的知识表达容易和神经网络较强的学习能力这两个优势有机结合起来,......
变速箱是汽车传动系的重要组成部分,因此对变速箱常见故障类型进行诊断研究很有必要。以四种变速箱常见故障类型为研究对象,利用动......
目标跟踪易受光照、遮挡、尺度、背景及快速运动等因素的影响,还要求较高的实时性。目标跟踪中基于压缩感知的跟踪算法实时性好,但......
针对神经网络学习中学习率起到的重要作用，本文提出了一种基于最小扰动的神经网络BP算法.通过建立一个计算动态学习率的算法，在不影......
为提高微小型水下航行器运动控制的机动性和避障能力,提出一种广义S型模糊神经网络(SFNN)控制方法.采用广义Sigmoid函数作为隶属函......
