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论述了BP神经网络模型拓扑结构及其算法,给出了BP网络正向传播和反向传播的函数,BP网络的结构确定,提出了BP网络运算的改进方案。 相似文献
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提出基于图的半监督学习算法,即类别传播算,结合K均值算法改进,用于网页分类。该K均值类别传播方法使用欧式距离的建立带权∈NN图。在这个图中,图节点表示已标记或未标记的网页,边上的权重表示节点的相似度,已标记节点的类别沿着边向邻居节点传播,从而将网页分类问题形式化为类别在图上的传播。结合K均值方法,提高了计算速度以及图方法的归纳能力,经UCI数据集测试,结果表明,此算法比类别传播算法有更好的性能,能够有效地用于半监督网页分类。 相似文献
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在对图像进行压缩的过程中,容易出现信息丢失的情况,导致传统图像压缩算法由于相关性低的图像也可参与等权计算,使得图像产生偏差及失真,无法有效实现图像压缩,提出一种基于干涉图加权叠加的图像压缩算法,给出高相关点的平均形变相位变化速率,依据误差传播定律,求出全部干涉图叠加后高相关点受到的大气延迟干扰,对每个图像对应的相关系数进行计算,依据模型采集高相关目标点,干涉图被叠加后,给出高相关点大气延迟对线性形变速率的干扰,通过移位操作获取样本的Exp-Golomb级数,完成编码获取数据的非负映射操作,利用上一个样本的Exp-Golomb编码级数对当前样本值级数进行估测,通过计算原始干涉图数据和压缩后的干涉图数据的压缩比与峰值信噪比,对压缩效果进行度量。通过光谱相对均方误差RQE对压缩前后的原始光谱和复原光谱进行度量。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。 相似文献
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为了得到带有异常处理结构的切片,文章从传统控制流图到系统依赖图进行了层层改进,给出了构造系统依赖图的算法,并以此为基础得到精确的程序切片。该方法可以处理因为异常结构而引起的数据流和控制流的变化,有助于实现基于异常传播的程序依赖性分析的自动处理。 相似文献
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针对工程设计中常用的可展曲面,给出其有理参数化算法.给定一个隐式曲面,首先根据几何性质判定它是否是可展曲面,并给出判定算法;然后应用近年来新兴发展的隐式化代数工具———μ基方法,得到可展曲面的μ基的次数界.在此基础上,设计计算隐式曲面μ基的算法,并通过计算其对偶曲面的重新参数化,得到原隐式曲面的参数表示.结合已有的参数曲面隐式化算法,给出了有理可展曲面的代数交换算法图. 相似文献
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神经网络是一种新兴的数学建模方法,它具有识别复杂非线性系统的特性,比较适合实时调度。在智能公交实时调度中加入误差反向传播算法,利用误差反向传播算法超强的学习能力和泛化能力,通过对海量公交历史调度数据的学习,可以建立公交车到达目的站点的预测模型;通过实时GPS数据,就可以预测车辆到达目的地的大概时间,为建立智能公交调度提供极大方便。 相似文献
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通过对数求导法的一个实际例子,提出了许多老师和学生在利用对数求导法时容易忽略的一个问题,找出了问题产生的根源,给出了解决的办法和几点注记。 相似文献
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介绍了人工神经网络的基本原理、反向传播算法和算法的步骤。利用BP网络的算法解决电磁炉的性能评价及选择问题,并建立相应的模型。通过BP神经网络模型评判电磁炉总体性能的好坏,从而对电磁炉进行选择时能作出更好的决策。 相似文献
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在最优控制中,控制率的求解往往最终化为一个两点边值问题(TPBVP)的求解。由于两点边值问题具有强耦合、非线性的特点,通常采用计算机迭代的方法来求取其数值解。但是几种常用方法均存在初始点不易选取和求解时间较长的缺点。本文结合神经网络及其误差反向传播的思想,在梯度下降法的基础上提出了一种求解两点边值问题的网络新型收敛算法。大量仿真结果表明该方法可有效改善迭代计算,提高了计算性能。 相似文献
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基于Matlab和BP神经网络的固体火箭发动机比冲性能的预测 总被引：2，自引：0，他引：2
本文采用基于误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术,利用Mat lab神经网络工具箱,建立了固体火箭发动机比冲性能预测的神经网络模型,并利用实验数据进行了验证.结果表明,可以利用该方法开展固体火箭发动机比冲性能的预测. 相似文献
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本文给出信息传播领域中的信息传播图,对图进行几种分析求解,得出最优解,并对以往类似图进行推广。 相似文献
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