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基于组合神经网络的时间分数阶扩散方程计算方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：WANG JiangCHEN Wen
发表期刊：应用数学和力学 2019年7期
关键词：一维时间分数阶扩散方程组合神经网络误差函数梯度下降学习算法
摘要：该文首次采用一种组合神经网络的方法,求解了一维时间分数阶扩散方程.组合神经网络是由径向基函数(RBF)神经网络与幂激励前向神经网络相结合所构造出的一种新型网络结构.首先,利用该网络结构构造出符合时间分数阶扩散方程条件的数值求解格式,同时设置误差函数,使原问题转化为求解误差函数极小值问题;然后,结合神经网络模型中的梯度下降学习算法进行循环迭代,从而获得神经网络的最优权值以及各项最优参数,最终得到问题的数值解.数值算例验证了该方法的可行性…查看全部>>
基于组合神经网络的物联网入侵检测方法
作者：曾凡锋谢世游王景中
发表期刊：网络安全与数据治理 2022年10期
关键词：物联网入侵检测全局特征提取组合神经网络多分类
摘要：针对物联网流量入侵检测的全局特征提取问题,对现有的网络入侵检测方法进行了改进,提出了一种基于组合神经网络的入侵检测方法.首先利用一维密集连接卷积神经网络对数据集中流量的空间特征进行提取;然后利用门控循环神经单元进一步提取时序特征,完成对物联网流量数据的时空特征提取;最后采用UNSW-NB15和Bot-iot数据集对组合神经网络模型进行多分类训练和测试.实验结果表明,所提方法在准确率以及其他评价指标方面均有一定的提高,表明了该方法的有效性.
基于串并行混合神经网络的汽车胎号识别方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：孙俊李正明
发表期刊：计算机工程与应用 2006年23期
关键词：组合神经网络胎号识别特征提取矩
摘要：汽车胎号识别系统要求胎号识别方法具有极高的识别正确率和置信度.文章对胎号识别方法进行了研究,以汽车胎号识别为背景,对大量的胎号字符图像样本进行特征量提取,研究了并行组合网络和仿串行组合网络的识别性能,并结合这两种组合网络的优点,提出了一种串并行混合神经网络,第一级为并行组合网络,第二级为单级网络且其识别分类的对象仅为前一级网络拒识的胎号样本.大量的胎号样本识别实验表明,串并行混合组合神经网络的识别正确率和置信度可达到99.2%和99.5%.
基于DBN-Elman和改进PSO-HHT方法的风速预测模型
作者：刘玮薛飞飞高岩松吾买尔·吐尔逊孙静胡义袁红亮
发表期刊：全球能源互联网（英文） 2023年5期
关键词：风速预测DBNElmanHHT组合神经网络
摘要：由于风速具有随机性和波动性特征,使得风电场控制系统的执行非常复杂,同时增加了响应频率.本文研究结合深度信念网络、Elman 神经网络以及改进的粒子群优化算法修正的 Hilbert-Huang 变换,开发了一种适用于风电场超短期风速预测的新型预测模型.计算结果表明,本文提出的深度神经网络的预测结果优于浅层神经网络,虽然模型的复杂度较高,但风速预测的准确性和稳定性也较高.新模型有效提高了风电场超短期风速预测的准确性.
基于组合神经网络的配电网故障定位方法CSTPCD
作者：张雷李晓影张沛陈玉鑫
发表期刊：电力系统及其自动化学报 2023年9期
关键词：配电网故障定位分布式电源不完全信息图卷积神经网络组合神经网络
摘要：为解决实际配电网中量测装置不完备导致电气信息获取不完全、分布式电源大量接入改变电网运行特性、传统配电网故障区段定位方法难以应用的问题,提出一种基于组合神经网络的配电网故障定位方法.将全连接神经网络与图卷积神经网络相结合,搭建完整故障定位神经网络模型.神经网络模型输入层通过引入全连接神经网络将支路电流信息整合至节点上,为特征信息进一步传递做准备;隐藏层由图卷积神经网络进行特征决策信息的提取、处理与转化;输出层增加了全连接神经网络,调整输…查看全部>>
基于事件画像和案例推理的社区工单处置CSTPCD
作者：强海玲陈剑佘祥荣陈健鹏陈钢
发表期刊：计算机技术与发展 2023年7期
关键词：事件画像案例推理工单处置地名地址基因事件提取组合神经网络
摘要：近年来,随着政府数字化转型的不断深入,越来越多的12345 政务热线工单下发到社区进行处置.工单文本信息通常较为稀疏,主题序列涵盖城市治理方方面面.社区管理人员对工单进行处置往往花费较长时间,无法满足群众实时响应的需求.为了提升社区工单处置的质量和时效性,该文提出了一种基于事件画像和案例推理的工单处置决策方法.首先,基于统一标准地址库以三元组方式构建地名地址基因库用以获取地名中的谱特征,构建树集合以表征地址基因之间的层次关系,利用地址…查看全部>>
利用离散正交多项式组合神经网络建立聚合物分子量分布灰箱模型北大核心CSCDCSTPCD
作者：吴海燕曹柳林王晶孙娅苹
发表期刊：化工学报 2009年11期
关键词：聚合物分子量分布矩组合神经网络离散多项式
摘要：聚合物分子量分布(MWD)是反映产品性能最重要的指标之一,它是典型的二元建模对象,采用组合神经网络对MWD的空间和时间变量进行分解建模.首先利用离散正交多项式神经网络在链长空间上建立分布与链长的模型,然后将MWD与时间变量的关系转换为网络权向量与输入变量之间的函数,利用递归神经网络建立两者之间的模型,最后组合两个网络达到建模目标.分布函数的模型表达式可写成状态方程形式,为进一步设计控制策略提供了基础.在链长空间上建立模型时,实现了神经…查看全部>>
基于遗传算法优化深度神经网络的站点客流预测
作者：胡晓伟吴则洋卢泓博王健
发表期刊：交通运输工程与信息学报 2025年1期
关键词：城市交通客流预测组合神经网络多源数据遗传算法
摘要：【背景】客流预测是城市轨道交通运营和管理的重要组成,近年来结合多源数据和深度神经网络的精准客流预测受到越来越多的关注。【目标】提升轨道交通站点客流预测的精度,为运营管理提供有效支持。【方法】首先,搭建一种融合多特征的站点客流预测模型,该模型通过卷积神经网络(CNN)提取地铁客流的时空特征,并结合残差单元(ResNet)增强特征提取能力,构建特征传播矩阵挖掘站点间的空间特征,采用长短期记忆网络(LSTM)提取影响因子序列数据的时间特征,…查看全部>>
基于谱相关特性和组合神经网络的数字调制信号识别北大核心CSCDCSTPCD
作者：王艳聪胡中豫张云飞
发表期刊：计算机应用研究 2009年11期
关键词：调制识别组合神经网络谱相关认知无线电
摘要：针对通信信号非稳定、信噪比(SNR)变化范围大的特性,利用调制信号的循环平稳特性,提取出五种对SNR和信号调制参数不敏感但对调制类型敏感的特征参量.为提高分类性能,设计了一种采用多个不同神经网络的组合分类器结构,采用输出向量加权表决的融合规则.仿真表明,低信噪比下组合神经网络分类器比单个神经网络分类器有更高的识别率.
一种基于组合神经网络的时间序列预测方法CSCD
作者：杨璐黄梯云洪家荣
发表期刊：管理工程学报 1997年1期
关键词：神经网络时间序列预测组合神经网络决策问题
摘要：本文探讨了神经网络时间序列预测模型的建立机制有其的构造方法，同时，为了消除模型的系统偏差，提出了构造辅助神经网络用以对原有模型的预测结果进行了校正以减小其误差。并对外汇汇率数据进行了模糊构造和预测。结果表明，组合神经网络在模型的拟合精度和预测准确性方面有都有提高。

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