基于KL变换与BP神经网络的农田害虫识别算法

KL变换是一种降低维度的算法,BP神经网络是一种智能识别算法,农田害虫的训练需要一个庞大的害虫图片库,面对巨大的图片库,如果使用高清的数码照片训练,是对计算机性能的巨大挑战,所以将KL正交变换用于降低维度,最大限度地在提高计算机性能的基础上维持神经网络的识别率。     

高阶脉冲变时滞BAM神经网络的周期解

神经网络的诸多功能主要体现在其动力学特征中,而周期解问题则是其动力学行为研究中很重要的一部分.许多情况下,考虑神经网络的脉冲效应是必要而具有实际价值的.本文利用重合度理论中的Gaines-Mawhin延拓定理和微分不等式技巧,研究一类具脉冲干扰的高阶BAM神经网络模型的周期解问题,在要求激活函数有界的前提下,得到其周期解存在的充分条件.     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。     

基于BP神经网络的网络小说排行预测

近年来随着"IP"热潮兴起,网络文学市场发展迅速,逐渐成为文化娱乐行业投资热点.本文将机器学习方法引入到小说排行预测方面,通过网络爬虫获取网络小说信息并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,相比传统的文学定性分析方法,机器学习预测方法可解释性和应用性更高.     

含砂雾封层在桥面铺装工程中的应用

结合含砂雾封层在国道205桥面铺装上的应用,深入分析了含砂雾封层的防水、防老化作用机理,本文系统总结了国道205桥面雾封层施工质量的控制要点,并对施工前后封层各项性能指标进行跟踪检测,分析结果表明采取含砂雾封层措施确实能对桥面早期微裂缝进行有效封水,延缓桥面病害的发生,延长沥青路面的使用寿命。     

基于混合BP神经网络农业旱灾脆弱性评估模型初探

根据区域灾害脆弱性理论，农业旱灾是致灾因子干旱与农业旱灾脆弱性共同作用的结果，脆弱性的存在是农业旱灾发生的主要原因和重要因素.从自然环境和社会经济分析农业旱灾脆弱性的影响因素.提出混合BP神经网络算法，运用MATLAB实现农业旱灾脆弱性快速模拟评估，建立基于混合BP神经网络农业旱灾脆弱性评估模型.     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.     

人工智能心理学研究的知识图谱分析

借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。