基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题，设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值，随机生成输出权值和偏置，在对数据进行分类时，它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性，将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取，并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据，再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST，Fashion MNIST，Rectangles和Convex数据集中，将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM，PCA-ELM，SAA-2和DAE-ELM作对比实验，结果表明，基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优，用于分类的网络隐含层节点数最少.     

建筑工程施工工序质量控制的研究

在建筑工程施工的建设中,建筑工程施工工序就是生产和检验、材料、零部件、各分部、分项工程的具体阶段。建筑工程施工工序质量控制,是企业中最经常、最大量的质量管理活动,是企业实现质量目标的基本保证。文章就新形势下建筑工程施工工序的质量控制进行了探讨。     

基于Split Bregman算法的MRI图像重建参数分析

压缩感知理论已应用在MRI成像中,作为压缩感知的非线性重建算法的重要分支,以Split Bregman算法为代表的凸松弛法将信号重建问题转化为凸优化问题求解,其计算效率高.对Split Bregman算法的正则化参数功能和调节机制进行了理论研究,分析了正则化参数对该算法收敛精度和收敛速度的影响.仿真结果表明了3个正则化参数对MRI图像重建效率和精度的影响程度.     

多连杆机械臂加速度层最小运动规划和控制策略

为实现多连杆机械臂在加速度层最小运动规划和控制,提出了一个基于最小加速度范数的运动控制策略.该方案通过二次规划的描述,考虑机械臂的关节角、关节速度和关节加速度极限约束,在运动控制过程中规避了机械臂的物理极限.为高效地控制机械臂运动,提出计算复杂度较低的迭代控制算法.六连杆机械臂仿真实验结果验证了最小加速度方案及其迭代控制算法的有效性.     

递归神经网络研究综述

递归神经网络（RNN）因具存储特性,可以处理前后输入有关系的序列数据,故广泛应用于文本音频、视频等领域.当输入间隙较大时,RNN存在短期记忆问题,无法处理很长的输入序列,而长短期记忆（LSTM）能很好地处理长期依赖性问题.自LSTM提出以来,几乎所有基于RNNs的令人兴奋的结果都是由LSTM实现的,因此LSTM成为深度学习的焦点.综述首先简述了RNN以及LSTM及其几种变体的基本工作原理及特点,然后介绍了RNN和LSTM在某些领域中的应用,最后分析并总结了RNN未来的发展方向.     

新型递归神经网络求解时变矩阵Moore-Penrose逆

将传统梯度神经网络（GNN）与张神经网络（ZNN）巧妙结合,提出了一种新型的神经网络（NNN）模型.在相同的条件下,采用NNN,GNN,ZNN模型求解时变矩阵M-P逆,从理论上证明了NNN模型的有效性和优越性.计算机仿真结果表明NNN模型在有噪声的条件下求解矩阵M-P逆具鲁棒性.     

基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题,设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值,随机生成输出权值和偏置,在对数据进行分类时,它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性,将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取,并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据,再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST,Fashion MNIST,Rectangles和Convex数据集中,将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM,PCA-ELM,SAA-2和DAE-ELM作对比实验,结果表明,基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优,用于分类的网络隐含层节点数最少.     

基于粗糙集理论的多指标综合评价方法

针对评价多指标优劣中属性权值难以确定的问题,笔者提出了基于粗糙集的TOPSIS综合评价的应用算法,利用粗糙集进行权重确定,把粗糙集与TOPSIS相结合,提出了基于粗糙集的TOPSIS综合评价方法,以属性重要度作为各个属性的权值,对信息系统进行加权分析,得出了总体排序结果,并通过算例验证了该方法的有效性.     

钻孔灌注桩施工中的事故隐患及处理措施

近年来,钻孔灌注桩基础广泛应用于砖混结构及高层建筑等工程中。钻孔灌注桩是一项多工序作业、技术要求较高、循环周期短、风险性较大的基础工程。因此在施工过程中要建立严格的施工规范和管理制度。本文对钻孔灌注桩施工过程中出现的事故隐患作简要分析,提出处理措施。     

一种新型仿生算法在优化问题中的应用

在观察西瓜虫生存规律的基础上,提出了一种新型的、用于优化问题求解的西瓜虫算法.利用西瓜虫算法求解McCormic函数,同时与粒子群优化算法的求解结果进行对比.实验结果验证了西瓜虫算法的有效性和优越性.