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171.
多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。 相似文献
172.
以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本,从私人信息供给的视角,考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响.研究表明:上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度;当上市公司的公开信息不充分时,其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显;当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时,其网络中心度... 相似文献
173.
网络学习空间人人通作为“三通两平台”工程的核心是教育信息化深入应用的重点发展方向。人人通网络学习空间能创新教育服务模式,支持教师精准教学和学生的个性化、高效化学习。高中物理教师利用网络学习空间分析学生学情,可以提高教学的针对性、有效性。 相似文献
174.
在网络环境下图书馆服务理念及服务方式创新 总被引:3,自引:1,他引:2
张蕾 《科技情报开发与经济》2007,17(15):85-86
介绍了网络环境及图书馆的优势,分析了个性化服务的意义及其实现方式,探讨了图书馆服务工作创新的措施。 相似文献
175.
夏若君 《科技情报开发与经济》2007,17(18):32-33
分析了网络环境下高校图书馆文献采访工作面临的新问题,从3个方面提出了解决这些问题的具体措施。 相似文献
176.
177.
为有效预防煤矿瓦斯爆炸事故,对瓦斯爆炸风险进行量化分析。首先,通过分析2010—2020年152起瓦斯爆炸事故调查报告,基于层次全息建模方法识别出67个风险因素,提取出214条事故链,构建瓦斯爆炸风险演化路径;然后将迭代加权思想与设计结构矩阵相结合,提出改进集成风险传播法,计算风险演化过程中风险的直接和间接传播概率;在此基础上,将风险因素作为网络节点,因素之间的影响关系作为网络边,构建瓦斯爆炸风险拓扑网络度量模型,并运用Gephi 0.9.2软件分析计算网络拓扑参数,实现风险演化过程中的累积风险可视化。结果表明:煤矿瓦斯爆炸风险拓扑网络呈现明显小世界网络特征,聚集程度偏低而演化性较强;识别出最短风险演化路径7条,关键性风险节点包括施工操作不当、风量不足、瓦斯异常涌出;初始风险因素不同,在风险演化过程中路径不同,风险权值也存在差异,且在风险演化过程中存在风险损失现象。研究结果为煤矿瓦斯爆炸风险评估提供理论依据,对预防瓦斯爆炸事故发生具有现实意义。 相似文献
178.
燃煤电厂煤粉在燃烧过程中产生的有害气体会对大气环境造成污染,NOx为其中之一。针对燃煤电厂生产过程中NOx排放量测量成本高、过程复杂等问题,考虑到机组运行数据具有的时间序列特征,提出一种基于长短期记忆神经网络的软测量方法对NOx排放量进行预测。在分析NOx产生机理的基础上,利用来自陕西省榆林市某电厂2019年1月至6月的实际生产数据,初步选取与NOx排放量紧密相关的20个辅助变量;将数据进行预处理以消除粗大误差和随机误差,并利用灰色关联度分析进一步精选出15个辅助变量;将实际生产数据划分训练集和测试及对LSTM模型进行训练和测试,并将LSTM模型与BP神经网络模型和支持向量机模型的软测量结果比较。结果表明:基于LSTM的测量方法均方误差较基于BP神经网络与SVM的方法均有减小,说明该方法测量准确度较高,泛化能力更强。 相似文献
179.
覃喜 《广西民族大学学报》2022,(2):87-92
针对大型分布式数据采集系统、设备控制系统以及二者功能融合系统对于数据可靠测控的需求,提出了一种基于CAN总线的四层级大型虚拟树网络的设计方案。文章详述了大型虚拟树网络的基本架构、逻辑与物理拓扑、层级与节点编码规则、底层数据通信格式,并介绍了构建高效且灵活的单播、多播和广播通信链路的方法。通过举例分析如何利用大型虚拟树网络为具体的教学楼设计综合控制系统,为现代教学楼的智能、节能控制系统设计提供参考。 相似文献
180.
“我的QQ号码被盗了!”连日来.晓嘉为此忧心忡忡.却申诉无门。这种现象.在网络世界并不少见,类似的虚拟财产被盗案.更多地存在于网络游戏中。当玩家们将辛辛苦苦“练功”挣来,甚至是花钱购买的“宝物”,“武器”.级别.段位等视为珍宝时.一双无形的黑手,却早已在暗处觊觎……
那么,这些看不见.摸不着的虚拟财产.理应受到法律保护吗?又该由谁来提供保护?面对这个棘手课题.IT界和法律界人士投入了越来越多的关注。[编者按] 相似文献