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221.
建立了以模糊优选、BP神经网络及遗传算法有机结合的智能预报模式与方法。在应用该方法进行中长期水文智能预报时,首先选取训练样本的数量,根据预报因子与预报对象的相关关系得到相对隶属度矩阵;再将其作为BP神经网络输入值以训练连接权重;最后将得到的连接权重值用于预报检验。计算结果表明,智能预报模式与方法的运行速度、精度及稳定性都达到了实际应用的要求。  相似文献   
222.
一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器,该检测器以最小平均输出能量为准则,把盲检测问题转化为优化问题,利用神经网络进行有效求解。理论分析和仿真结果表明,该检测器在性能上优于传统的检测器,且计算量少,收敛速度快,便于实时处理。  相似文献   
223.
对电力负荷的预测的传统方法主要采用回归模型、曲线模型等,因不能充分利用历史数据,其准确性较差。利用人工智能技术,将BP神经网络及遗传算法应用于中长期期电力负荷预测,能更好的利用历史数据,如果再对有节假日的特殊月季电力负荷数据进行合理有效的处理,就能大大提高预测的精度。  相似文献   
224.
基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.  相似文献   
225.
多变量模糊控制系统的前馈解耦   总被引:10,自引:0,他引:10  
为实现多变量模糊控制系统的动态解耦,基于前馈解耦思想和神经网络理论,提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计,解耦由两层神经网络实现,节点少,其活化函数采用分段线性函数.利用简化的学习算法,根据系统输出误差,在线调整网络权值,从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型,该方法结构简单且计算量小,适于实时多变量过程控制,仿真证明了该方法的有效性。  相似文献   
226.
为了能简单、高效地设计光纤方向耦合器,将人工神经网络方法引入方向耦合器设计中.以两光纤耦合长度作为输入,耦合比作为输出,建立光纤方向耦合器的径向基函数神经网络模型.用此模型进行了光纤方向耦合器仿真和设计,结果证明,该方法具有速度快、精确高、可靠性好、节约器件的设计成本和缩短设计周期等优点,是光纤方向耦合器的一种全新设计方法.该方法可推广到其他光无源器件的设计.  相似文献   
227.
基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别,作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征,提取信号二维谱熵指标作为特征指标,运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法,对无缝钢管的缺陷进行识别,结果表明,该方法具有很高的识别精度,实例中识别准确率达100%,由于该识别方法不需要示教学习过程,因此能够应用于实时在线缺陷识别。  相似文献   
228.
基于人工神经网络的城市航空遥感图像植被分类研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标 进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并 以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究 成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好.  相似文献   
229.
针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .  相似文献   
230.
神经网络在矿井胶带机火灾探测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
综合考虑温度、温度变化率、一氧化碳浓度、一氧化碳浓度变化率为胶带机火灾探测系统的参数 ,采用三层前馈 BP神经网络对胶带输送机火灾探测进行研究 ,经过 81组数据样本训练得到合适的网络结构及网络参数 .仿真结果表明 :当隐层节点数为 1 0 ,动量因子为 0 .95时 ,训练时间最短 ,误差下降最快 ;对 PVC胶带机的火灾燃烧试验探测结果表明 ,当输出报警限取 0 .5时 ,经一定的时间延时后 ,运用该网络可在燃烧发生 35 0 s时进行报警 ,从而有效实现了矿井胶带输送机火灾的早期报警 ,并增强了系统的抗干扰能力及对环境的适应性能  相似文献   
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