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  1. 神经网络的优化算法的一些方法

  2. 摘要：数据的上界和下界概念在人工智能领域中使用得非常普 遍，在粗糙集理论中尤为明显，随着粗集理论的不断发展， 上下边界的概念得到更大范围内的应用。本文将经典的神经 网络和粗集理论有机地结合，提出了一种基于粗集理论的神 经网络，并应用神经网络的粗糙模式建立预测模型。在粗糙 模式下每个神经网络的输入值不是一个单值而是一对值，即 上下边界数据，经典的神经网络在预测模型中采用的是单值 数据作为输入值，但是在一些应用中会产生问题，如医院要 对病人进行病情的跟踪观察，并希望对其未来的情况进行预 测，这时经

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-12
    • 文件大小：610kb
    • 提供者：cuican90

  1. 基于神经网络的城市交通流预测

  2. 神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题，其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高，把神经网络用于建设智能交通体系成为了一种非常明智的选择。 人工神经网络模型是在交通流预测领域里很有潜力的一种模型。鉴于此，本文提出了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，并给出了数据预处理方法和预测模型评价指标

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：296kb
    • 提供者：icecreamzjf

  1. 基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型研究

  2. 基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-23
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：fanxingrong

  1. Weibull分布中BP参数优化的刮板输送机可靠性寿命预测分析

  2. 刮板输送机作为采煤工作面一种主要的机电设备,其可靠性运行对安全生产有重要的意义。传统的Weibull分布模型在刮板输送机可靠性寿命分析中,应用一般的线性方法估计可靠性寿命参数,由于故障数据的非线性特征,预测结果误差较大。针对此问题提出了采用非线性神经网络BP算法来优化模型参数,进行可靠性寿命预测。研究结果表明,应用BP算法优化后的参数得到的可靠性寿命与实际给定的设备寿命指标误差较小,提高了刮板输送机可靠性寿命预测的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：237kb
    • 提供者：weixin_38714637

  1. 基于非线性映射的污水浓度软测量

  2. 基于污水处理厂减少监测污水装置的要求,提出了一种以相对误差最小为性能指标的污水浓度预测方法,该方法首先将低维空间的数据映射到高维空间,然后在高维空间上建立线性预测模型.最后给出了应用实例,并与传统的最小二乘法和当前热门的神经网络方法的结果进行了比较,结果表明本文方法结构简单而且有效.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：499kb
    • 提供者：weixin_38587005

  1. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究.pdf

  2. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究，重庆大学，硕士学位论文，2016年重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 现阶段,云计算作为一种新型髙效且价柊低廉的计算模式受到越来越多企业 的青睐,而云计算瓷源调度算法作为云计算研究的核心内容,对于它的研究从未 间断,当前科研工作者对于云资源调度算法己经进行了大量深入的研究,本文将 首先对当前主流的一些云计算资源调度策略进行简要的介绍,并对这些略的优 点和不足进行了分析,针对当前云计算资源调度策略中存在的宿主机开关机波动、 虚拟机迁移带有盲目性以及任

  3. 所属分类：平台管理

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：jay7575

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 基于BP神经网络的矿山安全文化评价体系

  2. 为了完善和加强矿山安全文化的建设,根据矿山自身的特点,本文提出了一种对矿山安全文化进行合理、科学、全面评价的方法。根据国际SMART准则,从安全环境、安全管理、安全培训、班组长素质、员工行为、安全事务6个方面确立了21项安全文化评价指标,提出了安全文化等级划分标准,并在MATLAB平台上建立了基于BP神经网络的安全文化等级评价体系。以6个矿山的样本数据作为训练样本,经过训练,结果显示当迭代次数为355时,网络的全局误差达到要求,并且输出值与期望输出值之间呈基本吻合,误差比较小。最后,以该神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-26
    • 文件大小：345kb
    • 提供者：weixin_38612909

  1. 基于RNN的化工过程软测量模型研究_陆婷.caj

  2. 基于RNN的化工过程软测量模型研究论文，研究了基于回归神经网络(RNN)为化工颜料锌钡白建立质量指标软测量模型的问题。利用SPSS统计软件对过程历史数据行预分析处理,进而利用这些数据训练回归神经网络,建立质量指标消色力的软测量模型。针对回归神经网络训练效率低,泛化能力差等问题,尝试引入一种初始权值优化方法加以改进。仿真结果表明,利用回归神经网络可以为此类化工过程建立具有一定预测能力的软测量模型,引入的初始权值优化方法有助于提高回归神经网络初始训效率,但模型的泛化能力还有待进一步改进。

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2020-07-11
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：weixin_47743186

  1. 基于Fisher判别分析法的隧洞围岩分类

  2. 针对隧道围岩分类问题,基于Fisher判别分析理论,选用岩石质量指标、完整性指数、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为判别因子,以30组隧洞围岩数据作为学习样本进行训练,建立相应的Fisher判别模型。利用回代估计方法对建模数据逐一进行检验,正确率达93.3%。将建立的判别模型应用于工程实例,预测结果与实际情况吻合良好,与Bayes判别法、神经网络模型判别结果一致。研究结果表明,Fisher判别分析用于围岩分类简便可行,正确率高,是解决隧洞围岩分类的一种有效方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：304kb
    • 提供者：weixin_38620734

  1. InstColorization-源码

  2. [CVPR 2020]实例感知的图像着色 [] [] [ ] 图像着色本质上是具有多模式不确定性的不适定问题。先前的方法利用深度神经网络将输入的灰度图像直接映射到合理的颜色输出。尽管这些基于学习的方法表现出令人印象深刻的性能，但是它们通常在包含多个对象的输入图像上失败。主要原因是现有模型对整个图像进行学习和着色。在缺乏清晰的图形背景分离的情况下，这些模型无法有效地定位和学习有意义的对象级语义。在本文中，我们提出了一种实现实例感知着色的方法。我们的网络架构利用现成的对象检测器来获取裁剪后的对象

  3. 所属分类：其它

  1. 基于质量状态任务网络的制造系统健康预测方法

  2. 先前关于健康预测的研究非常依赖于制造系统的单个组件的故障数据和传感器数据，并且由于其物理和功能复杂性越来越高，适用于整个制造系统的整体健康预测技术仍然是一个挑战。 因此，提出了一种基于质量的制造系统运作过程大数据的深度融合的广义健康预测方法。 首先，从制造系统的物理组成和功能特性的角度解释了制造系统健康的一般含义，并提出了质量状态任务网络来组织以质量为导向的大运营数据，从而提高了制造状态的透明度系统，为整体健康预后奠定基础。 其次，定义了质量状态任务网络中的关键特征参数。 具体而言，通过考虑随机

  3. 所属分类：其它

  1. 基于社交网络的通用数据评估系统的设计与分析

  2. 社交网络是一种社会结构，具有一组社交角色和角色之间的其他社交互动。 社交网络支持一套方法来解释整个社会实体的结构以及这些结构中的各种理论。 这些结构的研究使用社交网络分析来解释本地和全局模式并检查网络动态。 有关的经济数据对我们的经济发展很重要。 我们可以分析经济数据来探索投资。 在本文中，我们专注于自动管理系统的设计和分析，以对石油项目做出决策。 石油是经济发展的命脉。 因此，我们需要一个自动有效的管理系统来进行石油开采投资。 在决定投资石油项目之前，工程师将通过提供足够的经济数据来描述该项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：963kb
    • 提供者：weixin_38694299

  1. 基于Deepwalk的网络拓扑相似度预测与表位相关的TCR

  2. 摘要当前，在线上有许多工具可用于T细胞表位预测。 他们通常专注于肽与抗原呈递细胞（APC）表面上的主要组织相容性复合体（MHC）分子的结合。 但是，肽和MHC复合物与T细胞受体（TCR）的结合对于免疫过程也很关键。 鉴定人表位与TCR的结合将对开发疫苗有用。 它还在诸如癌症和自身免疫性疾病等医学问题上具有广阔的前景。 我们提出了一种基于相似性的基于相似性的TCR表位预测方法。 本文介绍了Deepwalk方法，用于计算TCR-TCR之间的拓扑相似性，构建TCR相似性网络拓扑，并基于已知的TCR-表

  3. 所属分类：其它

  1. 将CNNS转移到小数据集上的多实例多标签分类中

  2. 图像标记是图像处理中众所周知的挑战。 通常通过多实例多标签（MIML）分类方法解决该问题。 卷积神经网络（CNN）具有出色的潜力，可以很好地执行MIML任务，因为多级卷积和最大池与多实例设置一致，并且隐藏表示的共享可能有利于多标签建模。 但是，CNN通常需要大量经过仔细标记的数据来进行训练，这在许多实际应用中很难获得。 在本文中，我们提出了一种将预训练的深度网络（如Imagenet上的VGG16）传输到小型MIML任务的新方法。 我们从网络层的每个组中提取特征，并将多个二进制分类器应用于它们以进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：693kb
    • 提供者：weixin_38703866

  1. 融合聚集系数的链接预测方法

  2. 许多基于网络结构信息的链接预测算法利用节点的聚集程度评估节点间的相似性，进而执行链接预测。然而，该.类算法只注重网络中节点的聚集系数，没有考虑预测节点与共同邻居节点之间的链接聚集系数对节点间相似性的影响。针对 上述问题，提出了一种融合节点聚集系数和非对称链接聚集系数的链接预测算法。首先，计算共同邻居节点的聚集系数，并 利用共同邻居节点对应的两个非对称链接聚集系数计算该节点的平均链接聚集系数；然后基于 Dempster-Shafer 证据理论将两 种聚集系数进行融合生成一个综合性度量指标，并将该指

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：779kb
    • 提供者：weixin_38649657

  1. 并行冗余网络中高效信息采集策略设计

  2. 基于并行冗余网络结构提出一种带宽占用率小的网络状态参数采集策略。采用线性预测的方法，自适应的调整信息采集的时间间隔，通过获取少量网络状态数据样本，进而能够获得整个网络样本空间的主要性能状态指标的精确估计。最后通过OMNET++网络仿真软件对高效信息采集策略进行了仿真验证，仿真结果表明：提出的高效信息采集策略相比传统的信息采集方法的带宽占用率减小了约69%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：663kb
    • 提供者：weixin_38701640

  1. 融合扩张卷积网络与SLAM的无监督单目深度估计

  2. 针对由一般卷积神经网络预测的粗糙特征生成的深度图质量低、监督学习处理任务限制数据量等问题,提出一种新颖的融合扩张卷积神经网络和同时定位与建图(SLAM)的无监督单目深度估计方法。该方法采用视图重构的思想估计深度,利用光学一致性误差约束网络训练,扩大感受野,考虑图片细节特征。同时采用SLAM算法优化相机姿态,并将其嵌入视图重构框架中,实现单目图片与其深度图的直接映射。利用该方法在公开的KITTI数据集上进行实验,结果表明,与经典的sfmlearner方法相比,误差度量指标绝对差、平方差、均方差和对

  3. 所属分类：其它

  1. 基于广义共同邻居的有向网络链路预测方法

  2. 链路预测利用已知网络节点及结构等信息预测网络未知连接或未来连接。现有主流方法多应用于无向网络，而且部分有向链路预测方法忽视了共同邻居在有向网络下的多样异构特征。针对上述问题，提出了一种广义共同邻居算法。该方法首先对有向网络定义了广义共同邻居，通过网络中有向邻居异构体的连边概率衡量不同结构对连边贡献程度，然后利用该定义对现有的局部相似性指标进行了优化，重定义8种基于广义共同邻居的有向相似性指标。在 12 个数据集上的实验表明，所提方法在两个衡量指标下普遍提升了现有预测指标性能。

  3. 所属分类：其它

  1. 一种网络指标数据预测的方法

  2. 随着通信行业规模的不断扩展，网管数据趋向多样化、复杂化和海量化，其管理和优化工作更加困难，对数据指标的预测分析的要求也越来越高。如何有效、全面地预测网管数据，成为一个重要的课题。本文讨论了一种网络指标数据预测的方法。

  3. 所属分类：其它

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