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基于BP神经网络的软件老化趋势预测,赵靖,陈小勇,为了避免软件老化对计算机系统造成的损失,可以利用基于神经网络的方法对软件老化进行预测。以Apache软件为研究对象,首先提出了一
基于循环神经网络的流量预测算法,许广鹏,武斌,网络流量规模日益增大,依据不同协议的网络流量占比进行检测资源的分配可以有效提高入侵检测设备的性能。准确进行网络流量大小的
基于关联分析的神经网络股票预测,段富,赵晓宇,传统BP网络应用与股票预测,单一考虑收盘价为时间序列矢量,预测精度不高。在BP网络输入矢量中加入其他因素矢量,又因为数据量大��
基于神经网络度量学习的软件变更预测,孙光辉,文俊浩,软件开发过程中,软件维护是保证软件功能正确和系统可靠的重要保证有效途径,软件维护过程即软件变更过程,有效的预测软件项目文
基于BP神经网络的城市垃圾热值预测,刘瑞平,贺敬,针对城市垃圾成分的复杂性和多变性,本文借助MATLAB编程软件,以城市居民生活垃圾场的进场垃圾的物理组成(食物、纸类、玻璃、灰土��
针对工序级能耗难以用数学方法精确估算的问题,提出了一个基于神经网络的机械加工工序能耗预测方法。给出了输入变量及输出变量的选取及其归一化处理方法,进行了隐含层节点数和传递函数的选取。以各切削用量组合及其
基于深度过程神经网络的车速预测,袁月,胡怡红,现代智能交通系统中具有来源广泛、结构复杂的交通数据,对交通数据进行高效分析并合理利用具有现实意义。传统的神经网络可以对交
针对Elman神经网络模型,通过引入时间权重与随机性因素,提出了改进的Elman神经网络模型,提高了现有Elman神经网络针对时序数据预测的精度。提出了基于时序数据的特征学习框架,可评估多个特征参数对
论文研究-动态过程神经网络模型的研究(一).pdf, 综述了用于动态过程建模的几种典型的神经网络结构以及它们所具有的性能 ,并通过分析比较得出了网络结构与网络性能之间的关系。文中引入动态系统的状态空
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