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针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中,采用动态惯性权重,并且认知参数与社会参数相互制约。同时,改进的粒子群优化算法结合
为提高神经网络的逼近能力,提出一种基于序列输入的神经网络模型及算法。模型隐层为序列神经元,输出层为普通神经元。输入为多维离散序列,输出为普通实值向量。先将各维离散输入序列值按序逐点加权映射,再将这些映
为了客观评估猪肉各项指标和猪肉等级,采用MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络,利用猪胴体图像特征参数和活体猪图像特征参数建立BP神经网络模型。分别用猪胴体图像特征参数样本60个和活体猪图像特
深度学习领域中,神经网络作为重要的建模工具之一,受到广泛关注。本文聚焦于MATLAB平台上的神经网络,具体研究Elman神经网络在数据预测方面的应用,通过43个案例进行深入分析。Elman神经网络以其
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BP神经网络在增压器故障诊断中的应用,程卿云,姜慧卿,本文对BP神经网络进行了介绍,然后通过将增压器的特征参数和故障进行分类确定神经网络的拓扑结构,通过采用增压器故障的样本数据�
随着深度学习的发展,近年来人脸识别借助深度学习技术取得了巨大突破。但是在已有的基于深度学习的人脸识别框架中,各个任务(人脸鉴别、认证和属性分类等)都是相互独立设计、运作的,使得整体算法低效、耗时。针对
针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化(BayesianRegularization,BR)算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过
研究论文-脉冲耦合神经网络在指纹图像分割中的应用
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