论文研究 改进的神经网络EPON动态带宽分配方法.pdf

基于径向基神经网络的环境建模方法，侯园松，阮晓钢，为解决移动机器人对未知环境建模的问题，本文提出一种以径向基神经网络为基础，建立连续栅格地图的方法。首先利用机器人测距传感

为克服BP算法易陷入局部最小的缺点,同时为减少样本数据维数,提出一种基于主成分分析(PCA)的遗传神经网络方法。通过降维和去相关加快收敛速度,采用改进的遗传算法优化神经网络权值,利用自适应学习速率动量

人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题，提出了一种基于MVFE-LightNet（Multi-ViewFacialExpressionLig

货物流通过程中，目前流行的车辆调度方式——基于简单的神经网络模型设计，造成运输成本的浪费。提出了一种基于改进神经网络的非满载车辆路线优化挖掘模型，来解决运输过程中的非满载车辆调度优化问题。改进的模型通

为了更准确地描述有记忆效应的射频功放特性，提出了一种改进的简化粒子群优化（PSO）算法，并结合自适应模糊推理系统（ANFIS）建立模糊神经网络功放模型。改进的简化PSO算法仅保留粒子的位置项，加入了随

针对传统PID整定控制效果差且单纯神经网络整定存在参数学习和调整困难等问题，提出了一种基于改进模糊神经网络的PID参数整定方法。在该方法中，PID控制器的控制参数采用基于Mamdani模型的模糊神经网

为提高BP神经网络预测模型的预测准确性，提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异，改进了粒子群算法的寻优性能;利用改进粒子群算

提出了一种改进的基于NIG（Normal Inverse Gaussian）密度和稳健主成分分析（PCA）的非负稀疏编码（NNSC）神经网络模型，该模型实质上实现了一个二阶段的学习过程。并利用这个模型

针对手势识别的手区域分割、手势特征提取和手势分类的三个过程，提出了一种新的静态手势识别方法。改进了传统的RCE神经网络用于手区域的分割，具有更高的运行速度和更强的抗噪能力。依Freeman链码方向提取

对模糊ART神经网络模型中的类别选择方法进行改进，并在权值向量的修改规则中引入隶属度，得到一种改进的Fuzzy ART学习算法。IRIS数据分类结果证明了新方法的可行性。