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为解决现有船舶交通流量预测算法中存在的预测精度不高、算法稳定性差等不足,将一种数据融合BP神经网络的算法用于船舶流量的预测,不仅能较好地实现船舶流量的高精度预测,而且还增强了算法的稳定性。以宁波港口2
脉冲信号分析的客观化是一个实际问题。 基于BP神经网络研究了脉冲信号的分类。 首先分析如何选择脉冲信号的特征因子。 然后提出了对脉冲信号进行无量纲化/归一化的方法来预处理特征因子。 利用归一化数据和B
摘 要:分析了SOM神经网络算法在FPGA实现过程中要考虑的2个主要问题:并行性和有限字长效应。通过分析,提出了一种实现该算法的高并行体系结构并给出了该体系结构中关键模块的具体实现电路。根据计算机仿真
详细记述了MATLAB神经网络使用方法和理论知识,通过实例详细说明神经网络在MATLAB中使用方法。
针对遗传算法局部搜索能力弱和收敛速度慢,在选择操作之后加上了禁忌搜索算法,并对交叉操作进行改进,最后用禁忌搜索作为变异操作,从而加快算法的收敛速度,并用此改进的遗传算法来优化BP神经网络的权值。实验证
地震属性的优选是提高地震储层预测精度的必要手段,传统的BP(Back Propagation)神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小值点的问题。而BFO(Bacterial Foraging Op
基于AutoEncoder的BP神经网络改进,李森林,邓小武,深度学习模型AutoEncoder可以从无标签数据中自动学习数据特征,假定网络输入与输出相同,通过优化模型训练得到的权重作为神经网络初�
基于BP神经网络的产品实例检索方法研究,刘颖,杨国文,针对大规模定制环境下产品实例检索效率低问题,提出了一种基于BP神经网络的实例检索方法。该方法首先引入了产品物元、模块物元和�
基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究,张建平,王崇倡,采用BP神经网络进行遥感影像分类,可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。然而,BP网络自身也存在着�
基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究,高峰,冯民权,为快速准确预测河流水质,本文结合汾河实际监测数据,使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�
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