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一类含连续分布时滞的随机Hopfiled神经网络模型的几乎必然指数稳定性和p阶矩指数稳定性 被引量:4
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作者 赵亮 李树勇 +1 位作者 张秀英 杜启凤 《四川师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期317-323,共7页
考虑一类含连续分布时滞的随机Hopfiled神经网络模型的几乎必然指数稳定性和p阶矩指数稳定性,借助创建Lyapunov函数和运用非负半鞅收敛定理得到了该网络模型平凡解几乎必然指数稳定和p阶矩指数稳定的充分条件,并通过2个例子,说明结果的... 考虑一类含连续分布时滞的随机Hopfiled神经网络模型的几乎必然指数稳定性和p阶矩指数稳定性,借助创建Lyapunov函数和运用非负半鞅收敛定理得到了该网络模型平凡解几乎必然指数稳定和p阶矩指数稳定的充分条件,并通过2个例子,说明结果的有效性. 展开更多
关键词 分布时滞 随机hopfiled神经网络模型 非负半鞅收敛定理 几乎必然指数稳定 p阶矩指数稳定
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基于神经网络的深部磷矿岩体可爆性分级模型研究
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作者 柴修伟 李成镇 +3 位作者 盛益明 徐玉萍 徐亮 金胜利 《爆破》 北大核心 2025年第1期71-80,共10页
目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体... 目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体的纵波波速测试,开展了岩石密度、单轴抗压强度和抗拉强度等物理力学性质的测量,得到了白云质条带磷块岩、致密条带磷块岩、泥质条带磷块岩和含碳泥质白云岩4种岩石的密度、单轴抗压强度、抗拉强度和岩体完整性系数4项参数。通过调用Matlab神经网络工具箱,将岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、岩体完整性系数作为输入,以可爆性等级作为输出,采用随机函数法产生大量的训练样本,构建了基于BP神经网络的可爆性评价模型,实现了深部磷矿岩体可爆性分级。分级结果为白云质条带磷块岩和泥质条带磷块岩为中等可爆,致密条带磷块岩和含碳泥质白云岩为难爆。根据分级结果,可对采场爆破参数进行优化,增强爆破效果,降低炸药单耗及矿石大块率,提高深部磷矿开采的安全性及经济效益。 展开更多
关键词 深部磷矿 岩体可爆性分级 随机函数 神经网络模型
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基于模型知识融合的图神经网络多雷达协同任务调度算法
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作者 李浩情 余点 +2 位作者 潘常春 郁文贤 李东瀛 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期470-485,共16页
现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应... 现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应性不足,效率不高。因此,基于人工智能(AI)的调度算法正在成为研究热点,但是AI调度算法的效率与其对问题特征的提取是否全面密切相关。如何能快速、全面地提取多雷达协同任务调度问题的共性特征,是提升这类AI调度算法效率的关键。因此,该文提出了基于模型知识融合的图神经网络(MKEGNN)调度算法。该算法首先将雷达任务协同调度问题建模为异构网络图模型,利用模型知识来优化GNN算法训练过程。算法创新在于:通过低复杂度的计算手段,获取模型的关键知识,进而优化GNN模型。在特征提取阶段,引入随机酉矩阵变换,利用任务异构图的随机拉普拉斯矩阵谱特征作为全局特征来强化图神经网络对共性特征的提取能力,弱化特定问题的个性化特征;在参数化决策阶段,利用由问题的引导解和经验解构成的上/下界结构知识从原理上减少决策空间大小,引导网络快速优化,加速决策学习过程的收敛。最后,进行了大量数据仿真实验。结果表明,相比目前的算法,MKEGNN算法对于所有任务集在稳定性和精度方面都有所提升,调度成功率性能提升3%~10%,加权调度成功率提升5%~15%。尤其当处理多雷达协同关系复杂的任务集时,任务调度成功率提升4%以上,算法稳定性和鲁棒性显著增强。 展开更多
关键词 雷达任务调度 神经网络 强化学习 模型知识 拉普拉斯矩阵 随机矩阵
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基于系统性硬化症溶酶体相关基因的人工神经网络模型的构建及实验验证
4
作者 左志威 卞博 +5 位作者 崔家康 耿玉鑫 王一晨 郭克磊 孟庆良 卞华 《海南医科大学学报》 北大核心 2025年第2期109-117,共9页
目的:建立基于GEO数据库硬皮病溶酶体相关基因的随机森林和人工神经网络(artificial neural network,ANN)联合诊断模型并评价其效果。方法:通过GEO数据库获取4份硬皮病芯片,从AmiGO2数据库中获取875个溶酶体相关基因。其中GSE95065及GSE... 目的:建立基于GEO数据库硬皮病溶酶体相关基因的随机森林和人工神经网络(artificial neural network,ANN)联合诊断模型并评价其效果。方法:通过GEO数据库获取4份硬皮病芯片,从AmiGO2数据库中获取875个溶酶体相关基因。其中GSE95065及GSE76807合并作为实验组数据集,使用随机森林算法筛选硬皮病溶酶体相关特征基因,并用特征基因构建人工神经网络模型,用10折交叉验证模型准确性。再用验证数据集GSE32413与GSE59787对模型进一步验证,利用ROC曲线下面积值评估模型准确性。最后用实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR,RT-qPCR)进行实验验证。结果:共获取差异基因46个,其中上调基因16个,下调基因30个。进一步通过随机森林筛选得到最相关的6个特征基因(LYN、TNFAIP3、RNF128、MCOLN3、ANKFY1、PLD3),并构建ANN诊断模型。使用该模型绘制了实验组和验证组诊断的ROC曲线,AUC值为0.999。10折交叉验证AUC平均值大于0.980。验证组AUC为0.740和0.732。RT-qPCR结果表明与对照组相比,硬皮病中LYN(P=0.004)、TNFAIP3(P=0.0001)表达量明显上调,而RNF128(P=0.0002)、MCOLN3(P=0.001)、ANKFY1(P=0.02)、PLD3(P<0.0001)表达量在硬皮病组中明显下调。与机器学习算法结果相一致。结论:构建了硬皮病溶酶体相关特征基因的ANN诊断模型,为探索硬皮病发病机制提供了一个新视角。 展开更多
关键词 系统性硬化症 溶酶体 人工神经网络 随机森林 诊断模型
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基于随机森林和人工神经网络构建种植体周炎的诊断模型 被引量:3
5
作者 杨浩然 陈宇翔 +3 位作者 赵安娜 程婷婷 周建忠 李自良 《华西口腔医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期214-226,共13页
目的 本研究旨在揭示种植体周炎发生发展过程中参与调控的关键基因,并通过随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)构建种植体周炎的诊断模型。方法本研究从GEO数据库中获取GSE33774、GSE106090和GSE57631数据集。对GSE33774和GSE106090数据集... 目的 本研究旨在揭示种植体周炎发生发展过程中参与调控的关键基因,并通过随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)构建种植体周炎的诊断模型。方法本研究从GEO数据库中获取GSE33774、GSE106090和GSE57631数据集。对GSE33774和GSE106090数据集进行差异表达和功能富集分析,通过蛋白质互作网络(PPI)和RF筛选出关键基因,利用ANN建立种植体周炎的诊断模型,并在GSE33774和GSE57631数据集中进行验证。同时,构建转录因子-基因相互作用网络和转录因子-微小RNA (miRNA)调控网络。结果 本研究共筛选出124个参与调控种植体周炎的差异表达基因(DEGs)。富集分析结果表明,DEGs主要和免疫受体活性蛋白及细胞因子受体活性相关,主要参与白细胞和中性粒细胞迁移的过程。PPI和RF筛选出6个关键基因,分别为CD38、CYBB、FCGR2A、SELL、TLR4和CXCL8。受试者操作特征曲线(ROC)表明ANN模型具有较好的诊断性。本研究还发现FOXC1、GATA2和NF-κB1可能是种植体周炎中重要的转录因子,hsa-miR-204可能是关键的miRNA。结论 RF和ANN构建的种植体周炎的诊断模型可信度高,CD38、CYBB、FCGR2A、SELL、TLR4和CXCL8是潜在的诊断标志物。FOXC1、GATA2和NF-κB1可能是种植体周炎中重要的转录因子,hsa-miR-204作为关键的miRNA在其中扮演着重要角色。 展开更多
关键词 种植体周炎 生物信息学 随机森林 人工神经网络 诊断模型
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融合随机傅里叶特征的混合神经网络模型
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作者 支凯茹 张凯 +1 位作者 门昌骞 王文剑 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第12期2875-2881,共7页
深度神经网络模型作为目前最成功的学习模型之一,在模型训练时涉及大量的参数学习,特别对于较大规模的样本存在特征处理困难、模型结构复杂等问题.线性或亚线性时间复杂度的核近似算法具有计算开销小、易于扩展到大规模数据的优点.因此... 深度神经网络模型作为目前最成功的学习模型之一,在模型训练时涉及大量的参数学习,特别对于较大规模的样本存在特征处理困难、模型结构复杂等问题.线性或亚线性时间复杂度的核近似算法具有计算开销小、易于扩展到大规模数据的优点.因此,利用线性核近似算法可以进行特征处理并降低深度神经网络模型的结构复杂程度.本文提出一种基于傅里叶特征空间的混合神经网络模型优化方法,并由此构建一个混合深度神经网络模型.该模型将基于随机傅里叶特征变换的浅层网络与卷积神经网络相结合,傅里叶层进行数据特征处理与提取的同时,降低混合网络模型的结构复杂程度,优化深度神经网络模型结构.实验结果表明本文提出的模型拥有较少的参数量和较低的浮点计算量,同时模型可保持较高的测试准确率以及更快的收敛效率. 展开更多
关键词 核近似 随机傅里叶特征 模型优化 混合神经网络
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基于随机森林和神经网络模型的大学生精神内耗调查研究 被引量:1
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作者 范英兵 陈莹 +1 位作者 林爽 张琦 《黑河学院学报》 2024年第2期16-18,共3页
精神内耗是指个体在心理方面损耗导致的一种状态,精神内耗现象值得充分重视。通过构建随机森林模型显示对事物的完美追求是促使大学生内耗心理的决定性因素。在此基础上,建立神经网络模型对引发精神内耗现象成因进行预测,进而对于减少... 精神内耗是指个体在心理方面损耗导致的一种状态,精神内耗现象值得充分重视。通过构建随机森林模型显示对事物的完美追求是促使大学生内耗心理的决定性因素。在此基础上,建立神经网络模型对引发精神内耗现象成因进行预测,进而对于减少精神内耗现象提出针对性建议。通过研究得到结论:第一,大学生们对完美追求的执着,往往会给自己造成心理压力,久而久之就形成了内耗加重的心理状况;第二,不同线城市的学校和不同专业的大学生群体中不同性格人群产生精神内耗的情况较多;第三,学校所在地、大学生所就读专业以及专业成绩排名是大学生产生精神内耗重要影响因素。最后提出缓解大学生精神内耗的建议。 展开更多
关键词 精神内耗 随机森林模型 神经网络模型
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含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性 被引量:4
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作者 胡健 李树勇 杨治国 《四川师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期303-308,共6页
考虑一类含混合时滞的随机Hopfiled神经网络,运用Razumikin方法和不等式技巧得到了该网络平凡解的p阶指数稳定性,推广了一些已有的结果,并利用一个例子,说明结果的有效性.
关键词 随机hopfiled神经网络 混合时滞 Razumikin定理 全局指数稳定
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基于随机样本的神经网络模型估算参考作物腾发量 被引量:29
9
作者 高瑞忠 朝伦巴根 +2 位作者 于婵 朱仲元 柴建华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期42-45,共4页
参考作物腾发量(ET0)是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源管理的主要参数之一。计算参考作物腾发量(ET0)的方法众多,为规范ET0的求法,联合国粮农组织(FAO)推荐采用修改的Penm an-M on te ith方法。该文指出不需要收集长序列气... 参考作物腾发量(ET0)是计算作物需水量、制定灌溉制度和进行水资源管理的主要参数之一。计算参考作物腾发量(ET0)的方法众多,为规范ET0的求法,联合国粮农组织(FAO)推荐采用修改的Penm an-M on te ith方法。该文指出不需要收集长序列气象资料,而以随机样本建立学习速率和动量因子自适应的BP神经网络模型估算参考作物腾发量(ET0)的方法,并且与FAO推荐的Penm an-M on te ith法计算值对比分析,结果表明:利用随机样本建立的的BP神经网络模型可以很好的反映气象因子(最高温度、最低温度、最大湿度、最小湿度、净辐射和风速)与参考作物腾发量(ET0)的非线性函数映射关系,并且取得了良好的估算效果,给出了国家自然科学基金重点项目研究区内蓝旗试验站2004年的时间尺度为日、十日参考作物腾发量(ET0)的计算及对比分析过程。 展开更多
关键词 随机样本 BP神经网络模型 估算 参考作物腾发量
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基于双向多层门控循环神经网络的奶牛乳脂率预测模型研究
10
作者 朱孟宇 由楚川 赵军 《宁夏工程技术》 CAS 2024年第1期65-72,共8页
通过对奶牛乳脂率进行数据预测以及结合随机森林算法对环境数据进行精准特征选择,确定了对乳脂率影响较大的环境因素。在此基础上,提出了将随机森林算法与双向多层门控循环神经网络相结合的乳脂率预测模型(RF-BiGRU)并进行了相关实验。... 通过对奶牛乳脂率进行数据预测以及结合随机森林算法对环境数据进行精准特征选择,确定了对乳脂率影响较大的环境因素。在此基础上,提出了将随机森林算法与双向多层门控循环神经网络相结合的乳脂率预测模型(RF-BiGRU)并进行了相关实验。结果表明,该模型能够提高预测的准确性及效率。 展开更多
关键词 奶牛生理预测模型 随机森林算法 双向多层门控循环神经网络模型
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基于随机森林和神经网络的空气质量预测
11
作者 姚剑峰 王万雄 《软件》 2024年第8期22-27,共6页
不同地区的空气质量由于其影响因素不同,通常呈现出不同的变化特征。因污染物的时间长短对预测存在一定的影响,将兰州市空气质量监测中主要的6种污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)历史数据划分为不同时间的7组特征集,对比分析几种... 不同地区的空气质量由于其影响因素不同,通常呈现出不同的变化特征。因污染物的时间长短对预测存在一定的影响,将兰州市空气质量监测中主要的6种污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)历史数据划分为不同时间的7组特征集,对比分析几种单一模型在7组特征集上对空气质量预测的拟合效果,得到拟合效果最优的单一模型是神经网络模型。考虑到特征选择对空气质量预测的影响,本文建立随机森林组合神经网络模型(RF+MLP)对空气质量指数进行预测,最后将三种模型(RF+MLP、RRFMLP、MLP)对空气质量指数预测的拟合结果进行了比较分析,结果表明,RF+MLP模型对兰州市空气质量指数的预测拟合度在整体上是最好的。 展开更多
关键词 空气质量指数 随机森林模型 神经网络模型 组合模型
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神经网络结合机器学习的煤与瓦斯突出量和危险性等级预测组合模型
12
作者 李江涛 王飞 《中国矿业》 北大核心 2024年第S02期176-184,共9页
准确预测煤与瓦斯突出危险性能够有效预防煤与瓦斯突出事故,保证煤矿的安全高效生产。为提高煤与瓦斯突出预测模型的准确性和普适性,提取BP神经网络最后一步隐藏层作为随机森林的输入特征,构建了BP神经网络结合随机森林的组合模型(BP-R... 准确预测煤与瓦斯突出危险性能够有效预防煤与瓦斯突出事故,保证煤矿的安全高效生产。为提高煤与瓦斯突出预测模型的准确性和普适性,提取BP神经网络最后一步隐藏层作为随机森林的输入特征,构建了BP神经网络结合随机森林的组合模型(BP-RF模型)。以60组煤与瓦斯突出工程数据集作为样本,采用平均误差、均方误差、危险等级预测精度和相关系数对模型进行了定量评价。研究结果表明:所建立的BP-RF模型对煤与瓦斯突出危险等级预测的准确率为99.9%,对煤与瓦斯突出量的预测准确率为94.87%。所建立了BP-RF模型性能优于BP、RF、IFOA-GRNN模型,精度较高。同时,根据所建立模型对所有特征的敏感性进行了分析,研究认为煤层深度、厚度煤层、地质构造变化、煤层厚度变化、煤层倾角变化、软层厚度变化、煤层软塌现象、煤层坚固系数变化、钻井动力学现象、气体释放初始速度对模型预测结果最为敏感,在煤矿实际开采过程中必须要高度重视。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 BP神经网络 随机森林 组合模型 敏感性分析
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一个基于随机神经网络的信息传输系统模型及其实现
13
作者 马晓敏 杨义先 章照止 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期42-49,共8页
提出一个基于随机三层前向网络的信息传输系统(ITS)模型。在此系统框架下,把编码、信道与译码统一考虑,设计系统完成信息的智能传输。与传统的编译码相比,该模型具有很大的通用性与自适应性。通过把BP算法引入随机神经元的学习,从而推... 提出一个基于随机三层前向网络的信息传输系统(ITS)模型。在此系统框架下,把编码、信道与译码统一考虑,设计系统完成信息的智能传输。与传统的编译码相比,该模型具有很大的通用性与自适应性。通过把BP算法引入随机神经元的学习,从而推出信息传输系统的学习算法(ITBP)。对于二进对称信道信息传输仿真结果表明了此模型的有效性及特点。 展开更多
关键词 随机神经网络 信息传输系统模型 编码 译码 信道
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基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测 被引量:4
14
作者 洪嘉灏 李雄英 王斌会 《经济数学》 2016年第1期30-35,共6页
由于金融数据具有随机性特征,使得建模和预测变得极其困难.提出一种组合预测方法,即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成,将其中线性部分的数据通过随机游走(RW)模型进行模拟,剩余的非线性残差部分由前馈神经网络(FANN)和诶... 由于金融数据具有随机性特征,使得建模和预测变得极其困难.提出一种组合预测方法,即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成,将其中线性部分的数据通过随机游走(RW)模型进行模拟,剩余的非线性残差部分由前馈神经网络(FANN)和诶尔曼神经网络(EANN)协同处理.从实证结果可知,该组合方法相比单独使用RW、FANN或EANN模型有更高的预测精度. 展开更多
关键词 诶尔曼神经网络 人工神经网络 随机游走模型 组合预测 金融时间序列
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基于随机森林与人工神经网络慢性鼻窦炎伴鼻息肉诊断模型的构建与分析
15
作者 张浩鹏 王丽华 +3 位作者 尹梓名 岑经途 吉琳 郭裕 《中国耳鼻咽喉颅底外科杂志》 CAS CSCD 2023年第1期24-30,共7页
目的 慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)是一个全球性的健康问题,现有的诊断技术存在一定局限性,因此有必要开发新的诊断模型来补充现有的诊断方法。方法 利用CRSwNP患者(GSE23552、GSE36830)的公开基因表达数据来识别潜在的差异基因,应用随... 目的 慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)是一个全球性的健康问题,现有的诊断技术存在一定局限性,因此有必要开发新的诊断模型来补充现有的诊断方法。方法 利用CRSwNP患者(GSE23552、GSE36830)的公开基因表达数据来识别潜在的差异基因,应用随机森林算法和人工神经网络进一步筛选特异性基因,建立CRSwNP的早期诊断模型。结果 共发现78个上调基因和25个下调基因,随机森林算法筛选了4个特异性基因(HPGDS、IL1RL1、FMO3、DOK3),人工神经网络构建出基于上述基因的预测模型,该模型具有良好的预测效果(AUC=0.986),独立数据集GSE194282进一步验证了其准确性(AUC=0.888)。结论 采用机器学习方法建立了一个基于基因表达水平的预测模型,该模型可以预测早期CRSwNP,有助于早期诊断和改善临床决策。 展开更多
关键词 慢性鼻窦炎伴鼻息肉 诊断模型 随机森林 人工神经网络
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基于小波神经网络的地铁基坑地表沉降随机预测 被引量:11
16
作者 张蓓 姚亚锋 季京晨 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2899-2906,共8页
通过南通地铁软土层基坑降水模型试验发现,降水引发的基坑地表沉降随着监测点距基坑支护桩距离的增大而减少,工程中距离支护桩越远,沉降量越小。在不同的监测点沉降量的监测值与公式计算值总体变化规律相似,但受降水因素、施工扰动和地... 通过南通地铁软土层基坑降水模型试验发现,降水引发的基坑地表沉降随着监测点距基坑支护桩距离的增大而减少,工程中距离支护桩越远,沉降量越小。在不同的监测点沉降量的监测值与公式计算值总体变化规律相似,但受降水因素、施工扰动和地下多变的岩土环境等影响,存在一定的随机性。利用权值参数对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化。在此基础上,以水位降深、土层的压缩模量、厚度、固结度和监测点方位为输入参数,基坑总沉降量为输出参数建立改进后的随机小波网络基坑地表沉降预测模型。工程实例表明,改进后的随机小波网络模型能使基坑地表沉降预测值较好地拟合工程实测值,误差均小于±8%,相比传统公式的计算值更具合理性。 展开更多
关键词 基坑地表沉降 降水 随机预测模型 小波神经网络
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股票价格预测:GARCH模型与BP神经网络模型的比较 被引量:9
17
作者 崔建福 李兴绪 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第6期21-22,共2页
关键词 股票价格 GARCH模型 BP神经网络模型 比较研究 随机游走模型 数据预处理 预测效果
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一种MEMS陀螺随机误差的灰色RBF神经网络建模方法 被引量:2
18
作者 孙伟 刘得朋 +1 位作者 文剑 吴增林 《导航定位学报》 CSCD 2017年第3期9-13,共5页
为了提高MEMS陀螺仪的精度,利用基于灰色累加累减操作能够减小MEMS陀螺仪随机性的特点,提出一种将灰色理论与径向基函数(RBF)神经网络相结合的MEMS陀螺随机误差建模补偿方案:采用Allan方差分析法对MEMS陀螺输出数据构成的样本空间进行... 为了提高MEMS陀螺仪的精度,利用基于灰色累加累减操作能够减小MEMS陀螺仪随机性的特点,提出一种将灰色理论与径向基函数(RBF)神经网络相结合的MEMS陀螺随机误差建模补偿方案:采用Allan方差分析法对MEMS陀螺输出数据构成的样本空间进行处理并辨识信号中的随机误差项;通过灰色累加累减过程与RBF神经网络的嵌入式耦合,实现MEMS陀螺随机误差预测模型的建立。实验结果表明,与MEMS陀螺实测数据比对后可发现灰色RBF神经网络方法能够有效预测多种随机误差,可进一步提高MEMS陀螺仪输出的预测精度。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 灰色模型 RBF神经网络 随机误差
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随机Hopfield神经网络的稳定性分析 被引量:1
19
作者 冯昭枢 王建 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期345-348,共4页
通过利用动态大规模互连系统的分解方法,对由Ito随机微分方程描述的随机Hopfiled神经网络给出了稳定性分析,这样的神经网络被认为是许多神经元的一个互连,在本文中给出了稳定性结论是以单个神经凶和互连结构的性质来表示的。
关键词 神经网络 HOPFIELD模型 稳定性 随机微分方程
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带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解
20
作者 岳红格 《赤峰学院学报(自然科学版)》 2018年第4期5-7,共3页
本文对带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解进行了研究.通常情况下,大多数随机时滞神经网络模型没有解析解,因而数值逼近方法是研究神经网络模型解的有效工具.根据Euler数值方法,利用鞅不等式和Ito赞公式讨论了一类带Poisson跳... 本文对带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解进行了研究.通常情况下,大多数随机时滞神经网络模型没有解析解,因而数值逼近方法是研究神经网络模型解的有效工具.根据Euler数值方法,利用鞅不等式和Ito赞公式讨论了一类带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解.给出了在均方意义下数值解收敛到解析解的充分条件,并通过一个数值算例对本文所给的数值方法进行了验证. 展开更多
关键词 随机神经网络模型 数值解 时滞 POISSON跳
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