三层BP神经网络隐层节点数确定方法探究

为探究三层BP神经网络最佳隐层节点数的确定方法,对现有经验公式法、试凑法和奇异值法等隐层节点确定方法与分块有效像素统计值、HOG和傅里叶变换等特征提取方法在2600个手写小写英文字母样本上仿真识别的效果进行对比分析.据此引入公式可信度的概念,并基于加权思想提出了一种新的确定隐层节点数的方法.结合标准正态函数的反函数对新方法权数的确定进行改进,仿真实验验证结果表明该方法测试识别率最高可达96.667%.     

基于BP神经网络的车牌字符识别的研究

基于车牌字符粗网格特征设计BP神经网络分类器,提取车牌字符的全部特征输入到神经网络,提高了字符识别的准确率.对输出进行了8421编码,隐含层节点数的确定采用了初定隐节点数的经验公式,大大减少了迭代次数,降低了网络规模并提高了车牌识别的速度.     

基于混合方法的BP神经网络结构优化

BP神经网络中,隐层神经元的数目直接影响着整个网络的性能和效率,因而快速确定BP网络的结构是一个重要的环节。本文通过Matlab仿真在函数逼近的对比实验表明,通过这种混合方法可以快速的确定BP神经网络的隐层神经元的数目。     

基于粗糙集优化神经网络结构的启发式算法

为了解决神经网络设计中确定网络结构尤其是隐层单元数的问题,提出了一种基于粗糙集理论确定神经网络结构的启发式算法.通过粗糙集理论属性约简算法对训练样本数据进行处理,根据处理结果确定网络的输入、输出以及隐层单元数.在对A320飞机自动驾驶仪不能衔接的故障诊断实例中,所设计的网络在训练中能够快速收敛,相对于传统的试探法能更快速准确地确定网络结构,从而提高飞机故障诊断效率,缩短维修时间,证明了该方法的实际可行性.     

基于BP网络曲线拟合方法的研究

在利用BP神经网络进行曲线拟合时,为了解决如何确定BP神经网络隐含层神经元数问题,提出了一种新的快速构建BP神经网络结构的方法,即如何由输入层神经元数、输出层神经元数及样本点数来确定隐含层神经元数,同时针对在曲线拟合过程中经常出现的一些问题提出了解决方案。实验结果表明,该构建方法和改进方案在提高曲线的拟合精度、加快收敛速度方面收到了较好的效果．     

一种混合结构前向神经网络的快速学习算法

本文构造了一种新的基于线性模型、多层前向网络的混合结构神经网络模型,并提出了相应的非迭代快速学习算法.该学习算法能够根据拟合精度要求,运用线性最小二乘法确定相应的最佳网络权值和线性部分的参数,并自动确定最佳的隐层节点数.与BP网络的比较结果表明,本文提出的混合结构前向神经网络的快速学习算法无论在拟合精度、学习速度、泛化能力、还是隐节点数均显著好于BP算法.     

确定RBF神经网络隐层节点数的最大矩阵元法

针对基于训练样本输入信息进行非监督聚类来确定RBF神经网络隐层节点数的方法存在利用信息不充分的缺陷,该文提出了一种新的确定RBF神经网络隐层节点数的方法。利用训练样本输入输出全部信息建立样本间的相似矩阵,然后采用最大矩阵元法来确定RBF神经网络隐层节点数。实验仿真表明,该方法是有效的。     

基于组合算法的RBF神经网络列车轮对缺陷识别

提出了一种基于动态聚类和遗传算法相结合的组合RBF网络训练方法;采用动态聚类法对样本数据进行聚类,使RBF神经网络的隐含层节点中心数在训练过程中自动确定,使用经验公式作为标准,选取最优聚类数,采用遗传算法对隐层中心和宽度以及隐层到输出层的权值进行优化,在全局范围内寻找网络的最优模型;最后对轮对缺陷进行纹理特征提取,并组成训练样本和测试样本,输入到网络进行训练与测试;实验结果表明,与传统方法比较,该组合方法具有较高的识别率。     

基于构造性神经网络的石油测井解释方法

为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法——级联算法CCA及其在石油工程中的应用。采用该算法进行了储层参数预测的研究,通过与BP神经网络的研究结果进行比较,进一步体现出构造性神经网络的优越性。     

BP神经网络合理隐结点数确定的改进方法

合理选择隐含层结点个数是BP神经网络构造中的关键问题,对网络的适应能力、学习速率都有重要的影响.在此提出一种确定隐结点个数的改进方法.该方法基于隐含层神经元输出之间的线性相关关系与线性无关关系,对神经网络隐结点个数进行削减,缩减网络规模.以零件工艺过程中的加工参数作为BP神经网络的输入,加工完成的零件尺寸作为BP神经网络的输出建立模型,把该方法应用于此神经网络模型中,其训练结果证明了该方法的有效性.     

基于连接特性的路径规划算法及其在城市交通网络中的应用研究

提出了一种基于连接特性的路径规划算法，并针对城市交通网络的路径规划进行算法的验证和应用研究，该算法利用网络的连接特性，求取最少连接层数的路径作为较优的全局路径，这样获得的全局路径不是加权最少路径，为了提高算法精度，在权较大的两点之间插入新的结点，这样获得的路径是全局最优路径的可信度很高。这种算法的时间复杂度是线性的，即O（N),而且通过适当增大模型，可以控制路径规划的精度，并提出了控制精度的两个指数，经过对城市交通的具体例子的计算及分析，表明该方法快速，可靠及有效。     

基于重要度排序的配电自动化终端优化布局方法

针对配电自动化终端优化布局问题，提出了一种基于重要度排序的终端优化布局方法。首先以等年值综合费用为目标函数，供电可靠性和投入产出比为双重约束建立了配电自动化终端优化布局模型。然后通过分析配电自动化终端对供电可靠性提升的影响，给出各个节点的“二遥”及“三遥”终端安装重要度定义及计算公式。最后采用枚举法确定最优终端安装数量，基于节点终端安装重要度排序确定终端的最优安装位置。该方法考虑了已布局节点对剩余节点终端安装重要度的影响，能够在降低计算量的同时兼顾布局合理性。运用所提方法RBTS-BUS2系统及扩充模型进行终端优化布局并与智能优化算法的布局结果进行对比，验证了本文方法的有效性及优越性。     

采用启发式分支定界的软硬件划分

提出一种以任务图为描述方法的软硬件划分方法．首先分别计算芯片所需面积／时间／通信软硬件倾向度,并结合各节点的比重因子获得启发参数;然后采用启发式的分支定界法对系统进行划分,以获得可行解和最优解．通过对文中算法和RECOD和UNRET的划分算法进行编码,并在同一平台上分别计算节点数为10,15,20,25,30的系统的启动间距、最小启动间距及其所需时间,比较各算法之间的性能．文中算法适用于划分粒度较粗和中小规模的系统．     

基于Vinnicombe距离的电力系统低频振荡预警精度研究

随着我国智能电网技术的发展,低频振荡预警已成为电力系统稳定性研究的重要问题.提出一种基于关键特征广域降维数据Vinnicombe距离的电力系统低频振荡幅值预警指标识别方法,该方法首先对PMU采集的原始大数据进行筛选与降维预处理,生成低频振荡幅值预警指标所需的初始特征量矩阵,然后通过对电力系统监控终端节点和各节点之间的区...     

The moderating role of locus of control on the links between experiential motives and intention to play online games

Online games represent a burgeoning market sector with growth potential. The distinctive entertainment-oriented features of such games provide experiential motives for users. However, most previous studies have focused on the single dimensional affective motive of online game use. The multi-dimensional affective motivational aspects of entertainment technologies have been relatively neglected. In addition, previous studies report inconsistent relationships between motives and online game usage. To fill these gaps in the literature, the present study proposes five experiential motives such as concentration, enjoyment, escape, epistemic curiosity, and social affiliation as predictors of intention to play online games. External locus of control is also introduced as a moderator in the links between experiential motives and intention. The model was tested with the data from 576 current online game players who answered online survey. Structural equation model analysis confirmed that three experiential motives with the exception of concentration and epistemic curiosity have a positive effect on intention. χ² difference test confirmed that the coefficients linking experiential motives such as concentration, enjoyment, and escape to intention are higher for people with external locus of control than for people with internal locus of control. Implications are discussed in conclusion.     

一种长距离链式无线传感器网络节点部署方法

为了更可靠、高效地将无线传感器网络应用到长距离工程监测中,针对其单覆盖的特点,提出多汇聚节点的双链式结构部署节点的方法,并用不等间距的优化部署方法部署传感器节点,进一步均衡整个网络能耗,同时给出了各跳间距的计算公式;分析和仿真表明,多汇聚节点的双链式优化部署方法适合长距离传输,并可克服个别传感器节点因转发数据而过度消耗能量过早死亡的缺陷,使得各传感器节点均衡能耗,显著地延长了网络的生命周期.     

Aspects of insertion in random trees

A method formulated by Yao and used by Brown has yielded bounds on the fraction of nodes with specified properties in trees bult by a sequence of random internal nodes in a random tree built by binary search and insertion, and show that in such a tree about bounds better than those now known. We then apply these methods to weight-balanced trees and to a type of “weakly balanced” trees. We determine the distribution of the weight-balance factors of the internal nodes in a random tree built by binary search and insertion and show that in such a tree about 72% of all internal nodes have weight balance factors lying between \(1 - \sqrt 2 /2\) and \(\sqrt 2 /2\) .     

一种无线传感器网络中汇聚节点的本地时钟和传感器节点的RTC时钟同步校准的方法

为了降低传感器节点的功耗,应尽可能地让传感器节点在没有业务需求时进入休眠状态。由于传感器节点进入休眠状态后只有RTC时钟模块在运行,且RTC模块内部晶体振荡器受温度等因素的影响较大,造成RTC时钟精度不高进而可能会导致传感器节点不能准确地在预设的时间被自动唤醒,无法完成与汇聚节点的通信业务。为此,提出一种新的无线传感器网络中汇聚节点的本地时钟和传感器节点的RTC时钟同步校准方法,该方法摒弃了以往直接对传感器节点内部RTC模块的晶体振荡器进行温度参数补偿的做法,并由传感器节点根据汇聚节点的本地时钟来调整自己的RTC时钟,以便传感器节点和汇聚节点的时钟动态地保持一致。     

驾驶员眼部状态检测研究

对拍摄得到的驾驶员视频帧图像,使用复合肤色模型检测人脸;通过自适应边缘检测、图像增强等方法处理得到特征图像,经特征区域筛选,依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对;提取眼部特征向量,结合LVQ神经网络进行模式识别检测眼部状态,为判断驾驶员是否处于疲劳状态提供判据。