神经网络权值

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基于决策树的BP神经网络权值初始化方法及其应用研究
《智能计算机与应用》2020年第7期294-296,共3页高林娥 
本文针对传统方法的BP神经网络初始化权值参数的随机性问题,提出了基于决策树算法的方法。本文概述了论题的研究背景,并针对C4.5决策树算法等进行了简要分析,通过实例分析的方式,对基于决策树的BP神经网络权值初始化方法的应用展开分析...
关键词：权值初始化 决策树 BP神经网络 
基于决策树的BP神经网络权值初始化方法及其应用研究
《智能计算机与应用》2019年第5期138-141,共4页艾迪 董海峰 
为解决传统BP神经网络中随机初始化参数方法的缺陷,提出一种基于决策树信息增益算法的权值初始化方法。本文介绍了C4.5决策树算法和BP神经网络算法的主要特点,以及阐述了如何利用决策树算法中信息增益初始化BP神经网络权值参数,以避免...
关键词：BP神经网络 决策树 信息增益 权值初始化 
改进的粒子群算法优化神经网络及应用被引量：16
《计算机工程与应用》2018年第19期107-113,128,共8页何明慧 徐怡 王冉 胡善忠 
国家自然科学基金(No.61402005);安徽省自然科学基金(No.1308085QF114);安徽省高等学校省级自然科学基金(No.KJ2013A015)
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差分进化算法使粒子拥有...
关键词：神经网络权值 粒子群优化算法 动态惯性权重 变异与交叉 有效性 
基于遗传算法的神经网络权值优化方法被引量：12
《电子元器件与信息技术》2018年第9期33-36,共4页王锦 赵德群 
在对神经网络权值优化问题展开分析的基础上,本文对遗传算法的思想和流程进行了探讨,然后对基于遗传算法的神经网络权值优化方法展开了研究,从网络编码、函数选择、算子设计和方法实现等方面进行了探讨。从方法运用效果来看,相较于标准B...
关键词：遗传算法 神经网络 权值 
基于聚粒子群算法的神经网络权值优化方法被引量：7
《计算机技术与发展》2017年第10期16-18,23,共4页邓文杰 
国家自然科学基金资助项目(61571312)
神经网络作为机器智能分支中一种优秀的分类算法,在图像分类、人脸识别等领域中都有非常广泛的应用。但由于其参数过多,所以容易陷入局部最优解。针对BP神经网络易陷入局部最优的问题,提出了一种粒子群算法和聚类算法结合的优化神经网...
关键词：BP神经网络 粒子群优化 聚类 权值 局部最优 
基于RBF神经网络的科研绩效评价建模研究被引量：5
《江苏科技大学学报（自然科学版）》2017年第4期525-530,共6页迟睿 苏翔 滕瑜 
国家自然科学基金青年项目(71303096);2016年校研究生教育教学改革研究与实践项目(YJG2016Y_14)
客观、公正、准确的科研绩效评价是调动和提高高校及科研机构科研人员工作积极性和科技创新能力的重要措施.文中提出了一种基于RBF神经网络的科研绩效精细评价模型,以归一化后的科研指标数据乘以相应权系数作为网络输入,利用优、良、中...
关键词：绩效评价 粒子群优化 参数优化 神经网络权值 
用于神经网络权值稀疏化的L_(1/2)正则化方法被引量：7
《中国科学：数学》2015年第9期1487-1504,共18页吴微 杨洁 
国家自然科学基金(批准号:11201051)资助项目
在保证适当学习精度前提下,神经网络的神经元个数应该尽可能少(结构稀疏化),从而降低成本,提高稳健性和推广精度.本文采用正则化方法研究前馈神经网络的结构稀疏化.除了传统的用于稀疏化的L1正则化之外,本文主要采用近几年流行的L1/2正...
关键词：神经网络 稀疏化 L1/2正则化 
基于神经网络权值抽取与粒度一致性的葡萄酒的质量评价探讨被引量：1
《聊城大学学报（自然科学版）》2015年第1期67-73,78,共8页罗英喆 黄子轩 徐瑾辉 温清 马超 张振华 
国家自然科学基金项目(71271061);广东省大学生创新训练计划资助项目(201411846042);广东省教育厅科技创新项目(296-GK13201;2013KJCX0072)资助
能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量,这是近年来葡萄酒评价领域的热门研究课题.为了研究这一问题,本文先用主成份分析简化理化指标和芳香物质,建立BP神经网络确定这些指标关于葡萄酒质量的权重.在分析理化指标是否能评价...
关键词：葡萄酒质量评价 神经网络 权重分析 粒度一致性 灰度关联分析 
双输入样条神经网络权值与结构确定算法被引量：2
《中山大学学报（自然科学版）》2014年第3期61-66,共6页杨文光 钟云香 李强丽 张军 
河北省自然科学基金资助项目(E2012508002);中央高校基本科研业务费资助项目(3142013021);河北省高等学校科学技术研究资助项目(QN20132005);华北科技学院高等教育科学研究资助课题资助项目(HKJYZD201213)
基于样条函数逼近理论构建了以样条函数乘积为隐层神经元激励函数的三层双输入样条神经网络。该网络依据输入变量的空间结构,实现了训练数据的网格化划分,网络结构可随训练数据和网格划分数的变化进行相应调整,生成的权值矩阵做到了一...
关键词：样条函数 前馈网络 权值直接确定 网络结构 
液压系统中粒子群优化神经网络权值的控制算法被引量：3
《应用科技》2014年第3期51-54,共4页王茂林 叶小红 王洪光 李少远 姜贵林 
国家自然科学基金资助项目(51175099)
针对非线性、时变等缺陷导致传统的控制器控制效果较差、不适应电液伺服系统的现象,提出了用于电液伺服控制的基于粒子群优化算法对神经网络的权值进行学习训练的PSO-NN算法。结合电液伺服系统实例分析,用MATLAB仿真得到了输入阶跃信号...
关键词：粒子群优化算法 BP神经网络 PSO-NN算法 权值训练 电液伺服系统 
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