B-P网络

作品数：41被引量：268H指数：8
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相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
相关作者：李祚泳邓新民崔玉波陈仁元王佳斌更多>>
相关机构：成都信息工程大学四川大学成都气象学院吉林建筑工程学院更多>>
相关期刊：《北京工业大学学报》《地理研究》《海峡药学》《中国沙漠》更多>>
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人工神经网络在临床药学中的应用
《海峡药学》2010年第5期26-28,共3页吴瑞清 
介绍人工神经网络的定义及发展简史,并介绍了人工神经网络中应用最广泛的网络模型—BP网络模型的基本原理。总结了人工神经网络在临床药学中的应用,包括应用于药代动力学、药效学、临床药物监测(TDM)等。
关键词：人工神经网络 B-P网络 临床药学 
运用ANN-BP建模进行各类水质评价的应用研究被引量：1
《遵义医学院学报》2009年第4期404-406,共3页张诚飚 
影响水质的因素较多,由于评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,表现出极大的随机性、不确定性和非线性,用物理方法进行水质评价存在一些困难。目前多采用模糊综合评价或多级灰色聚类法对城市环境质量作综合评价。
关键词：ANN B-P网络 水质评价 MATLAB 
基于神经网络的卫星高度计海面风速反演算法
《海洋技术》2007年第2期47-50,共4页任建奇 严卫 王迎强 
通过对TOPEX/Poseidon高度计资料与NDBC浮标实测数据进行时空匹配处理,得到同步数据集,利用人工神经网络方法试验得到海面风速反演算法,并与业务运行的M CW算法进行分析比较,指出考虑波浪状态影响因素的神经网络算法在均方根误差和对称...
关键词：卫星高度计 海面风速 B-P网络 反演算法 
基于神经网络的全自动模式识别跟踪系统
《计算机工程》2006年第13期209-211,共3页赵彦彬 陈新 
福建省科技三项基金资助项目(K20013)
建立了一个基于神经网络的全自动模式识别跟踪系统。通过MOD算法提取出各个运动目标的特征向量后,利用神经网络对各个目标自动进行模式分类。文中同时给出了在复杂背景下多个运动目标自动跟踪与识别的实验结果。
关键词：神经网络 MOD 特征提取 自组织特征映射 B-P网络 
神经网络反演散射计风场算法的研究被引量：5
《海洋学报》2006年第1期42-46,共5页宋新改 林明森 蒋兴伟 
国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2004AA639850)
建立了一个神经网络反演卫星散射计海面风场的B-P算法,给出了一个神经网络反演风场的模型,并利用该反演算法和模型对实际卫星散射计数据进行了海面风场反演试验,对风向的多解性利用圆中数滤波方法进行排除.对神经网络训练和检验数据集...
关键词：B-P网络 散射计 风场反演 模糊消除 
电子商务环境下面向顾客的服务质量评价体系被引量：19
《计算机工程》2005年第6期66-67,224,共3页张大陆 姚进 
国家自然科学基金资助项目(90204010)
从顾客的角度出发,通过提出服务质量评价体系的体系结构及其评价指标,在给出基于人工神经网络的服务选择算法模型的基础上,建立了面向顾客的电子商务服务质量评价体系。其目的是通过帮助顾客对服务供应商作出评价选择,以降低顾客的交易...
关键词：服务质量 服务评价要素 人工神经网络 B-P网络 评价过程 
基于免疫算法的B-P网络权值设计被引量：2
《昆明理工大学学报（理工版）》2004年第2期65-67,共3页郝勇娜 梁鸿生 柴继河 王凯 
提出了一种基于免疫算法的B-P网络权值设计方法 ,用于实现B-P网络权值空间的搜索 .该免疫算法是借鉴生命科学中免疫的概念与理论提出的一种新的算法 ,算法的核心在于免疫算子的构造 ,即接种疫苗和免疫选择 .免疫算法具有较好的全局收敛...
关键词：免疫算法 B-P网络 权值设计 适应度函数 免疫算子 
B-P网络在夏秋季强降水预报中的应用被引量：1
《河南气象》2003年第1期13-14,共2页周官辉 孙日丁 王军 芦阿咪 袁影 
利用鹤壁 1986～ 1999年夏秋季强降水资料 ,寻找出鹤壁市夏秋季强降水消空指标和预报指标。利用4 8h、2 4h夏秋季强降水预报指标和人工神经元B -P网络降水量预报结果 。
关键词：B-P网络 夏季 秋季 强降水预报 消空指标 人工神经元 
B-P网络应用于地下水水质监测点优选被引量：1
《中国环境监测》2002年第6期31-33,共3页徐婷婷 姜林 彭荔红 
福建省自然科学基金重点项目(2002G002);四川省教育厅重点项目(2002A048)
以地下水水质评价分级标准作为训练样本,构造B-P网络模型对其进行训练,用训练好的B-P网络对某地的地下水水质监测点进行评判、优选。并与其它方法的结果进行比较,结果表明,B-P网络用于环境测点优选不仅原理直观,而且具有较好的客观性和...
关键词：水质监测 B-P网络 地下水 水质评价 优化选点 
B-P网络隐含层对水质评价结果的影响分析被引量：19
《水电能源科学》2002年第3期16-18,共3页马细霞 贺晓菊 赵道全 王效宇 
河南省科技攻关资助项目 ( 0 1 2 4 1 90 1 0 8)
运用人工神经网络理论和方法 ,建立了水质评价的 B-P网络模型 ;重点探讨了隐含层节点数的确定方法。通过对某市不同水域水质评价及多个实例的检验分析表明 。
关键词：B-P网络 水质评价 隐含层 人工神经网络 
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