并行神经网络

作品数：31被引量：82H指数：6
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基于并行神经网络的滤波器快速优化方法
《微波学报》2024年第6期54-59,共6页于新华 李志豪 赵洲 冯林平 连丽梅 
国家自然科学基金(62001170);广东省基础与应用基础研究基金(区域联合基金-青年项目)(2019A1515110417);中国博士后科学基金资助项目(2022M712513);毫米波全国重点实验室基金(K202332);广西科技规划项目(AD22080042);广西研究生教育创新项目(YCSW2023492);广西研究生教育创新项目(YCSW2023477);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2023YCXS028)。
目前,设计和优化微带滤波器的方法是通过电磁仿真软件EM进行的。该方法存在两个不足之处:一是拟优化变量的初始值需要人工猜测,但受制于人工经验,致使猜测值与最优值差别较大,很容易使得优化结果陷入局部最优;二是单次仿真时间长导致优...
关键词：神经网络 耦合矩阵 微波滤波器 快速优化 
基于并行神经网络的疾病特征实体识别方法
《计算机科学与应用》2024年第10期58-66,共9页杨建兴 卢照敢 赵柴学正 
针对静脉血栓栓塞症电子病历文本语义复杂,疾病信息多维性导致的疾病特征学习不彻底、实体识别不准确的问题,本文提出了一种并行神经网络的疾病特征实体识别方法。首先,通过RoBERTa模型,更好地学习到病历实体中的特征信息。然后,通过双...
关键词：神经网络 RoBERTa 实体识别 静脉血栓 
声源和障碍物联合反演问题研究
《长春理工大学学报（自然科学版）》2024年第5期112-118,共7页王莎莎 孟品超 
国家自然科学基金项目(12271207);吉林省自然科学基金项目(20220101040JC);吉林省科技计划项目(YDZJ202201ZYTS585);吉林省工业技术研发项目(2022C047-2)。
针对声源和障碍物联合反演问题,提出一种并行神经网络方法,同时重建声源的位置和障碍物的位置、形状参数。首先,将远场数据作为并行神经网络的输入序列,声源和障碍物的相关参数作为并行神经网络的输出序列;其次,构建一个特征提取模块,...
关键词：反散射问题 远场数据 并行神经网络 特征融合 
一种基于CNN与FFT‑ELM的输电线路故障识别与定位方法被引量：2
《电力科学与技术学报》2024年第1期164-170,共7页裴东锋 刘勇 闫柯柯 郭威 宋福如 田志杰 
国网河北省电力有限公司科技项目(kj2021‑042)。
及时、准确地检测输电线路故障类型与位置是提高电力系统可靠性最重要的问题之一,为此提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的极限学习机(extreme learning m...
关键词：故障识别及定位 输电线路 并行神经网络 卷积神经网络 快速傅里叶变换 极限学习机 
基于并行胶囊网络的声学场景分类
《传感器与微系统》2023年第12期155-159,共5页杨立东 赵飞焱 
国家自然科学基金资助项目(62161040);内蒙古自然科学基金资助项目(2021MS06030);内蒙古科技计划资助项目(2021GG0023)。
为解决卷积神经网络(CNN)忽略音频特征之间的空间关系、丢失姿态特征和时序性特征的问题,提出了基于并行胶囊网络的声学场景分类模型,选用胶囊网络和双向门控循环单元弥补CNN的缺陷。首先,该模型通过提取音频对数梅尔能量谱特征;然后,...
关键词：声学场景分类 胶囊网络 双向门控循环单元 并行神经网络 动态路由机制 
基于知识图谱与人工智能的电力数据分析算法研究被引量：4
《电子设计工程》2023年第22期139-143,共5页薛晓茹 徐道磊 路宇 唐轶轩 
国网公司科技项目(JL71-15-042)。
为了提升电力营销系统问答机器人的智能化水平,文中基于知识图谱技术对相关智能数据分析的方法进行了研究。通过分析隐含语义在知识图谱中的稠密化向量表示方法后,针对传统方法在复杂图谱下多实体间映射关系不准确的问题,设计了一种改...
关键词：知识图谱 电力服务 三分支并行神经网络 TransE算法 
基于标签相关性的预测调整算法被引量：3
《海南热带海洋学院学报》2023年第5期72-81,共10页张海涛 王丹东 钱坤 闵帆 
国家社会科学基金后期资助项目(22FZXB092);中央引导地方科技发展项目(2021ZYD0003)。
多标签学习已成功应用于文本分类、图像识别等各个领域。流行的技术包括提取标签特定特征、利用标签相关性等。提出带有标签相关性的预测调整算法PALC(Prediction adjusting with label correlation)将标签相关性融入串行并行神经网络...
关键词：标签相关性 流形正则化 多标签学习 串行并行神经网络 
基于多层级并行神经网络的多模态脑肿瘤图像分割框架被引量：1
《中国图象图形学报》2023年第7期2182-2194,共13页丁熠 郑伟 耿技 邱泸谊 秦志光 
国家自然科学基金项目(62076054,62072074,62027827,61902054,62002047);国家重点研发计划前沿科技创新专项项目(2019QY1405);四川省科技计划项目(2020YFSY0010,2019YJ0636);四川省杰出青年科技人才项目(2022JDJQ0039)。
目的在脑肿瘤临床诊疗过程中,由于医疗资源稀缺与诊断效率偏低,迫切需要高精度的医学图像分割工具进行辅助诊疗。目前,使用卷积神经网络进行脑肿瘤图像分割已经成为主流,但是其对于脑肿瘤信息的利用并不充分,导致精度与效率并不完善,而...
关键词：多模态脑肿瘤图像 多层级并行 深度神经网络(DNN) 特征融合 语义分割 
基于时空脑电特征与并行神经网络的疲劳驾驶检测被引量：6
《交通运输系统工程与信息》2023年第2期315-325,共11页张冰涛 常文文 李秀兰 
国家自然科学基金(61962034);陇原青年创新创业人才(个人)项目(2022-01);兰州交通大学‘天佑青年托举人才计划’基金(2020-08)。
鉴于疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一,探索客观准确的疲劳驾驶检测方法具有重要应用价值。考虑到不同类型特征之间的信息互补,不同机器学习算法之间在信息挖掘过程中的优势互补,本文提出一种基于时空脑电(Electroencephalogram,EEG)...
关键词：智能交通 疲劳驾驶检测 时空脑电特征 安全驾驶 神经网络 脑功能网络 
ResNet-LSTM并行网络转子故障迁移诊断方法被引量：2
《动力工程学报》2023年第1期41-47,共7页向玲 张兴宇 胡爱军 邴汉昆 杨鑫 
国家自然科学基金资助项目(52075170,52175092)。
为提高小样本下的转子故障识别精度,提出了基于残差网络(ResNet)和长短期记忆网络(LSTM)的并行神经网络(RLPN)转子故障迁移诊断方法。首先,使用卷积层和池化层作为模型的前置特征提取器,提取信号的浅层特征;然后,利用ResNet模块提取转...
关键词：故障诊断 转子故障 残差网络 长短期记忆网络 并行神经网络 
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