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  • 简介:摘要基于BP模型的神经网络是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法,目前为止应用最为广泛且最重要的一种训练前向神经网络学习算法。本文详细介绍BP算法原理并剖析其性能不足的几个方面,简要介绍优化算法,对模型未来的发展方向进行展望。

  • 标签: BP模型 神经网络 梯度下降法
  • 简介:密歇根大学两位计算机科学家及IEEE院士DavidBlaauw和DennisSylvester日前在旧金山IEEE国际固态电路大会(ISSCC)上发表了10篇有关"智能微尘(M3,MichiganMicroMote)"毫米级计算机的论文。毫米计算机将搭载深度学习神经网络芯片,而且功耗极低。

  • 标签: 网络芯片 SYLVESTER 智能微尘 Mote MICHIGAN Dennis
  • 简介:针对网络态势感知中的预测精度问题,提出了基于广义径向基函数(RBF)神经网络网络安全态势预测方法。该方法利用K-means聚类算法确定RBF的数据中心和扩展函数,并采用最小均方算法调整权值,得出态势值前后之间的非线性映射关系,并进行态势预测。仿真试验表明,该方法能较准确获得态势预测结果,提高网络安全的主动安全防护。

  • 标签: 广义径向基函数神经网络 态势预测 K-MEANS聚类算法 最小均方算法
  • 简介:提出了一种光纤传感报警信号的处理技术,光纤传感具有高灵敏度、抗电磁干扰、耐高压抗腐蚀等优点,但报警信号的误报问题一直是光纤周界系统需要解决的问题,而传统的时域门限分析方法对信号的识别准确率不高,不利于降低安防系统报警信号的误报率。利用小波降噪技术,结合信号的时频域特征,构建基于概率的神经网络分类器,可以在很大程度上减少信号的误报。

  • 标签: 光纤传感 小波降噪 神经网络
  • 简介:针对信息质量评估系统中各环节影响因素的评估问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(FNN)的信息汇聚质量评估方法,从汇聚结果满足用户需求的角度判断信息汇聚质量的优劣。依据用户体验满意度调查数据,结合神经网络的自主学习与模糊控制的模糊推理能力,提出了该方法,并将生成的TS型模糊推理系统作为汇聚质量评估参考模型。试验结果表明,该方法预测汇聚质量可反映人工专家经验。

  • 标签: 信息汇聚 质量评估 自适应模糊神经网络 模糊推理 反向传播算法
  • 简介:在铁路货运电子商务系统中,预订车票登录界面验证码图像中字符,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的铁路货运验证码识别方法.先对验证码图像进行预处理得到单个字符,再对单字符图像数据建立CNN模型进行迭代训练.该方法针对铁路货运验证码图像特征,图像字符分割正确率接近100%,单个验证码字符正确识别率达98%以上,单张验证码图像识别率接近93%.试验表明,该方法对铁路货运验证码识别率较高,可应用于验证码的自动识别.

  • 标签: 验证码 识别 图像处理 卷积神经网络
  • 简介:摘要网络教学、资源分享、是教育面临信息时代的必然选择。网络时代的发展带动的是更多的信息共享和自主学习,该项目研究内容,从网络教学顿号分享的目标定位、内容选择与组织、主要实施环节等方面进行研究,具体了解了广西范围内,四百余名在校大学生及全国各地八百余各界群众,对于网络教学和网络自主学习的分析概况与看法。

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  • 简介:利用机动飞行目标轨迹可预测飞行目标实时位置,针对灰色模型对快速飞行目标轨迹预测不准确的问题,引入神经元理论判断飞行目标状态,通过机器学习掌握飞行目标转弯模型,从而更准确地对飞行目标转弯进行预测。首先,分析了灰色模型预测方法的工作原理和特点;然后,借助反向传播(BP)神经元模型可判断飞行特征的优势,将灰色模型与神经网络模型进行了结合;最后,通过仿真试验表明该飞行目标预测法可对飞行目标进行精准监视和控制。

  • 标签: 航迹预测 机动飞行目标 BP神经元网络 灰色模型
  • 简介:摘要随着互联网时代的不断发展与进步以及经济的不断发展,教育的方式与内容也发生了重大的变化。相比于传统的教学模式,网络学习和智慧课堂在现在的教育中有着明显的优势,这种新型的教学模式也正在被逐渐接受。网络学习的智慧课堂有直观化,智慧化,自主性等特点,能够与时代共同发展,与科技互相促进,紧密与学生之间的联系,更好的提高学生的学习积极性,营造更好的课堂学习氛围。

  • 标签: 网络学习空间 数学 智慧课堂 教学 策略研究
  • 简介:针对传统网络故障诊断方法难以胜任复杂网络故障诊断的现状,综合应用专家系统技术、机器自学习技术,设计并实现了一个基于自学习机制的网络故障诊断专家系统原型。该系统通过机器学习不断扩充和完善专家系统的知识库,一定程度上克服传统的专家系统存在知识获取瓶颈、自学习能力弱等缺点,提高网络故障诊断的高效性、智能性。

  • 标签: 网络故障诊断 专家系统 机器学习
  • 简介:多目标跟踪问题是计算机视觉领域的关键研究问题之一。现有的目标跟踪算法严重依赖于目标检测器的性能,如果目标检测器的虚警率或漏警率较高,数据关联将会失败,导致目标跟踪精度不足。为此,本文提出一种基于结构化学习策略的目标身份感知网络流量技术,可在目标检测和数据关联并行化框架下有效地实现多目标跟踪。文中首先通过结构化学习为每个对象训练一个模型,并将目标跟踪问题建模为拉格朗日松驰优化问题,然后提出一种目标身份感知网络流量(TINF)技术进行结构化学习的推理。在学习期间,通过搜索使目标身份感知网络流量代价函数最小化的一组轨迹,确定最被违反约束和序列在下个时间段的最优轨迹,推断出视频片断中所有目标的最佳位置。最后,利用多种高难度数据集进行仿真实验,结果表明本文方法的性能优于其他最新算法。

  • 标签: 多目标跟踪 数据关联 结构化学习策略 拉格朗日松驰 轨迹
  • 简介:网上理财为何获得人们的如此青睐?相关专家给出3大理由:第一,随着网民数量的逐年递增,网络在国内得到了广泛的普及。相应的网络经济也在飞速发展。网上炒股、网上商店、网上教育等这些只有在网上才可以进行的事情对生活在物理世界的来说,已经变得不再陌生。第二,上网理财交易费用低、操作便利,可更全

  • 标签: 网络理财 网上炒股 网上银行 网上商店
  • 简介:当今世界尊崇人数最多、起源历史最悠久的传统节日之一——中国春节,正在经历着一场“新技术革命”,内容繁复的传统习俗越来越多地受到互联网的冲击。

  • 标签: 传统习俗 春节 网络 新技术革命 互联网
  • 简介:前言完整的网络覆盖是一个高质量移动蜂窝网络工作的必要条件,也是吸引用户的必要因素。所以运营商在建设WCDMA网络时,首先考虑的是给用户提供一个完善覆盖的无线网络。初期要实现城市、县城、风景名胜区、发达乡镇、重要交通干线的良好覆盖,然后逐步完善网络覆盖,解决室内覆盖问题。

  • 标签: WCDMA网络 网络规划 网络基础 室内 GSM 网络覆盖
  • 简介:无疑,比尔·盖茨的“死而复活”将成为本年度中国网络媒体最大的丑闻和笑话。尽管最近网络媒体曾因为对伊拉克战事以及“非典”的及时关注和广泛报道而备受称誉,但是指责和批评仍然铺天盖地。从网络媒体诞生的那天开始,可信度就成为人们对她最人的指责。可是这次偏偏在这个问题上出了漏子

  • 标签: 网络媒体 虚假新闻 传播速度 传统媒体