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搜索到39768篇“ 前向神经网络“的相关文章

两隐层前向神经网络表示能力的一些研究: 2025年; 多隐层网络表示能力的刻画一直是深度学习中重要而亟待解决的数理难题。本文就两隐层网络情形进行一些探讨。一方面,对两个隐层都以幂函数为激活函数,以及第一隐层增加一个ReLU激活函数的网络的表示能力进行了初步的探索和描述;另一方面,对以一类sigmoidal为激活函数的两隐层网络的输出进行了刻画。; 肖颖敏陈志祥; 关键词：神经网络激活函数

基于级联前向神经网络的气井气液两相嘴流预测方法: 本发明涉及基于级联前向神经网络的气井气液两相嘴流预测方法，包括获取气井从压裂返排到正常生产过程中的气液两相嘴流动态数据；将气液两相嘴流动态数据进行预处理；构建包含不同气井的气液两相嘴流动态数据集；确定目标模型特征；构建级...; 胡敬凯江有适杨前莫伟任钟礼瑞李景泽

基于级联前向神经网络的气井气液两相嘴流预测方法: 本发明涉及基于级联前向神经网络的气井气液两相嘴流预测方法，包括获取气井从压裂返排到正常生产过程中的气液两相嘴流动态数据；将气液两相嘴流动态数据进行预处理；构建包含不同气井的气液两相嘴流动态数据集；确定目标模型特征；构建级...; 胡敬凯江有适杨前莫伟任钟礼瑞李景泽

基于前向神经网络的分布式光伏承载力预测方法被引量：1: 2024年; 光伏能源较为分散,可供容量也存在着一定的限制,并网过程中会影响电力系统的稳定性,提出基于前向神经网络的分布式光伏承载力预测方法研究。构建分布式光伏发电系统模型,深入分析分布式光伏承载力影响因素,以电力系统稳定运行为目标,构造分布式光伏承载力预测模型,并确定相应的约束条件,引入并训练前向神经网络,将分布式光伏并网相关数据输入至训练好的前向神经网络中,输出结果即为分布式光伏承载力预测结果。实验结果显示:应用提出方法获得的光伏承载力预测时间小于给定最大限值,光伏承载力预测结果与实际结果几乎保持一致,充分证实了提出方法应用性能较佳。; 徐其春田新成徐小华; 关键词：分布式承载力光伏前向神经网络

一种改进遗传算法实现前向神经网络权值优化的方法: 2024年; 本文介绍了一种自适应改变交叉概率和变异概率的改进遗传算法。针对前向神经网络离线训练过程中梯度下降法存在易陷入局部极小的缺点和遗传算法能够很快接近全局最优的优点,提出了应用改进遗传算法对前向神经网络权值实现优化的方法,最后应用图形化可编程语言LabV IEW实现了改进遗传算法对前向神经网络权值的优化,证明了本方法的有效性。一、问题的提出由于含有至少一个隐含层和足够隐含层节点的前向神经网络以任意精度逼近复杂非线性函数,因此在系统辨识、控制器设计、系统建模、状态估计、优化、预测等方面有大量的应用,但目前为止前向神经网络还存在诸多问题待完善。如何确定适当的隐层节点数,以及怎样获得最优的权值并提高训练速度等成为亟待解决的问题。; 李宇驰刘登航肖鸿飞赵培光; 关键词：前向神经网络梯度下降法隐含层节点权值优化改进遗传算法编程语言

基于复数值前向神经网络的复信道均衡器设计方法: 本发明公开了一种基于复数值前向神经网络的复信道均衡器设计方法，涉及人工智能与通信领域。本发明一种基于复数值前向神经网络的复信道均衡器设计方法，包括：采用一种可选择搜索方向训练方法训练复数值前向神经网络，使得目标函数值在每...; 黄鹤董忠蓥

慢性不可预知温和应激诱导的抑郁小鼠中央杏仁核和边缘前皮质神经网络的可塑性变化: 2024年; 目的探讨由慢性不可预知温和应激(CUMS)引起的抑郁症小鼠神经网络的可塑性变化与空间学习记忆调控之间的关系。方法采用随机数字表法将C57Thy1-YFP/GAD67-GFP小鼠分为对照组和CUMS组(n=15),对照组不做处理,CUMS组施加8周的应激以建立模型。利用糖水偏好实验、旷场实验和强迫游泳实验评估小鼠的抑郁水平,通过Morris水迷宫实验检测小鼠空间学习记忆能力的变化,采用膜片钳全细胞模式检测中央杏仁核(CeA)与边缘前皮质(PrL)脑区中不同亚群神经元动作电位发放模式的改变。结果与对照组相比,CUMS组小鼠的糖水偏好指数降低(P<0.01),其在旷场实验中的总运动距离、穿越格子数、进入中心区域次数、中心区域停留时间等各项指标均下降(P<0.01),在强迫游泳实验中的挣扎时间、游泳时间和爬行时间均降低(P<0.01),而静止时间增高(P<0.01),在定位实验中定位潜伏期和路径长度均增加(P<0.05),在空间探索实验中目标象限内路程占总路程百分比和游泳时间均降低(P<0.05),而目标区首次入口时间和对角象限内游泳时间均增长(P<0.01)。同时CUMS提高了CeA区谷氨酸能神经元和PrL区GABA能神经元的能障、绝对不应期和动作电位间距(P<0.05),降低了CeA区GABA能神经元和PrL区谷氨酸能神经元的能障、绝对不应期和动作电位间距(P<0.05)。结论CUMS诱导的抑郁状态可能引起CeA和PrL区中兴奋性和抑制性神经元网络的可塑性变化,进而损伤了空间学习记忆能力。; 刘冬播陈泽文王云李昕鹏赵彭玉郑浩贤; 关键词：抑郁杏仁核

基于多项式前向神经网络的网络安全检测机制被引量：1: 2023年; 随着互联网的不断发展,校园网络已成为学生学习、教师工作、学校管理的重要基础设施。但同时,网络攻击也不断增加,给校园网络安全带来了巨大的挑战。为了解决这一问题提出了一种基于多项式前向神经网络的校园网络安全检测机制,该机制使用前向神经网络对校园网络中的数据流进行监测,并通过多项式函数对数据流进行建模和分类。实验证明,该机制能够有效地检测和防范校园网络中的各种攻击行为,具有很高的实用性和可靠性。; 任晓磊; 关键词：校园网络安全检测

一种基于前向神经网络的车辆速度和转向预测方法: 本发明公开了一种基于前向神经网络的车辆速度和转向预测方法，该预测方法的步骤包括：进行模拟驾驶试验并采集车辆数据，所述车辆数据包括与前车的距离、车速、方向盘转角和转向信号；建立前向神经网络模型，使用采集的车辆数据训练前向神...; 蔡锦康赵蕊邓伟文丁娟

前反馈神经网络模型在预测本院急诊处方量中的应用效果: 2022年; 目的探讨前反馈神经网络在本院急诊处方量预测分析中的应用。方法根据本院急诊2012至2018年的处方量及本地区天气情况和流行病发病率情况,采用Excel处理数据后使用R软件建立神经网络模型,并使用2019年处方量数据进行模型验证。结果使用神经网络预测模型实际处方数和预测处方数的趋势一致,均方差(MSE)为19399.51,平均绝对误差百分比(MAPE)为9.13%,能较好的模拟实际处方量。结论神经网络预测模型能较准确预测多种因素影响的非规律性的处方量,有利于降低医院管理成本和提高医疗服务质量。同时,该模型对单品种的适用性及更加友好界面的设计有待进一步讨论。; 陈立波徐正龙万元富; 关键词：处方量

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