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A fast audio digital watermark method based on counter-propagation neural networks
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作者 WU Guo-hua ZHOU Xiao-dong 《通讯和计算机(中英文版)》 2009年第7期20-25,共6页
关键词 数字水印技术 cpn 神经系统 网络
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NeuralKits神经网络软件工具箱的开发和验证
2
作者 陈鹏 《计算机时代》 2025年第3期40-44,共5页
利用Visual Basic 6.0语言成功开发出NeuralKits神经网络软件工具箱,包括基于ART2自适应谐振理论Ⅱ神经网络、BP误差反向传播神经网络、CPN对偶传播神经网络、PNN概率神经网络、RBF径向基函数神经网络和SOM自组织映射神经网络的相应软... 利用Visual Basic 6.0语言成功开发出NeuralKits神经网络软件工具箱,包括基于ART2自适应谐振理论Ⅱ神经网络、BP误差反向传播神经网络、CPN对偶传播神经网络、PNN概率神经网络、RBF径向基函数神经网络和SOM自组织映射神经网络的相应软件。首先通过工具箱在处理平衡数据(鸢尾花品属数据集)时所展现出的正确率,对其开发和运行的正确性予以验证;再利用R语言编程实现随机森林算法,并对比该算法与工具箱在处理非平衡数据(白酒品质数据集)时各自的正确率,以此间接验证工具箱的正确性。 展开更多
关键词 neuralKits Visual Basic 6.0 ART2神经网络 BP神经网络 cpn神经网络 PNN神经网络 RBF神经网络 SOM神经网络 随机森林
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CPN神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究 被引量:4
3
作者 关成彬 李启元 杨露菁 《舰船电子工程》 2008年第5期5-6,93,共3页
提高模拟电路的故障诊断速度对于装备保障具有重大意义,采用CPN神经网络对模拟电路进行故障诊断,运用M atlab神经网络工具箱对其进行建模、网络训练和故障识别,结果表明采用CPN神经网络可以大大提高故障定位的准确率。
关键词 cpn神经网络 模拟电路 故障诊断
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基于CPN网络的Web正文抽取技术研究 被引量:2
4
作者 陈敬文 彭哲 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2008年第11期65-71,共7页
通过研究使用CPN神经网络进行页面正文抽取,针对传统抽取技术在通用性、可扩展性和可维护性方面的不足提出一种解决问题的思路。
关键词 信息抽取 cpn神经网络
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树状放电的CPN识别方法 被引量:2
5
作者 王哲 蔡惟铮 陈学允 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期5-8,12,共5页
电力变压器发生击穿之前会在固体绝缘材料上产生树状放电通道 .若能检测到树状放电信号 ,则可以断定变压器绝缘状况已经恶化 ,因此在线监测中对树状放电的检测具有十分积极的意义 .在实验条件下对在线监测中树状放电的识别进行了研究 .... 电力变压器发生击穿之前会在固体绝缘材料上产生树状放电通道 .若能检测到树状放电信号 ,则可以断定变压器绝缘状况已经恶化 ,因此在线监测中对树状放电的检测具有十分积极的意义 .在实验条件下对在线监测中树状放电的识别进行了研究 .建立了变压器绕组模型和树状放电产生电路 ,模拟了在绕组不同部位发生树状放电的情况 .通过CPN型神经网络的引入 ,成功地实现了在一定噪声水平下树状放电的识别 .同时 。 展开更多
关键词 树状放电 人工神经网络 对传网络 cpn识别方法 电力变压器
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基于CPN网络的电力客户信用风险预测
6
作者 张吉刚 梁娜 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第5期636-638,641,共4页
在分析影响电力客户企业公司财务状况主要因素的基础上,将一种新型特征映射网络—CPN网络理论应用于电力客户信用风险预测,建立基于CPN网络电力客户信用风险预测模型.采用实际数据对模型进行验证,并将其与LVQ网络模型、BP网络模型和传... 在分析影响电力客户企业公司财务状况主要因素的基础上,将一种新型特征映射网络—CPN网络理论应用于电力客户信用风险预测,建立基于CPN网络电力客户信用风险预测模型.采用实际数据对模型进行验证,并将其与LVQ网络模型、BP网络模型和传统模型相比较,证明了基于CPN网络电力客户信用风险预测模型具有较高的精度和较强的实用性. 展开更多
关键词 cpn神经网络 电力客户信用风险
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基于CPN网络井口计量原油含水率预测模型 被引量:6
7
作者 王丽娜 刘翠玲 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第6期101-104,共4页
采用多传感器技术对井口计量装置中的影响原油含水率测量有关参量进行测定,提出基于BP神经网络和CPN网络建立原油含水率预测模型的方法,通过对输入网络的参量进行K均值处理,建立井口计量装置的原油含水率预测模型.仿真与实验结果表明:CP... 采用多传感器技术对井口计量装置中的影响原油含水率测量有关参量进行测定,提出基于BP神经网络和CPN网络建立原油含水率预测模型的方法,通过对输入网络的参量进行K均值处理,建立井口计量装置的原油含水率预测模型.仿真与实验结果表明:CPN网络可以取得更好地拟合精度和预测效果,明显优于BP网络模型. 展开更多
关键词 原油含水率 BP神经网络 cpn神经网络 预测模型
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基于CPN的模糊控制器系统设计及其应用研究 被引量:1
8
作者 葛铭 李平 孙优贤 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期67-72,共6页
本文给出一种基于对向传播网络CPN(counterpropagationnetworks)的模糊控制器设计.该网络经训练后能得到模糊规则并且具有自动学习功能,在控制性能上较普通控制器有所改进.最后给出加压网前箱系统的应用实例.
关键词 对向传播网络 模糊控制器 自学习 控制器
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基于反向传播神经网络的SVM技术在电压型变流器中的应用研究 被引量:13
9
作者 李建林 李玉玲 +1 位作者 李淳 张仲超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期71-74,共4页
在分析三相电压型变流器空间矢量调制(SVM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于反向传播神经网络结构的 SVM 技术(CPN-SVM)的实现方法。该方法采用CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间,避免了计算正弦函数这一非线性运算,... 在分析三相电压型变流器空间矢量调制(SVM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于反向传播神经网络结构的 SVM 技术(CPN-SVM)的实现方法。该方法采用CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间,避免了计算正弦函数这一非线性运算,缩短了计算时间,采样周期的可进一步缩短。仿真和实验表明:CPN-SVM 除了具备 SVM 的固有优点外,还有下述几个显著优点:①大大降低了整个控制系统的软硬件成本,提高了对开关瞬态位置判断的准确性;②随着采用周期的缩短,最大开关频率相应增大,从而提高了整个系统的传输带宽③避免了由于计算误差给 SVM 波形中所带来的附带谐波。 展开更多
关键词 SVM技术 反向传播神经网络 变流器 应用 空间矢量调制 神经网络结构 三相电压型 基本原理 作用时间 线性运算 正弦函数 计算时间 采样周期 控制系统 开关频率 计算误差 传输带宽 cpn 缩短 软硬件 准确性 仿真
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基于神经网络的中医证候量化诊断模型探索 被引量:18
10
作者 李建生 胡金亮 +3 位作者 余学庆 沈建京 周涛 王永炎 《河南中医学院学报》 2005年第3期6-8,共3页
论述中医证候量化的内涵,分析传统统计学方法用于中医证候量化的局限性及单一BP网络用于中医证候诊断方面研究中存在的问题,说明对传网络原理和改进的BP网络原理,建立对传网络模型和改进的BP网络模型,通过模型检验分析了两者结合的优势... 论述中医证候量化的内涵,分析传统统计学方法用于中医证候量化的局限性及单一BP网络用于中医证候诊断方面研究中存在的问题,说明对传网络原理和改进的BP网络原理,建立对传网络模型和改进的BP网络模型,通过模型检验分析了两者结合的优势和可行性。 展开更多
关键词 中医证候 量化诊断模型 神经网络 对传网络 改进的BP网络
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基于神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型研究
11
作者 刘军 马文丽 +1 位作者 姚文娟 郑文岭 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第27期12884-12886,共3页
[目的]探讨基于CPN神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型的效果。[方法]借助神经网络集成方法对从36个蛋白质提取的共4 000个氨基酸进行预测研究,其数据集是从HSSP数据库中提取的数据经过处理后得到的评测数据库,同时在Profile编码中... [目的]探讨基于CPN神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型的效果。[方法]借助神经网络集成方法对从36个蛋白质提取的共4 000个氨基酸进行预测研究,其数据集是从HSSP数据库中提取的数据经过处理后得到的评测数据库,同时在Profile编码中引进了CPN网络算法的概念。[结果]基于CNP网络的神经网络集成预测模型可以取得很好的预测结果,把蛋白质二级结构预测的平均精度提高了17.74%。同时,所用的Profile编码和CPN网络算法在很大程度上为系统模型引入较多的生物信息和联系,而这一点对蛋白质二级结构预测非常重要。[结论]该研究为蛋白质二级结构预测准确率的提高奠定了基础。 展开更多
关键词 蛋白质二级结构 cpn 神经网络集成
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电流型变流器SVM技术简化算法研究
12
作者 李玉玲 李建林 张仲超 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1282-1285,共4页
为了改善电流型变流器(CSC)的控制性能和提高控制系统的实用性,提出了一种基于反向传播神经网络(CPN)结构的空间矢量调制(SVM)技术(CPN-SVM)实现方法.该方法利用CPN的竞争学习机制,将变流器的6个非零开关矢量构成CPN的输入层,根据CPN竞... 为了改善电流型变流器(CSC)的控制性能和提高控制系统的实用性,提出了一种基于反向传播神经网络(CPN)结构的空间矢量调制(SVM)技术(CPN-SVM)实现方法.该方法利用CPN的竞争学习机制,将变流器的6个非零开关矢量构成CPN的输入层,根据CPN竞争层中的胜者选择每一个采样时刻作用的开关矢量,并确定此时参考电流矢量所在的扇区,同时采用胜者的线性组合来计算SVM中所选择的开关矢量的作用时间.结果表明,与传统SVM相比,CPN-SVM避免了计算正弦函数非线性运算,大大缩短了计算时间,从而缩短最小采样周期,提高了整个系统的传输带宽,同时降低了控制系统的软硬件成本. 展开更多
关键词 反向传播神经网络 空间矢量调制 电流型变流器 cpn-SVM
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降噪自编码器深度卷积过程神经网络及在时变信号分类中的应用 被引量:18
13
作者 朱喆 许少华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期698-703,共6页
针对非线性时变信号分类问题,将过程神经网络(PNN)的信息处理机制与卷积运算相结合,提出了一种降噪自编码器深度卷积过程神经网络(DAE-DCPNN)。该模型由时变信号输入层、卷积过程神经元(CPN)隐层、深度降噪自动编码器(DAE)网络结构和sof... 针对非线性时变信号分类问题,将过程神经网络(PNN)的信息处理机制与卷积运算相结合,提出了一种降噪自编码器深度卷积过程神经网络(DAE-DCPNN)。该模型由时变信号输入层、卷积过程神经元(CPN)隐层、深度降噪自动编码器(DAE)网络结构和softmax分类器构成。CPN的输入为时序信号,卷积核取为具有梯度性质的5阶数组,基于滑动窗口进行卷积运算,实现时序信号的时空聚合和过程特征提取。在CPN隐层之后,栈式叠加DAE深度网络和softmax分类器,实现对时变信号特征高层次的提取和分类。分析了DAE-DCPNN的性质,给出了按各信息单元分别进行赋初值训练、模型参数整体调优的综合训练算法。以基于12导联心电图(ECG)信号对7种心血管疾病分类诊断为例,实验结果验证了所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 时变信号分类 卷积过程神经元 降噪自编码器 卷积过程神经网络 特征提取 心电图信号分类
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基于深度学习的输电线路均压环倾斜识别 被引量:7
14
作者 戴永东 蒋中军 +1 位作者 王茂飞 陈双辉 《自动化仪表》 CAS 2022年第9期106-110,共5页
为解决输电线路均压环倾斜图像识别过程中存在的准确率低、倾斜角度计算差的问题,提出了一种基于深度学习的输电线路均压环倾斜识别方法。首先,采用改进的快速区域深度卷积神经网络(Faster-RCNN)检测均压环与绝缘子串的目标与位置信息... 为解决输电线路均压环倾斜图像识别过程中存在的准确率低、倾斜角度计算差的问题,提出了一种基于深度学习的输电线路均压环倾斜识别方法。首先,采用改进的快速区域深度卷积神经网络(Faster-RCNN)检测均压环与绝缘子串的目标与位置信息。然后,采用级联金字塔网络(CPN)定位目标多特征关键点,并在此基础上使用文本检测(TB)算法,根据绝缘子与均压环位置信息定量计算出均压环的倾斜角度。最后,采用仿真环境对该方法进行了验证,得到其均压环倾斜识别准确率为87.2%。试验结果验证了所提方法可有效识别输电线路均压环倾斜,提高了输电线路运维水平。 展开更多
关键词 均压环倾斜 目标检测 快速区域深度卷积神经网络 级联金字塔网络 输电线路 倾斜角度
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Multi-path routing based on load-balance for cognitive packet networks
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作者 CHEN Liang JI Hong LI Yi LI Xi 《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》 EI CSCD 2011年第5期71-75,共5页
Quality of service (QoS) routing algorithms have been hardly discussed in the scientific community, most previous work on QoS routing concentrates on the performance of the single route. Cognitive packet network (... Quality of service (QoS) routing algorithms have been hardly discussed in the scientific community, most previous work on QoS routing concentrates on the performance of the single route. Cognitive packet network (CPN) has been designed for providing QoS routing. In this paper, to balance the loads among networks, we present a multi-path routing algorithm based on load-balance (MPRLB), which is carried out in two steps. The algorithm with low computational complexity is firstly applied to establish multi path routing for each source and destination node pairs (SD-pair) nodes in the network. Then, we propose the hopfield neural network algorithm, which is applied to improve the efficiency of the flow deviation method for fast flow allocation among the links of the network based on load balance. Extensive simulation results demonstrate that the proposed scheme significantly improves the performance compared with the existing scheme that ignores load balancing. 展开更多
关键词 hopfield neural network cpn multi-path routing
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