平整机轧制力的预报对轧制过程的优化控制有着重要意义。针对平整机轧制力预测精度不高的问题,提出采用Re LU(Rectified Linear Units)激活函数的神经网络模型来预报平整机的轧制力。在对数据进行主成分分析后,得到影响轧制力的主要因素...平整机轧制力的预报对轧制过程的优化控制有着重要意义。针对平整机轧制力预测精度不高的问题,提出采用Re LU(Rectified Linear Units)激活函数的神经网络模型来预报平整机的轧制力。在对数据进行主成分分析后,得到影响轧制力的主要因素,并将其作为神经网络的输入层,将平整机轧制力作为输出层,通过使用Python语言编程进行实验,对神经网络模型隐层的相关参数及算法进行单一变量筛选,建立了保证轧制力预报精度最高的神经网络模型。实验结果表明,通过调整隐层层数、神经元数、传播算法、正则化方法,该模型能够将预测误差控制在10%以内,且该实验方法能够对不同输入参数下的平整机轧制力进行精确预报。展开更多
Palaeoskapha sichuanensis gen. et sp. nov. of Menispermaceae is described here for the first time based on a well preserved fossil fruit. The specimen was found in the Relu Formation of western Sichuan, West China. Th...Palaeoskapha sichuanensis gen. et sp. nov. of Menispermaceae is described here for the first time based on a well preserved fossil fruit. The specimen was found in the Relu Formation of western Sichuan, West China. The specimen, straight, boat-shaped endocarp with large ventral condyle, clearly belongs to the tribe Tinosporeae. The wide aperture of the double condyle, combined with a whole shape not deeply invaginated, indicates a genus different from what was already known to science for this tribe. This fossil widens the distribution of the tribe during Eocene from North America and Europe to Asia, where it was formerly unknown.展开更多
构造一种适用于反向传播(backpropagation,BP)神经网络的新型激活函数Lfun(logarithmic series function),并使用基于该函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。首先,分析Sigmoid系列和ReLU系列激活函数的特点和缺陷,结合对数函数,构...构造一种适用于反向传播(backpropagation,BP)神经网络的新型激活函数Lfun(logarithmic series function),并使用基于该函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。首先,分析Sigmoid系列和ReLU系列激活函数的特点和缺陷,结合对数函数,构造了一种非线性分段含参数激活函数。该函数可导且光滑、导数形式简单、单调递增、输出均值为零,且通过可变参数使函数形式更灵活;其次,通过数值仿真实验在公共数据集上将Lfun函数与Sigmoid、ReLU、tanh、Leaky_ReLU和ELU函数的性能进行对比;最后,使用基于Lfun函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。实验结果表明,使用Lfun函数的BP神经网络相较于使用其他几种常用激活函数的网络具有更好的性能。展开更多
尝试引入Re LU function核的ELM算法及Relief Algorithm对开采区最大下沉量进行预测。首先基于Relief Algorithm对现场岩移数据进行筛选优化;然后通过隐含层数目循环实验选出预测精度较高的ELM预测模型隐含层数目;再筛选优化后的参数为...尝试引入Re LU function核的ELM算法及Relief Algorithm对开采区最大下沉量进行预测。首先基于Relief Algorithm对现场岩移数据进行筛选优化;然后通过隐含层数目循环实验选出预测精度较高的ELM预测模型隐含层数目;再筛选优化后的参数为输入,最大下沉为目标分别建立基于Re LU function核、igmoid function核、Radial basis function核及Hardlim function核的ELM预测模型;最后对4种模型的预测结果进行对比分析。结果表明:采厚、平均采深、走向长度和倾向长度与最大下沉关系显著;以Re LU function核、隐含层神经元数目为57的ELM的预测结果精度显著优于对比组。展开更多
文摘平整机轧制力的预报对轧制过程的优化控制有着重要意义。针对平整机轧制力预测精度不高的问题,提出采用Re LU(Rectified Linear Units)激活函数的神经网络模型来预报平整机的轧制力。在对数据进行主成分分析后,得到影响轧制力的主要因素,并将其作为神经网络的输入层,将平整机轧制力作为输出层,通过使用Python语言编程进行实验,对神经网络模型隐层的相关参数及算法进行单一变量筛选,建立了保证轧制力预报精度最高的神经网络模型。实验结果表明,通过调整隐层层数、神经元数、传播算法、正则化方法,该模型能够将预测误差控制在10%以内,且该实验方法能够对不同输入参数下的平整机轧制力进行精确预报。
文摘Palaeoskapha sichuanensis gen. et sp. nov. of Menispermaceae is described here for the first time based on a well preserved fossil fruit. The specimen was found in the Relu Formation of western Sichuan, West China. The specimen, straight, boat-shaped endocarp with large ventral condyle, clearly belongs to the tribe Tinosporeae. The wide aperture of the double condyle, combined with a whole shape not deeply invaginated, indicates a genus different from what was already known to science for this tribe. This fossil widens the distribution of the tribe during Eocene from North America and Europe to Asia, where it was formerly unknown.
文摘构造一种适用于反向传播(backpropagation,BP)神经网络的新型激活函数Lfun(logarithmic series function),并使用基于该函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。首先,分析Sigmoid系列和ReLU系列激活函数的特点和缺陷,结合对数函数,构造了一种非线性分段含参数激活函数。该函数可导且光滑、导数形式简单、单调递增、输出均值为零,且通过可变参数使函数形式更灵活;其次,通过数值仿真实验在公共数据集上将Lfun函数与Sigmoid、ReLU、tanh、Leaky_ReLU和ELU函数的性能进行对比;最后,使用基于Lfun函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。实验结果表明,使用Lfun函数的BP神经网络相较于使用其他几种常用激活函数的网络具有更好的性能。
文摘尝试引入Re LU function核的ELM算法及Relief Algorithm对开采区最大下沉量进行预测。首先基于Relief Algorithm对现场岩移数据进行筛选优化;然后通过隐含层数目循环实验选出预测精度较高的ELM预测模型隐含层数目;再筛选优化后的参数为输入,最大下沉为目标分别建立基于Re LU function核、igmoid function核、Radial basis function核及Hardlim function核的ELM预测模型;最后对4种模型的预测结果进行对比分析。结果表明:采厚、平均采深、走向长度和倾向长度与最大下沉关系显著;以Re LU function核、隐含层神经元数目为57的ELM的预测结果精度显著优于对比组。
