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基于多模态信息融合的中文隐式情感分析 被引量：4
1
作者 张换香 李梦云 张景 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期179-190,共12页
隐式情感表达中缺乏显式情感词,给隐式情感分析带来一定的挑战。为有效解决此问题,借助外部信息是有效解决隐式情感分析的方法之一。与现有的主要借助单一文本信息的研究不同,提出一种融合多模态信息(包括语音和视频)的隐式情感分析方... 隐式情感表达中缺乏显式情感词,给隐式情感分析带来一定的挑战。为有效解决此问题,借助外部信息是有效解决隐式情感分析的方法之一。与现有的主要借助单一文本信息的研究不同,提出一种融合多模态信息(包括语音和视频)的隐式情感分析方法。通过从语音中提取音调、强度等声学特征,以及从视频中捕捉面部表情等视觉特征,辅助理解隐式情感。利用BiLSTM网络挖掘各单模态内部的上下文信息;结合多头互注意力机制分别捕捉与文本相关的语音和视觉特征,并通过迭代优化,减少非文本模态的低阶冗余信息。此外,通过设计以文本为中心的交叉注意融合模块,强化隐式文本特征表示,并处理模态间的异质性,增强隐式情感分析的综合性能。在CMUMOSI、CMU-MOSEI、MUMETA数据集上的实验结果表明,所提出的模型优于其他基线模型。这种针对隐式情感分析的多模态处理策略,充分利用语音和视觉外部知识,更全面、准确地捕捉隐式情感表达,有效提升了隐式情感分析的准确率。 展开更多
关键词 隐式情感分析 深度神经网络 多模态 注意力机制 特征融合
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基于自监督图卷积和注意力机制实现隐式反馈降噪的社交推荐 被引量：1
2
作者 郭向星 周魏 +3 位作者 杨正益 文俊浩 杨佳佳 刘蔓 《电子学报》 北大核心 2025年第1期151-162,共12页
基于图神经网络的社交推荐系统取得了较好的性能,然而,基于图神经网络的社交推荐模型存在以下挑战:基于图神经网络的模型的邻域聚集操作会放大用户的隐式行为中的噪声,使得用户和物品的向量表示存在偏差;用户物品图中的边和用户社交关... 基于图神经网络的社交推荐系统取得了较好的性能,然而,基于图神经网络的社交推荐模型存在以下挑战:基于图神经网络的模型的邻域聚集操作会放大用户的隐式行为中的噪声,使得用户和物品的向量表示存在偏差;用户物品图中的边和用户社交关系图中的边的异质性,导致基于图神经网络在两张图上学习到的用户向量表示存在于不同的语义空间,直接融合往往得到次优的向量表示.针对上述问题,本文提出了基于自监督图卷积和注意力机制实现隐式反馈降噪的社交推荐模型.该模型从原始的用户物品图中捕捉用户的真实兴趣,生成降噪的用户物品交互图;提出一种新颖的用户向量融合方法,对异质的用户向量表示进行融合.在两个公开数据集上的实验结果表明,所提出的模型在不同数据集上的推荐性能均较基线模型有显著提升.在lastfm数据集上,推荐性能提升了1.18%至3.87%;在ciao数据集上,推荐性能提升了3.56%至7.31%.通过消融实验验证了模型各个模块的有效性. 展开更多
关键词 注意力机制 隐式反馈 图卷积神经网络 自监督学习 社交推荐
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基于多视角学习的图神经网络群组推荐模型
3
作者 王聪 史艳翠 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1205-1212,共8页
针对现有基于图神经网络(GNN)的群组推荐模型难以充分利用显隐式交互信息的问题,提出一种基于多视角学习的GNN群组推荐(GRGM)模型。先根据群组交互数据构造超图、二分图和超图投影图,并针对各个图结构的特性采用相应的GNN提取图节点特征... 针对现有基于图神经网络(GNN)的群组推荐模型难以充分利用显隐式交互信息的问题,提出一种基于多视角学习的GNN群组推荐(GRGM)模型。先根据群组交互数据构造超图、二分图和超图投影图,并针对各个图结构的特性采用相应的GNN提取图节点特征,从而充分表达用户、群组和项目之间的显隐式关系;再提出一种多视角信息融合策略,以获取最终的群组和项目表示。在Mafengwo、CAMRa2011和Weeplaces数据集上的实验结果表明,相较于基线模型ConsRec,GRGM模型的命中率(HR@5、HR@10)和归一化折损累计增益(NDCG@5、NDCG@10)在Mafengwo数据集上分别提升了3.38%、1.96%和3.67%、3.84%,在CAMRa2011数据集上分别提升了2.87%、1.18%和0.96%、1.62%,在Weeplaces数据集上分别提升了2.41%、1.69%和4.35%、2.60%。可见,GRGM模型相较于对比模型具有更好的推荐性能。 展开更多
关键词 群组推荐 图神经网络 多视角学习 超图 隐式信息
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基于几何复杂度编码的3D场景隐式重建方法
4
作者 贺超远 王庆栋 +1 位作者 艾海滨 张力 《测绘科学》 北大核心 2025年第7期37-50,共14页
针对当前三维场景隐式重建方法存在高频几何细节信息不敏感、编码存储占用高、非表面监督数据依赖程度高等问题,提出一种基于几何复杂度编码的3D场景隐式重建方法。该方法融合了Eikonal正则化约束和基于几何复杂度编码的策略,编码策略... 针对当前三维场景隐式重建方法存在高频几何细节信息不敏感、编码存储占用高、非表面监督数据依赖程度高等问题,提出一种基于几何复杂度编码的3D场景隐式重建方法。该方法融合了Eikonal正则化约束和基于几何复杂度编码的策略,编码策略通过表面曲率以及查询点与编码点之间的距离权重,从而获取聚焦于几何复杂区域的编码信息,这使得网络能够更好地关注细节部分。结合Eikonal正则化约束,符号距离场的整体结构得到进一步优化,使得模型能够在保持全局一致性的同时,精确捕捉局部几何特征。该方法避免了复杂的非表面监督数据构建,实现局部几何细节特征保留的高精细三维场景重建,同时缓解编码存储占用随重建精细度增加问题。在Thingi32数据集和Stanford数据集上的实验结果显示,本文方法在多项关键指标上均优于现有经典方法,展示了本文方法在3D场景隐式重建方面的有效性。 展开更多
关键词 神经网络 符号距离场 隐式神经表示 三维重建 点云
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融合多语言知识的慕课评论隐式方面情感分析 被引量：3
5
作者 陈怀博 张会兵 +1 位作者 首照宇 潘芳 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期104-112,共9页
慕课完成率不高的问题严重制约着其高质量发展,慕课评论中隐喻、客观事实描述、讽刺、反问等表达中蕴含的隐式情感更为真实地表达了用户的学习体验,对信息进行分析、利用,从而挖掘出学生关于课程的反馈信息,并做出相应的改善,有助于提... 慕课完成率不高的问题严重制约着其高质量发展,慕课评论中隐喻、客观事实描述、讽刺、反问等表达中蕴含的隐式情感更为真实地表达了用户的学习体验,对信息进行分析、利用,从而挖掘出学生关于课程的反馈信息,并做出相应的改善,有助于提升学生满意度以提高慕课完成率。为此,提出一种融合多语言知识的慕课隐式方面情感分析模型来获得更为精准的隐式情感信息。针对前两种表达中缺乏明显情感倾向的特点,引入多重图神经网络来融合词性、语义、句法和义原等多语言知识,充分利用其中的关联关系来挖掘评论中隐含的情感信息。同时,对于后两种表达方式中的情感词与文本真实情感极性不符的问题,构建多层级注意力机制来获取整体语义粗粒度、方面词细粒度中的情感信息。在构建的MOOC数据集上测试模型,准确率和F1指数分别达到90.2%和93.8%,同时在SMP2019-ECISA数据集上的对比实验表明,所提模型的准确率与KC-ISA-BERT等模型相比提升了1.7个百分点。 展开更多
关键词 隐式情感分析 方面情感分析 图神经网络 多级注意力机制 慕课
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基于隐式神经表示的圆周合成孔径声呐图像增强算法
6
作者 李博文 杜选民 曾赛 《声学技术》 北大核心 2025年第4期610-619,共10页
使用时域反投影算法的圆周合成孔径声呐图像重建会在远离成像场景中心位置的脉冲响应中引入不对称性,从而导致圆周合成孔径声呐的成像分辨率降低。理论上可以通过成像系统点扩散函数与圆周合成孔径声呐成像结果的反卷积运算来修正图像... 使用时域反投影算法的圆周合成孔径声呐图像重建会在远离成像场景中心位置的脉冲响应中引入不对称性,从而导致圆周合成孔径声呐的成像分辨率降低。理论上可以通过成像系统点扩散函数与圆周合成孔径声呐成像结果的反卷积运算来修正图像模糊。由于圆周合成孔径声呐的点扩散函数具有空变性,且反卷积是一个不适定逆问题,对噪声很敏感,导致模糊修正效果不佳。针对点扩散函空变性问题,文章利用隐式神经表示神经网络方法对水中圆周合成孔径声呐图像进行反卷积处理,可以纠正重建图像的高阶相位误差,并通过改进隐式神经表示网络提高算法的鲁棒性。计算机仿真和湖上试验结果表明,该方法比传统反卷积方法具有更好的图像增强效果。 展开更多
关键词 圆周合成孔径声呐 点扩散函数 反卷积 图像增强 隐式神经表示 神经网络
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基于神经隐式表面表征的动态可扩展SLAM技术
7
作者 张嘉钏 戈湑 王录涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1119-1126,共8页
针对同时定位与地图构建过程中,受遮挡、测量误差等因素影响导致构造地图易出现空洞、断层等问题,提出一种基于神经辐射场的三维场景重建方法,提升建图质量,实现无边界场景的重建和地图的动态扩展。基于密度场是由一个定义良好的表面产... 针对同时定位与地图构建过程中,受遮挡、测量误差等因素影响导致构造地图易出现空洞、断层等问题,提出一种基于神经辐射场的三维场景重建方法,提升建图质量,实现无边界场景的重建和地图的动态扩展。基于密度场是由一个定义良好的表面产生的这一假设,通过约束表面的不透明度误差,使射线采样点更好地吻合辐射场分布;为实现压缩网格占用的空间的同时,不降低重建分辨率,引入线性插值的方法,获得指定坐标的特征向量集;引入光度约束、深度约束和符号距离值约束,提升复杂几何表面细节恢复能力。多个数据集与实际数据验证结果表明,系统在重建地图的精度、完整度和完整率上都有所提升,验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 三维重建 神经隐式网络 体渲染 截断有符号距离函数 线性插值 体素网格
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多向梯度孔径反应载体的结构主动设计
8
作者 郑天清 邱泓桑 +4 位作者 詹友基 徐继璇 章蒙蒙 王江江 李棒棒 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期327-335,共9页
[目的]探究隐式三角函数参数与多孔反应载体孔径大小之间的内在关系,实现具有多向梯度孔径的反应载体结构主动设计,进而为应用于传质传热和制氢反应的多孔反应载体的多向梯度孔径设计奠定基础.[方法]在经典隐式三角函数的基础上,解析其... [目的]探究隐式三角函数参数与多孔反应载体孔径大小之间的内在关系,实现具有多向梯度孔径的反应载体结构主动设计,进而为应用于传质传热和制氢反应的多孔反应载体的多向梯度孔径设计奠定基础.[方法]在经典隐式三角函数的基础上,解析其中与孔径大小相关的参数,并建立该参数与坐标位置之间的关联,开展梯度孔径反应载体的结构设计;同时通过变参数的方法,分析新型隐式三角函数参数的改变对多孔反应载体孔径梯度的影响;利用多孔反应载体孔径梯度与其对应的隐式三角函数参数训练BP神经网络,建立多孔反应载体孔径梯度与隐式三角函数参数之间的映射关系,进而实现孔径梯度的主动设计.[结果]I-WP型隐式三角函数可获得具有较高比表面积的多孔反应载体.在此基础上,通过建立隐式三角函数参数C与坐标位置之间的关联,实现了多向梯度孔径反应载体的结构设计.基于BP神经网络,实现了多孔反应载体的孔径梯度主动调控,其中,隐式三角函数参数A(用于调控载体的孔径大小及孔径梯度)的预测误差率在2%~14%,参数T(用于辅助调控载体的孔径大小)的预测误差率在0.1%~2%.[结论]隐式三角函数可实现多向梯度孔径反应载体的结构设计,BP神经网络可实现多孔反应载体的孔径梯度主动设计. 展开更多
关键词 反应载体 主动设计 梯度孔径 隐式三角函数 神经网络
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面向多标签隐性知识的文本数据挖掘算法
9
作者 邓乔夫 李骁娅 郭校君 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第5期594-601,共8页
【目的】随着社交软件用户群体的不断扩大,越来越多的平台采用多标签标注对文本信息进行分类。如何通过多标签文本数据挖掘来分析用户行为与心理,已成为当前研究的热点问题。本文基于深度主题特征提取模型,提出了一种面向多标签隐性知... 【目的】随着社交软件用户群体的不断扩大,越来越多的平台采用多标签标注对文本信息进行分类。如何通过多标签文本数据挖掘来分析用户行为与心理,已成为当前研究的热点问题。本文基于深度主题特征提取模型,提出了一种面向多标签隐性知识的数据挖掘算法,以提升文本分类的准确性和数据挖掘的效率。【方法】针对多标签文本数据中隐性知识的显性化问题,基于SECI理论对文本信息中的隐性知识进行显性化转换,并利用循环神经网络的短时记忆能力提高隐性知识的转换效率。在此基础上,考虑到文本信息的复杂性,分别从局部特征和全局特征两个维度进行分析,并采用特征融合策略提高数据挖掘的准确性。由于文本信息前后文关联性较强,利用基于长短期记忆网络(LSTM)模型的门控机制,提取文本的上下文信息,以捕捉文本中的序列依赖关系;采用潜在狄利克雷分配(LDA)模型,对文本的主题结构进行建模,从而避免因人工标注标准差异导致的模型训练偏差;通过特征拼接的方式,并结合LDA主题模型和LSTM模型提取的局部及全局特征,以降低特征提取过程中信息丢失的风险;引入主题控制器,通过缩小推理范围,提高文本特征提取的有效性;构建基于高斯解码器的上下文主题层,计算词汇在特定主题下的条件概率矩阵,并利用高斯混合解码器优化文本主题建模,提高文本内容的扩充能力;使用Softmax函数计算各标签的概率,实现多标签文本分类。【结果】对比实验中,使用困惑度作为模型训练的评估指标。结果表明,本文模型的困惑度优于对照组(LDA主题模型与LSTM模型),验证了LDA与LSTM结合的特征拼接策略可有效发挥两种模型的优势。此外,与NVDM、LSTM、LDA和VAETM模型进行对比,以准确率和查全率为评估指标,本文模型在准确率和查全率方面分别提升了5.05%和2.75%,表明其在多标签文本分类任务中的有效性与优越性。【结论】对比实验结果表明,本文模型能够显著提升文本分类的性能,相比LDA主题模型和LSTM模型,在处理多标签文本时表现更优;能够高效挖掘多标签文本数据中的隐性知识,为文本分类、语义分析和信息检索等任务提供了一种高效、精准的解决方案。 展开更多
关键词 多标签文本 深度主题特征提取模型 隐性知识 循环神经网络 LSTM神经网络 LDA主题模型 特征拼接 高斯解码器
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基于图神经网络的船舶液舱晃荡数值仿真
10
作者 张文康 孙霄峰 +1 位作者 钟一平 尹勇 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第12期3087-3098,共12页
针对利用计算流体力学仿真方法进行船舶液舱晃荡计算资源消耗大的问题,提出了一种数据驱动的数值仿真模型。以图神经网络为基础构建而成,该网络采用编码器-处理器-解码器架构。编码器提取前5个时间步的流体粒子特征,处理器学习流体潜在... 针对利用计算流体力学仿真方法进行船舶液舱晃荡计算资源消耗大的问题,提出了一种数据驱动的数值仿真模型。以图神经网络为基础构建而成,该网络采用编码器-处理器-解码器架构。编码器提取前5个时间步的流体粒子特征,处理器学习流体潜在的运动规律并更新特征,解码器预测下一时刻粒子特征。处理器结合自注意力机制,使模型能够动态分配邻接权重并突出不规则舱壁区域的影响。利用移动粒子半隐式法生成模型所需训练数据,针对缩尺压载液舱横摇工况开展数值仿真。结果表明:该模型的仿真精度以平均绝对误差为评价指标相较传统图神经网络提升了50%以上,计算效率较移动粒子半隐式法提升了2个数量级,为船舶液舱晃荡数值仿真提供了兼顾精度与效率的新方法。 展开更多
关键词 船舶液舱晃荡 数值仿真 自注意力机制 图神经网络 移动粒子半隐式法
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融合注意力机制的弱监督语义分割自激活方法
11
作者 周凯 于莲芝 《电子科技》 2025年第4期80-86,共7页
弱监督语义分割以类激活图进行训练,但类激活图与真实像素级标签存在较大差距。针对弱监督语义分割类激活图定位信息少、分割结果的轮廓粗糙问题,文中提出基于注意力机制的弱监督语义分割自激活模型。利用仿射变化引入全监督方法中的隐... 弱监督语义分割以类激活图进行训练,但类激活图与真实像素级标签存在较大差距。针对弱监督语义分割类激活图定位信息少、分割结果的轮廓粗糙问题,文中提出基于注意力机制的弱监督语义分割自激活模型。利用仿射变化引入全监督方法中的隐性约束,提取分类网络浅层信息并融合注意力机制。利用增强后的浅层信息细化类激活图的轮廓,根据生成的类激活图对特征图进行自激活,从而生成最终的类激活图。在PASCAL VOC 2012数据集上进行实验,相较于近期先进模型,类激活图的平均交并比提升了1.7%,最终分割结果的平均交并比提升了2.4%。通过对模型进行消融实验验证了各模块的有效性。 展开更多
关键词 弱监督方法 语义分割 类激活图 注意力机制 卷积神经网络 自激活方法 仿射变换 浅层网络 隐性约束
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正常使用极限状态下隐式功能函数结构可靠度计算 被引量：8
12
作者 金波 周旺 +2 位作者 唐丽莹 李梓溢 姜早龙 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期116-122,共7页
提出了一种适用于具有复杂隐式功能函数的钢桁架结构可靠度计算方法.采用神经网络逼近正常使用极限状态下隐式功能函数,基于可靠度指标的几何意义,运用新改进的遗传算法搜索钢桁架可靠度指标最优解及验算点.通过两个算例,分别使用JC法... 提出了一种适用于具有复杂隐式功能函数的钢桁架结构可靠度计算方法.采用神经网络逼近正常使用极限状态下隐式功能函数,基于可靠度指标的几何意义,运用新改进的遗传算法搜索钢桁架可靠度指标最优解及验算点.通过两个算例,分别使用JC法和蒙特卡洛重要抽样法验证了新改进的遗传算法的准确性和有效性.结果表明,新改进的遗传算法与蒙特卡洛法计算的钢桁架可靠度指标相对误差仅为0.23%;且对于小概率失效结构,引入的自适应随机变量能有效改善传统方法中初始种群基因不良的问题.该方法在计算复杂隐式功能函数结构可靠度指标时,具有计算速度快、计算简单、精度高等优点. 展开更多
关键词 可靠度指标 隐式功能函数 神经网络 遗传算法
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基于BP神经网络的隐式曲面构造方法 被引量：8
13
作者 李道伦 卢德唐 +1 位作者 孔祥言 吴刚 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期467-472,共6页
通过把BP神经网络与隐式曲面构造原理相结合,提出构造隐式曲面的新方法.用约束点来描述、控制曲面形状,构造BP网的输入与输出,通过智能学习、仿真模拟,最后从仿真超曲面抽取出的零等值面就是隐式曲面.同时,从理论上证明了此方法所构造... 通过把BP神经网络与隐式曲面构造原理相结合,提出构造隐式曲面的新方法.用约束点来描述、控制曲面形状,构造BP网的输入与输出,通过智能学习、仿真模拟,最后从仿真超曲面抽取出的零等值面就是隐式曲面.同时,从理论上证明了此方法所构造的隐式曲面具有任意精度.实验表明该方法对约束点的个数、误差、内外点与边点的距离等不敏感,表现出很好的稳定性与可操作性.该构造方法不仅可用于构造隐式曲面,而且在图形理解、数据分类等领域也具有良好的应用前景. 展开更多
关键词 隐式曲面 BP神经网络 曲面重建 拟合
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基于神经网络的用户视频评分自动获取方法 被引量：5
14
作者 纪淑娟 王理 +1 位作者 梁永全 赵建立 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第11期96-100,129,共6页
在未来的智能电视系统中,真正的智能视频推荐应该是不需要用户评分动作就能自动、准确地获得用户兴趣、爱好并做出推荐的系统。研究无评分动作约束下的用户评分(揭示了他们的兴趣和爱好)自动获取技术是真正的智能推荐必须解决的一个关... 在未来的智能电视系统中,真正的智能视频推荐应该是不需要用户评分动作就能自动、准确地获得用户兴趣、爱好并做出推荐的系统。研究无评分动作约束下的用户评分(揭示了他们的兴趣和爱好)自动获取技术是真正的智能推荐必须解决的一个关键问题。给出了一种基于神经网络的用户视频隐性评分自动获取方法。基于用户视频观看行为与评分样本的实验结果表明,该方法可以有效地获取用户的隐性评分信息。 展开更多
关键词 智能视频推荐 个性化推荐 隐性评分信息获取 神经网络
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基于广义多项式神经网络的点云数据隐式曲面重构方法 被引量：4
15
作者 肖秀春 姜孝华 张雨浓 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2043-2045,2064,共4页
针对点云数据的三维重建问题,提出了一种隐曲面重构的广义多项式神经网络新方法。该广义多项式神经网络隐层各神经元激励函数互不相同且线性无关,能够对应地学习点云数据样本中不同的模式,因此,具有较好的学习能力。基于梯度下降法原理... 针对点云数据的三维重建问题,提出了一种隐曲面重构的广义多项式神经网络新方法。该广义多项式神经网络隐层各神经元激励函数互不相同且线性无关,能够对应地学习点云数据样本中不同的模式,因此,具有较好的学习能力。基于梯度下降法原理,推导了其学习算法。仿真实验尝试将该方法应用于一些简单封闭物体的带噪点云数据隐式曲面重建,取得了较理想的重建质量和去噪效果。 展开更多
关键词 广义多项式 神经网络 隐式曲面 点云
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岩土工程可靠度分析的改进响应面法研究 被引量：9
16
作者 黄靓 易伟建 汪优 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期370-374,共5页
为了提高响应面法的计算效率和精度,对现有的全局响应面法进行了改进。采用径向基函数(RBF)神经网络,代替目前常用的BP网络,迭代过程中在超锥体的范围内构造响应面,逼近隐式的非线性功能函数。数值算例分析表明,与通常的响应面法相比,... 为了提高响应面法的计算效率和精度,对现有的全局响应面法进行了改进。采用径向基函数(RBF)神经网络,代替目前常用的BP网络,迭代过程中在超锥体的范围内构造响应面,逼近隐式的非线性功能函数。数值算例分析表明,与通常的响应面法相比,改进全局响应面法的迭代次数和有限元分析次数均大幅减少,节省机时,有利于提高计算精度。同时,以浅基础和挡土墙为工程背景进行可靠度分析,表明该方法能以较快的收敛速度和较少的有限元分析次数,获得较高精度的可靠度指标,适用于岩土工程的可靠度分析。 展开更多
关键词 可靠度分析 响应面 RBF神经网络 隐式功能函数 岩土工程
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BP神经网络隐式法在测井数据处理中的应用 被引量：14
17
作者 李道伦 卢德唐 +1 位作者 孔祥言 杜奕 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期105-108,共4页
现有神经网络方法对时间向量序列数据的处理是通过单点进行的,割裂了数据间的关联性。为此,利用隐式曲线的构造原理,通过对时间向量序列的变换,提出了一种整体预测时间向量序列的测井数据的方法。神经网络隐式整体预测方法的步骤是:①... 现有神经网络方法对时间向量序列数据的处理是通过单点进行的,割裂了数据间的关联性。为此,利用隐式曲线的构造原理,通过对时间向量序列的变换,提出了一种整体预测时间向量序列的测井数据的方法。神经网络隐式整体预测方法的步骤是:①将数据变换为封闭曲线,构造约束点以简化神经网络的输入与输出;②利用神经网络的隐式方法,通过智能学习和仿真模拟,得到封闭的预测曲线;③经过变换得到最终的预测曲线。实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 隐式曲线 测井数据 预测方法 时间向量序列 测井曲线 数值模拟
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岩土工程可靠度分析的神经网络四阶矩法 被引量：17
18
作者 左育龙 朱合华 李晓军 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期513-518,共6页
针对岩土工程的功能函数强非线性且难以显式表达的特点,提出了基于人工神经网络的四阶矩法,充分利用了基本随机变量的统计信息。首先利用神经网络对结构的隐式功能函数进行拟合,求得基本随机变量在均值点处的功能函数值及其偏导数,然后... 针对岩土工程的功能函数强非线性且难以显式表达的特点,提出了基于人工神经网络的四阶矩法,充分利用了基本随机变量的统计信息。首先利用神经网络对结构的隐式功能函数进行拟合,求得基本随机变量在均值点处的功能函数值及其偏导数,然后利用泰勒级数展开的方法由基本随机变量的前四阶矩求得功能函数的前四阶矩,并借助于Pearson系统获得功能函数的更高阶矩。在此基础上,通过最大熵原理确定以功能函数各阶矩为约束的功能函数的概率密度函数,最后由一次积分得到结构的失效概率。通过数值算例和工程实例不同方法的对比分析,表明基于神经网络的结构可靠度分析四阶矩方法是可行的,有效的,能够满足岩土工程可靠度分析的要求。 展开更多
关键词 岩土工程 可靠度分析 隐式功能函数 BP神经网络 四阶矩 最大熵
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形态学联想记忆在内隐学习中的应用 被引量：2
19
作者 冯乃勤 秦利娟 +2 位作者 王鲜芳 田勇 祝小静 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期156-159,共4页
内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内... 内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内隐学习的模拟,而且可以克服传统人工神经网络在模拟内隐学习时的各种缺陷,实验表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 内隐学习 传统人工神经网络 形态学联想记忆网络 模拟
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基于加权线性响应面法的神经网络可靠性分析方法 被引量：13
20
作者 吕震宙 杨子政 赵洁 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1063-1067,共5页
在加权线性响应面法的基础上,提出隐式极限状态方程可靠性分析的神经网络方法。加权线性响应面法不仅形式简单、易于实现,而且可以很好的近似极限状态方程的设计点,但它却不能适应非线性极限状态方程的失效概率计算。神经网络对非线性... 在加权线性响应面法的基础上,提出隐式极限状态方程可靠性分析的神经网络方法。加权线性响应面法不仅形式简单、易于实现,而且可以很好的近似极限状态方程的设计点,但它却不能适应非线性极限状态方程的失效概率计算。神经网络对非线性极限状态方程有很强的近似能力,但神经网络的迭代不如加权线性响应面法那么简单易行,因此提出加权线性响应面与神经网络相结合的可靠性分析方法,这种方法既保证对设计点的精确近似,也保证对设计点附近的非线性极限状态方程的很好近似。与加权线性响应面法相比,本方法计算失效概率的计算工作量有所增加,但对非线性极限状态的计算精度却大大提高。算例充分显示所提算法的合理性和可行性。 展开更多
关键词 响应面法 可靠性 失效概率 隐式极限状态方程 人工神经网络
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