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深度三维重建:方法、数据和挑战 Review Article
刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第5期 页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000068
王硕,唐小我
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第4期 页码 65-69
设计虚拟企业跟踪评价指标体系,建立神经网络跟踪评价模型。结果表明,它比传统的方法简便、准确,具有广阔的应用前景。
欧长劲
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第5期 页码 27-32
针对气辅注塑成形的注气压力精确控制要求,设计了具有5层结构的模糊神经网络控制器和控制算法,利用神经网络的学习能力实现对模糊逻辑规则的优化,对系统3段压力控制的仿真 分析,验证了模糊神经网络控制模型的可行性,控制效果良好。
姜滨,孙丽萍,曹军,周正
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第4期 页码 17-20
孙文胜,林明
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第5期 页码 76-79
杨茂胜,陈跃良,郁大照
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第5期 页码 46-50
用BP神经网络算法对多处损伤加筋板的剩余强度数据进行训练学习,将预测值和3种经典分析方法的计算值与实验值进行对比,结果表明,ANN法预测值与实验值吻合得最好最后用所建立的BP网络对不同主裂纹半长和韧带长度的剩余强度进行了预测,结果发现,在其他参数不变的情况下,不管是双筋条还是三筋条加筋板,剩余强度总是随主裂纹半长的增加而成线性降低,随韧带长度的增加而成线性增加
李宏刚,吕辉,李刚
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第5期 页码 63-65
针对BP神经网络中学习因子取值小、收敛性好但训练时间长,学习因子取值大、权值变化剧烈但可能导致振荡的情况,提出了一种修正学习因子的方法,即给学习因子前加一比例因子,在网络权值调整过程中自动调整学习因子的大小,使网络训练时间短,而且收敛效果较好。
聂规划,刘平峰,何柳
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第10期 页码 56-59
采用误差反向传播人工神经网络模型(BP网络模型),以建筑特征参数为输入变量,通过实际资料对网络进行训练和模拟,并用贡献分析法筛选输入变量,对网络结构进行优化,结果显示了该模型在建筑工程造价预测中的有效性
可见光波段的深度衍射神经网络 Article
陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第10期 页码 1485-1493 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.032
张俊艳,魏连伟,韩文秀,邵景力,崔亚丽,张建立
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第8期 页码 74-78
关键词: 地下水 水文地质参数 径向基函数(RBF)神经网络 BP神经网络
张俊艳,冯守中,刘东海
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第10期 页码 87-90
范志清,王雪青,李宝龙
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第9期 页码 105-108
利用自组织神经网络技术,结合建筑市场执业资格人员信用的相关特点,研究了网络中神经元个数的确定、训练步数、网络维数、获胜神经元的领域等对网络结构和执业资格人员信用划分类别的影响,给出了执业资格人员信用分类的网络构造思想和神经网络结构,并以被调查的执业资格人员为例进行了实证研究。
黄显明,易继锴
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第4期 页码 44-50
提出了在模糊神经网络中使用Rough集理论进行网络结构设计的方法。由于Rough集理论有强大的数值分析能力,而模糊神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型。这种网络构造方法的主要过程为:首先,利用Rough集理论对给定数据集进行规则获取;然后,根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数及相关参数初始值;最后,用BP算法迭代求出网络的各种参数,完成网络的设计
标题 作者 时间 类型 操作