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Shuitu Baochi Xuebao, 2000 在嘉陵江流域南充地区建立了划分水土流失等级的BP人工神经网络系统，系统具有自动识别影响因子、划分水土流失等级功能。通过对南充市郊南山低山丘陵区的实例研究，应用BP人工神经网络进行水土流失分级识别率高，抗干扰能力强，可用于水土流失动态监控。
丛沛桐 阎秀峰 等
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2023 通过建立计算预制装配式型钢混凝土（PSRC）梁抗剪承载力的智能模型，在一定程度上提高了计算精度与适用性。基于BP人工神经网络算法，通过对影响PSRC梁抗剪承载力的相关参数进行梳理，选取十四个主要影响参数作为输入层，以试算法确定隐含层节点数为5，初步构建了三层结构人工神经网络系统；以收集的76组试验数据作为学习样本，对构建的神经网络系统进行训练，建立了对PSRC梁及SRC梁抗剪承载力计算的N14-5-1智能模型。使用智能模型对6个PSRC梁构件及6个SRC梁构件进行抗剪承载力计算，并通过与规范公式计算结果、
刘坚 +13 more
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Application of artificial neural networks based on Monte-Carlo-Adaptation rule [PDF]
, 2011 本文主要包含三个部分：第一部分为介绍传统模式识别及人工神经网络基本理论和发展状况；第二部分阐述蒙特卡罗随机变异－优化选择规则及其在多层前馈网络和Hopfield单层反馈网络中的应用；第三部分介绍一种新的人工设计逻辑体系——转导推理。 本文的主要工作集中在第二部分。我们首先介绍了人工神经网络设计的“蒙特卡罗随机变异－优化选择规则”，并讨论了如何应用这一方法设计用于时间序列预测的人工神经网络。以设计时间序列预测的多层前馈网络为例，我们详细说明如何在具体问题中实现最小化系统风险的目标 ...
戴添发
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Gaoya dianqi, 2002 人工神经网络在变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的BP算法具有易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点 ,给故障诊断带来不便。为此提出利用进化算法优化人工神经网络结构的初值 ,利用可靠性分析技术对输入数据进行处理 ,从而有助于较快获得最佳的权值矩阵 ,实现变压器故障诊断。
臧宏志, 徐建政, 俞晓冬
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2023 目的利用人诱导多能干细胞（hiPSCs）定向分化为γ-氨基丁酸能（GABA）神经前体细胞后种植到脱细胞视神经（DON）材料内，以构建出具有突触形成潜能的hiPSC源性抑制性神经网络组织。为研究与治疗修复中枢神经系统损伤提供一种新的组织工程产品。方法采用分步定向诱导和组织工程构建技术相结合的方法。将hiPSCs体外定向诱导为GABA能神经前体细胞（hNPCs）后，种植于DON材料上三维培养，在特定神经元诱导环境下，将其进一步分化为GABA能神经元 ...
彭历芝 +7 more
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, 2003 研究了广义逆矩阵的人工神经网络求解. 基于改进的BP算法,提出了求解广义逆的3 层网络的拓扑结构,包 括各层神经元的个数、排列方式,提出了各层之间连接权值的分布规则等,推导出了求解15类广义逆所必需的4个计 算公式.
吉国力, 周筝
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智能科学与技术学报, 2021 植株叶片检测是植株科学培育和精准农业过程中重要的环节之一。传统植株叶片检测的做法对操作人员的专业知识提出了较高要求，且人工成本高、耗时周期长。基于此，提出基于多尺度卷积神经网络特征融合（MCFF）的植株叶片检测技术。从深度学习技术辅助植株培育的需求出发，基于多尺度卷积神经网络特征融合，针对莲座模式植物、拟南芥和烟草3种不同类型、不同分辨率的植株进行叶片计数检测。经过与其他主流算法的比较，发现MCFF具备较高的检测精确度，平均精度均值（mAP）为0.662，实现了高度竞争的性能（AP=0.946 ...
李颖 +4 more
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Research on Energy Saving of Air-condition Control System [PDF]
, 2006 以自适应预测算法和BP人工神经网络算法为基础,对中央空调控制系统的控制算法作出改进,以提高节能效率。并在Atmel9200芯片上加以实现和优化。实验结果表明 ...
倪子伟, 林凡, 陈国武
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Gaoya dianqi, 2008 对向传播（CP）算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高,具有较高的诊断准确率和应用价值。
汪晓明 +5 more
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A Novel Combination of BP Neural Networks [PDF]
, 2013 人工神经网络是最早得到广泛应用的一种机器学习技术。然而，人工神经网络存在过拟合、泛化能力不强、容易陷入局部极小、隐层节点数难以选择等问题，这些问题阻碍了人工神经网络的进一步发展。 受随机森林思想的启发，本文提出一种组合BP神经网络的新方法，即在单个BP神经网络的训练中，采用Bagging方法随机选取训练样本，同时根据新的隐层节点经验公式在一定的范围内随机选取隐层节点数。对于分类问题，组合BP神经网络的最终输出采用简单多数投票法获取；对于回归问题，BP神经网络的最终输出采用的是简单平均法获取 ...
张郑源
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