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  • 【期刊】 基于分布式神经网络模型的高炉炉温预测建模

    刊名:钢铁研究学报 作者:崔桂梅 ; 程史 关键词:铁水温度预测 ; 铁水Si含量预测 ; 分布式建模 ; 自组织神经网络 ; RBF神经网络 机构:内蒙古科技大学信息工程学院 ; 内蒙古科技大学信息工程学院 年份:2014
    摘要:高炉炼铁通常采用铁水Si含量间接反映炉温的变化,模型预测精度低。以影响炉温的6个变量为输入变量,采用基于自组织的分布式RBF神经网络模型分别对铁水温度和铁水Si含量建立预测模型,先用自组织神经网络划分输入输出样本空间,然后对每个子空间建立RBF神经网络子网模型,再使用子网模型对测试样本集的同一个样本点进行预测,并以测试样本点对每一子空间的隶属度为权值,对子网预测值进行加权求和,得到最终预测值。对比使用同一输入变量数据的铁水温度和铁水Si含量的预测模型命中率,研究表明,高炉铁水温度的命中率更高,具有更好的炉温预测效果。
  • 【专利】 基于分布式神经网络的语言模型训练方法及其系统

    作者:刘荣 ; 王东 ; 郑方 年份:2014
    摘要:本发明是有关于一种基于分布式神经网络的语言模型训练方法及其系统,该方法包括:将大词表拆分为多个小词表;将每个小词表对应一个神经网络语言模型,每个神经网络语言模型的输入维数相同且独立进行第一次训练;将各神经网络语言模型的输出向量合并并进行第二次训练;得到归一化的神经网络语言模型。该系统包括:输入模块、第一次训练模块、第二次训练模块和输出模块。本发明通过多个神经网络训练学习不同词表,充分利用神经网络的学习能力,大大降低对大词表学习训练的时间,同时将大词表的输出进行归一化,实现多个神经网络的归一和共享,使得NNLM尽可能学习更多的信息,从而提高大规模语音识别和机器翻译等相关应用任务中的准确率。
  • 【期刊】 大规模煤炭数据下分布式神经网络算法的研究与实现

    刊名:煤炭技术 作者:谢先伟 关键词:云计算 ; 机器学习 ; 神经网络 ; 分类 ; 海量数据 ; 煤炭产业 机构:重庆工程职业技术学院信息工程学院 ; 重庆工程职业技术学院信息工程学院 年份:2013
    摘要:文章针对海量规模数据,提出了基于云计算平台的分布式神经网络算法,该算法能够分布式的完成神经网络的构建,最终准确地进行分类预测。实验部分的结果用数据进一步表明了文章提出的算法具有很高的效率,与传统算法相比有很高的加速比及很好的可扩展性。
  • 【期刊】 面向社会安全事件的分布式神经网络攻击行为分类方法

    刊名:计算机应用 作者:肖圣龙 ; 陈昕 ; 李卓 关键词:社会安全 ; 大数据 ; 神经网络 ; 分类算法 机构:北京信息科技大学计算机学院 ; 北京信息科技大学计算机学院 ; 北京信息科技大学计算机学院 ; 网络文化与数字传播北京市重点实验室 年份:2017
    摘要:大数据时代下,社会安全事件呈现出数据多样化、数据量快速递增等特点,社会安全事件的事态与特性分析决策面临巨大的挑战.高效、准确识别社会安全事件中的攻击行为的类型,并为社会安全事件处置决策提供帮助,已经成为国家与网络空间安全领域的关键性问题.针对社会安全事件攻击行为分类,提出一种基于Spark平台的分布式神经网络分类算法(DNNC).DNNC算法通过提取攻击行为类型的相关属性作为神经网络的输入数据,建立了各属性与攻击类型之间的函数关系并生成分布式神经网络分类模型.实验结果表明,所提出DNNC算法在全球恐怖主义数据库所提供的数据集上,虽然在部分攻击类型上准确率有所下降,但平均准确率比决策树算法提升15.90个百分点,比集成决策树算法提升8.60个百分点.
  • 【期刊】 基于分布式神经网络的同步合闸时间预测方法研究

    刊名:上海电气技术 作者:赵佳 ; 吕家锋 关键词:同步控制 ; 分布式结构 ; 径向基神经网络 机构:北京航空航天大学 ; 北京航空航天大学 ; 普茨迈斯特机械(上海)有限公司 年份:2009
    摘要:阐述同步开关技术在抑制投入电容器组时产生的过电压和过电流的有效性,深入分析了同步控制过程及其控制算法。鉴于精确预测合闸时间在同步控制中的重要作用,根据不同环境温度下,断路器合闸时间与控制电压、环境湿度等因素之间的复杂关系以及断路器的初始动作电压特点,提出了分布式径向基神经网络的合闸时间预测模型。该模型分2层结构,第1层根据不同的环境温度将输入变量映射到分布式径向基神经网络的某个网络模型,第2层运用映射出的网络子模型预测断路器合闸时间。实验测试结果表明,该方法预测速度快,精度高,完全能够满足同步控制对合闸时间预测精度的要求。
  • 【期刊】 基于分布式神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究

    刊名:山东电力技术 作者:陈琛 ; 刘磊 ; 徐志根 关键词:励磁涌流 ; 相电流差 ; 人工神经网络 ; ANN 机构:青岛市供电公司 ; 青岛市供电公司 ; 青岛市供电公司 ; 青岛市供电公司 年份:2007
    摘要:针对目前变压器保护中普遍采用的利用二次谐波原理识别变压器励磁涌流存在的缺陷,提出利用分布式人工神经网络实现基于半波叠加原理鉴别励磁涌流的新方案。经仿真实验,该方案能准确地判别出变压器内部故障和励磁涌流,不受系统谐波影响,具有很高的可靠性。
  • 【期刊】 基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型

    刊名:中国矿业大学学报 作者:郭一楠 ; 巩敦卫 ; 程健 关键词:分布式神经网络 ; 焦炭质量预测 ; 自组织神经网络 ; RBF网络 机构:中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 年份:2005
    摘要:焦炭质量预测模型是确保焦炭生产顺利的基础.但在生产多种类焦炭时,模型的泛化能力变差.针对此问题,提出了基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型,给出了基于粗划分的自组织网络初始权值选取方法,通过对基于遗传算法-反向传播人工神经网络的预测模型(GA-BP)和基于自组织映射网络-径向基函数的分布式神经网络(SOM-RBF)的预测模型比较,发现后者比前者的预测精度高且稳定,完全满足现场要求.
  • 【期刊】 基于Agent和数据切片的分布式神经网络协同学习研究

    刊名:计算机研究与发展 作者:杨博 ; 王亚东 ; 苏小红 ; 唐降龙 关键词:多层人工神经网络 ; 分布式学习算法 ; 生物信息学 ; 蛋白质结构预测 机构:哈尔滨工业大学计算机学院 ; 哈尔滨工业大学计算机学院 ; 哈尔滨工业大学计算机学院 ; 哈尔滨工业大学计算机学院 ; 哈尔滨工业大学计算机学院 年份:2006
    摘要:针对目前神经网络在处理类似生物信息数据库这类较大规模数据时,遇到的大规模数据处理耗时过长、内存资源不足等问题·在分析当前神经网络分布式学习的基础上,提出了一种新的基于Agent和切片思想的分布式神经网络协同训练算法·通过对训练样本和训练过程的有效切分,整个样本集的学习被分配到一个分布式神经网络集群环境中进行协同训练,同时通过竞争筛选机制,使得学习性能较好的训练个体能有效地在神经网络群中迁移,以获得较多的资源进行学习·理论分析论证了该方法不仅能有效提高神经网络向目标解收敛的成功率,同时也具有较高的并行计算性能,以加快向目标解逼近的速度·最后,该方法被应用到了蛋白质二级结构预测这一生物信息学领域的问题上·结果显示,该分布式学习算法不仅能有效地处理大规模样本集的学习,同时也改进了训练得到的神经网络性能·
  • 【期刊】 基于分布式神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究

    刊名:继电器 作者:陈琛 ; 张举 ; 成敬周 关键词:励磁涌流 ; 相电流差 ; 人工神经网络 ; ANN 机构:华北电力大学电力工程系 ; 华北电力大学电力工程系 ; 华北电力大学电力工程系 ; 华北电力大学电力工程系 年份:2004
    摘要:针对目前变压器保护中普遍采用的利用二次谐波原理识别变压器励磁涌流存在的缺陷,提出利用分布式人工神经网络实现基于半波叠加原理鉴别励磁涌流的新方案。经仿真实验表明:该方案能准确地判别出变压器内部故障和励磁涌流,不受系统谐波影响,具有很高的可靠性。
  • 【期刊】 分布式神经网络推理原理

    刊名:《系统工程与电子技术》 作者:冯大政,保铮 关键词:推理,复合神经元,分布式,神经网络 年份:1997
    摘要:本文给出了一种复杂神经元,简称CINN。它由兴奋性神经元和抑制性神经元而成,具有3种状态,4种输入端和两种输出端。利用该神经元可以形成分布式神经推理系统。这种神经推理系统能够实现16种类型关联推理规则,而普通神经堆理系统仅能实现3种关联推理规则。
  • 【期刊】 基于分布式神经网络递推预报误差算法的非线性系统建模

    刊名:信息与控制 作者:熊智华 ; 王雄 ; 徐用懋 关键词:分布式神经网络 ; 递推预报误差算法 ; 非线性系统 年份:2000
    摘要:采用基于递推预报误差算法的分布式神经网络结构建立非线性系统模型 .子神经网络模型及其连接权值均采用递推预报误差方法来进行训练 ,将所有子网络融合得到的分布式神经网络模型在模型精确性和鲁棒性方面有显著地增加 .该方法较好地应用于复杂非线性动态系统的建模
  • 【期刊】 瞳孔光反应系统的空间分布式神经网络模型

    刊名:生物物理学报 作者:孙薇 ; 孙复川 关键词:瞳孔模型 ; 神经网络 ; 生物控制系统 机构:中国科学院生物物理研究所视觉信息加工开放实验室 ; 中国科学院生物物理研究所视觉信息加工开放实验室 ; 复旦大学计算机系 年份:1996
    摘要:为模拟刺激光空间分布变化引起瞳孔反应的实验现象,本文建立了空间分布式神经网络瞳孔模型。它是在瞳孔双通道模型基础上,借鉴Cannon-Robinson的Oculomotor模型的双层网络结构和视网膜的镶嵌式特点,经空间延括而成。空间各部位信号经第一层神经元处理得到对应各部位的线性DC和非线性AC输出,在第二层神经元进行空间综合,再经第三层神经元复合去控制效应器官虹膜肌的反应。该分布式部位机制模型能解释多种瞳孔实验现象。
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