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搜索结果: 1-5 共查到计算机科学技术 BPNN相关记录5条 . 查询时间(0.031 秒)
智能交通系统可有效解决城市道路的拥挤,交通流量的预测是智能交通系统的关键技术之一。在各种预测方法中,BP神经网络的应用最普遍,并取得了许多成果。为了进一步提高BP神经网络的预测精度,采用了基于分段学习的双隐层BP神经网络对济南市经十路的交通流量进行了预测,并与相同结构未使用分段学习方法的BP神经网络预测所得结果进行了比较。实验数据显示采用分段学习的方法比未采用该方法的所得结果平均相对误差减少了2....
针对复方中药药效与其性味归经之间复杂的、不确定的关系,建立适于复方降脂中药的BP神经网络模型,运用Matlab快速预测复方降脂中药的药效指标。经验证,该方法为一种快速、可靠的方法。
为了避免传统方法预测短期电力负荷建模复杂性,将改进遗传算法(GA)和误差反向传播(BP)算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络,结合电力负荷历史数据,对短期电力负荷进行仿真预测。仿真结果表明,该混合算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。
提出了用Volterra频域核作为故障特征对弱非线性定常动态网络进行故障诊断的方法,利用计算方法求出电路响应在各种常见故障状态下的Volterra级数解的各阶频域核,将其输入给BP神经网络,利用BPNN的分类功能建立故障字典,对实测的故障网络的各阶频域核进行测试样本分类来实现故障诊.通过故障诊断实例给出了各阶频域核的统一递推离散算式,并采用了改进BPNN算法及其程序实现.
该文提出了一种用于说话人识别的基于话者特征图案的BPNN话者模型,该话者模型解决了语音信号的时长变化与神经网络输入层结点数固定不变之间的矛盾.利用VQ技术对所有话者的语音样本训练出话者特征图案,再将语音样本对该特征图案进行映射,在映射域解决了语音样本的时间规正问题.同时,该方法还提高了映射域参数的模式分类能力.

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