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1.
首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题. 相似文献
2.
3.
4.
在遵循复合材料中各夹杂相互影响的条件下,构造呈双周期分布且相互影响的椭圆形刚性夹杂模型的复应力函数,采用复变函数的依次保角映射方法,达到满足各个夹杂的边界条件,利用围线积分将求解方程组化为线性代数方程组,推导出了椭圆形刚性夹杂呈双周期分布的界面应力解析表达式,并讨论了夹杂间距对界面应力最大值(应力集中系数)的影响规律,描绘出了曲线。 相似文献
5.
6.
汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度. 相似文献
7.
针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。 相似文献
8.
神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。 相似文献
9.
本文首次采用等参有限单元,建立了一个为一般机构广泛适用的运动弹性动力学普遍方程。在不附加任何“运动学”假设的情况下,作为自然的结果,方程的质量阵是正定、协调的常数阵;方程中不存在两类时变的非对称系数项,即所谓的“陀螺阻尼”项和“离心动刚度”项。因此,该方程无论在形式上还是在生成及求解方面,都要较其它同类型方程简单。此外,基于一维等参梁单元,本文还具体导出了具有杆状构件的平面连杆机构的弹性动力学模型,并给出了一个铰链四杆机构的算例。 相似文献
10.
文献[1]~[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。 相似文献