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Application of L-M Optimized BP Algorithm in Short-term Power Load Forecast
L-M优化BP算法在短期负荷预测中的应用

DAI Xiao-hong,WANG Guang-li,
代小红
,王光利

计算机科学 , 2011,
Abstract: Analyzing the deficiency of the traditional BP algorithm, combining Levenbery-Marquardt optimized algorithm and a neural network forecasting method, this paper put forward a L-M optimized BP algorithm, which quickens the train, improves stability and avoids trapping into local minimum. For some area power supply load of Power Corporation in somewhere, a short term load forecast was simulated based on L-M optimized BP algorithm. Analyzing the simulation results, it shows the L-M optimized BP algorithm has better forecast precision and adaptive capacity.
The Revisable Structure of L-M BP Neural Network Based on Early Restart Algorithm
基于重置的L-M变结构BP神经网络

XU Jin,
徐晋

系统工程理论与实践 , 2004,
Abstract: 尝试将重置算法应用于神经网络结构的优化,研究了重置算法中最佳重置时间的性质,并提出一种基于重置的L-M(Levernberg-Marquardt)变结构BP神经网络.对比实验表明,重置算法的引入有效地解决了神经网络结构优化的问题,优化后的网络具有较好的收敛性.
Emotion Recognition of EMG Based on Improved L-M BP Neural Network and SVM  [cached]
Shanxiao Yang,Guangying Yang
Journal of Software , 2011, DOI: 10.4304/jsw.6.8.1529-1536
Abstract: This paper compares the emotional pattern recognition method between standard BP neural network classifier and BP neural network classifier improved by the L-M algorithm. Then we compare the method Support Vector Machine (SVM) to them. Experiment analyzes wavelet transform of surface Electromyography (EMG) to extract the maximum and minimum wavelet coefficients of multi-scale firstly. We then input the two kinds of classifier of the structural feature vector for emotion recognition. The experimental result shows that the standard BP neural network classifier, L-M improved BP neural network classifier and support vector machine’s overall pattern recognition rate is 62.5%, 83.33% and 91.67 respectively. Experimental result shows that feature vector extracted by the wavelet transform can characterize emotional patterns through the comparison with the BP neural network classifier and Support Vector Machine, indicating that the Support Vector Machine have a stronger emotional recognition effect.
基于l-m算法的bp神经网络分类器  [PDF]
王建梅,覃文忠
武汉大学学报(信息科学版) , 2005,
Abstract: ?以tm图像为例,讨论了基于levenberg-marquardt(l-m)算法的bp神经网络分类器及其在遥感图像分类中的应用。lm算法是梯度下降法与高斯牛顿法的结合,由于利用了近似的二阶导数信息,lm算法比梯度法快。就训练次数及准确度而言,lm算法明显优于变学习率法的bp算法。
l-m优化bp算法在短期负荷预测中的应用  [PDF]
代小红,王光利?
计算机科学 , 2011,
Abstract: 在分析传统bp算法的不足的基础上,提出了将levenbery-marquard、优化法与神经网络模型相结合的l-m优化bp算法。此方法与传统算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,尽量避免了系统陷入局部最小;针对某电力局某地区的单条线路的实际数据,采用基于levenbery-marquardt优化的i3p算法的神经网络模型对其进行了仿真,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。
基于重置的l-m变结构bp神经网络  [PDF]
系统工程理论与实践 , 2004,
Abstract: ?尝试将重置算法应用于神经网络结构的优化,研究了重置算法中最佳重置时间的性质,并提出一种基于重置的l-m(levernberg-marquardt)变结构bp神经网络.对比实验表明,重置算法的引入有效地解决了神经网络结构优化的问题,优化后的网络具有较好的收敛性.
1332M型络纱机工艺张力研究  [PDF]
纺织学报 , 1990,
Abstract: 本文对1332M型络纱机络纱张力、络纱毛羽、筒子纱圈的重叠和络纱卷绕压力进行了分析研究。在对络纱张力的频谱分析、管纱和筒子纱毛羽的数理回归统计分析、络纱筒子的受力分析和防叠装置的测试分析后,提出了均匀络纱张力、减少筒子纱毛羽、减少筒子纱圈重叠和改善筒子卷绕压力状况的措施。
四神丸对溃疡性结肠炎大鼠结肠组织中核转录因子κbp65基因和蛋白表达的影响  [PDF]
王燕,朱向东,段永强,曹燕飞
中国中医药信息杂志 , 2014, DOI: 10.3969/j.issn.1005-5304.2014.02.014
Abstract: 目的观察四神丸对溃疡性结肠炎(uc)模型大鼠结肠组织中核转录因子κbp65(nf-κbp65)基因和蛋白表达的影响,探讨其作用机制。方法将实验大鼠分为空白组、模型组、四神丸组和柳氮磺胺嘧啶(sasp)组,采用tnbs/乙醇溶液灌肠法造模,四神丸组给予四神丸浸膏剂5g/kg灌胃,sasp组给予0.3g/kgsasp灌胃,空白组和模型组灌服等体积生理盐水。肉眼观察各组大鼠结肠大体形态损伤并评分,采用免疫组化和反转录法检测nf-κbp65蛋白和基因表达水平。结果肉眼观察,模型组大鼠结肠组织黏膜层可见炎症和溃疡形成,与空白组比较,差异有统计学意义(p<0.05)。模型组大鼠结肠组织nf-κbp65基因和蛋白表达均高于空白组,差异有统计学意义(p<0.01);四神丸组nf-κbp65基因和蛋白表达均较模型组降低,差异有统计学意义(p<0.05,p<0.01)。结论四神丸对uc具有治疗作用,其机制可能与激活nf-κb信号通路有关。
基于神光ⅱ装置的pd-l带x射线源实验研究  [PDF]
晏骥,陈伯伦,蒋炜,袁永腾,韦敏习,余波,陈黎,郑建华,蒲昱东,黄天咺
强激光与粒子束 , 2014,
Abstract: ?基于神光ⅱ激光装置,利用第九路激光与金属靶pd作用产生了能谱在2.9~3.6kev的x射线源,其转换效率达到8%。通过多角度带通xrd测量其发射角分布,其分布满足cos1/3θ的规律。研究结果表明,pdx射线源具有高亮度以及能点适中的特性,可以应用于惯性约束聚变、天体物理等前沿科学研究。
神东公司厚度小于1.7m煤层储量统计及开采规划  [PDF]
李鹏
煤炭工程 , 2014, DOI: 10.11799/ce201404003
Abstract: 统计了神东公司九矿十井0.8~1.7m煤层储量,共计16.10亿t,主要分布在大柳塔井、活鸡兔井、石圪台矿、保德矿、哈拉沟矿和锦界矿,对矿区1.7m以下煤层的开采前景进行规划,规划内容包括矿区1.7m以下煤层开采方法分类总结、1.7m以下煤层开采接续分析和1.7m以下煤层开采设备配置计划。
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