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传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对这些不足,采用自适应学习率结合附加动量因子的方法可以有效缩短训练时间,加快收敛速度,同时抑制寻优算法陷入局部极小点....
计算机配色可提高油墨配色的速度和精度，具有重要作用．基于两种颜色空间和BP神经网络的计算机配色系统被研究．实验结果表明基于光谱颜色空间配色系统的配色精度更高，可应用于目前的各种印刷方式中．基于BP神经网络的配色系统具有很强的适用性，推进了印...
为提高非线性和非平稳性的棉花期货价格的预测能力,该文采用基于EMD的BP神经网络预测方法,对原始序列进行分解,产生多个平稳序列imf,然后对每个imf进行预测,把预测结果相加得到原序列的预测值。实验结果表明,基于EMD的BP神经网络预测方法...
本文将有针对性地对BP神经网络模型进行系统分析，就城市水文预报工作情况而言，对城市水文建设中的暴雨天气进行预测、对水文情况进行测量、对河道径流进行研究以及如何实现水资源配置等进行统一规划，从整体上阐述怎样有效利用BP神经网络模式来对我国城市...
准确的横波速度是叠前反演及叠前属性分析的必要信息，然而实际生产中横波速度资料往往匮乏，预测方法纷繁复杂且精度难以保证。通过选取自然伽马相对值、声波时差、密度和电阻率等参数，利用自适应BP神经网络方法，建立横波速度预测模型。经辽河地区实际资料...
介绍了多层前馈神经网络BP算法的基本思想，利用改进的BP神经网络方法对郑州市房地产销售价格指数进行了预测，结果显示该方法预测精度较高。
为提高基于视频图像的公路隧道火灾火焰识别率,在对火焰动态特征研究成果之上,利用BP神经网络融合火焰静态特征,对公路隧道视频火焰进行综合识别.火焰动态特征选取作者研究的火焰边缘运动量(AMFE)和火焰区域跳动特征,火焰静态特征选取前人研究的尖...
近些年来，随着图像处理技术的不断发展，模糊集与BP 神经网络结合的图像分割方法能够有效的提高图像分割结果的清晰度和分辨率，同时大大降低了时间开销。
针对测量不确定评定数学模型无法通过确定的数学关系进行表达的问题，将BP神经网络算法引入测量不确定评定，通过将产生不同确定度的分量的影响因素作为神经网络的输入，合成不确定度和扩展不确定度作为神经网络输出，建立神经网络的不确定评定数学模型。以游...
随着计算机信息化和人工智能的发展迅速， 专家自动诊断疾病系统成为各界关注的焦点。 卵巢癌是严重威胁妇女健康的恶性肿瘤之 一， 而且目前无有效的筛选方法和特异的诊断方法。BP人工神经网络因其具有分布式信息存储方式、 自适应能力、 强大的容错性...
010-56259535
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