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一种基于自学习数字反向传播算法的色散和光纤非线性均衡方法: 本发明公开一种基于自学习数字反向传播算法的色散和光纤非线性均衡方法，首先将传统数字反向传播算法的线性步骤当作神经网络的权重矩阵，将传统数字反向传播算法的非线性步骤当作神经网络的激活函数；再使用Wirtinger导数对自学...; 陈志轩蒙建宇张洪波张敏蔡炬

基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术被引量：1: 2024年; 为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。; 孙长敏戴宁沈春娅徐开心陈炜胡旭东袁嫣红陈祖红; 关键词：织布车间织物质量 K-近邻算法

基于改进反向传播算法的声音识别及健康检测技术被引量：1: 2024年; 随着计算机技术的发展,声音识别与健康检测成为现代医学诊断的重要手段之一;通过对新生婴儿声音的分析,可以早期发现和诊断多种健康问题;研究提出一种基于改进反向传播神经网络的声音识别模型,通过声音实现对新生儿的健康状况分析;该模型通过小波变换对声音数据进行预处理,随后结合粒子群优化算法和反向传播神经网络设计检测模型;通过引入粒子群优化算法对反向传播算法进行改进,提高了模型的局部搜索能力和收敛速度;实验结果表明,在数据集为1000时,小波去噪模型的信噪比为0.97,结构信息损失率为0.18,交并比为0.96;针对不同类型的声音,改进反向传播神经网络模型识别的准确率分别为0.87、0.83、0.97、0.88,均方根误差值为0.09、0.07、0.05、0.07;结果表明,所提出的声音识别与健康检测模型能够有效提高声音数据的识别精度和检测效率,有助于新生儿健康状态的评估。; 田昊旻马祎航; 关键词：声音识别粒子群优化算法小波去噪

基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法被引量：1: 2024年; 尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。; 王子华叶莹刘洪运许燕许燕樊瑜波; 关键词：脉冲神经网络误差反向传播

基于反向传播算法的网络安全态势感知仿真被引量：2: 2024年; 随着互联网技术的广泛应用,网络信息传输的数量日益提升,网络安全态势感知的需求也逐渐增加。针对当前网络安全态势感知算法检测准确率率低,误差较大等问题,提出了基于反向传播算法的网络安全态势感知模型。首先采用大数据分析方法对入侵信息的特征按节点分解并进行分段分析;其次通过切换检测信道和空间节点的分布式融合方法对关键节点进行分析,提取入侵数据的特征;然后通过反向传播算法对基本的感知原理进行优化,以减小模型检测过程中的误差;最后基于信息融合的结果进行优化,通过模糊识别的方法对入侵行为进行检测,达到安全态势感知的效果。实验结果表明,相比其它算法,所提模型将平均绝对误差缩小近5%,预测精确度提升至少7%,有最佳的实验效果,推动了网络安全态势感知技术的发展和应用。; 张婷婷王智强; 关键词：网络安全态势感知反向传播算法入侵检测无线传感节点

基于反向传播算法的耗材采购信息自动管理系统设计: 2024年; 为促进对应行业的运作与发展,设计一种基于反向传播算法的耗材采购信息自动管理系统。基于设计反向传播算法,确定训练次数,提升耗材采购信息的分类精准度。系统软件由耗材采购信息处理模块、耗材采购信息分类模块与数据库设计模块组成。实验结果表明,相较于对比系统,系统信息分类精准度自动化管理水平更高。; 梁道军; 关键词：反向传播算法耗材数据库

基于反向传播算法与隐藏层的语音识别系统研究被引量：3: 2024年; 为设计出具有优秀分类性能的英语语音情感识别模型,研究中调整了反向传播算法的隐层结构,并与海鸥优化算法结合组成英语语音情感识别模型。测试结果如下:设计的模型在训练完成后损失函数为1.33,低于对比模型,它的识别准确率与精确率分别为96.1%与96.5%,也高于全部对比模型。测试结果证明,此次研究设计的英语语音情感识别模型具有优良的英语语音识别能力,在提升英语机器翻译系统翻译能力方面,具有一定应用潜力。; 张岳珺; 关键词：反向传播算法情感识别英语语音

一种基于神经网络反向传播算法的物联网卡预警方法及装置: 本发明公开了一种基于神经网络反向传播算法的物联网卡预警方法及装置，该方法包括：采集当前物联网设备在数据下载过程中的各类工作环境信息，并对采集的各类工作环境信息进行影响因素的分类，形成基础样本数据；构建基于神经网络的异常预...; 黄国劲陈小波张军召陈晓云杨萌乐

基于积极体验与反向传播算法的护理床形态设计评价方法: 2024年; 目的:为提升用户使用护理床时的积极情感体验,提出了一种符合用户积极体验需求的护理床形态设计评价方法。方法:依据积极体验影响因素与行为分析法,获得用户使用护理床时的行为特征与对应的积极体验需求,并应用层次分析法和质量屋构建积极体验需求与护理床功能模块的匹配关系模型;采用因子分析和语义差异法对护理床形态进行感性意象评价,结合幸福感评价构建积极意象线性回归公式;应用反向传播(BP)神经网络建立护理床形态特征要素与感性意象的映射模型;基于映射模型与线性回归公式建立护理床形态积极意象评价模型。结果:将符合用户积极体验需求的护理床功能造型特征要素编码重组,输入到评价模型中,输出4组幸福感评分较高的整体设计方案,结合眼动实验对比李克特量表法与模型预测的幸福感评分,误差<0.1证实了模型有效性。结论:该方法构建的积极意象评价模型可有效获得符合用户积极情感需求的护理床形态设计方案,拓宽了相关产品的积极体验设计研究思路。; 杨冬梅王莉张健楠王鹏菲; 关键词：感性意象 BP神经网络护理床眼动实验

基于随机共振-反向传播算法的压电选针器渐变失效检测: 2024年; 针对压电式选针器在提花过程中故障特征难以判断的问题,提出了一种基于随机共振-反向传播(SR-BP)算法的压电选针器渐变失效检测方案。研究压电选针器提花过程中驱动件的运动状态及其双向压电效应产生的电信号,对渐变失效状态下的压电陶瓷驱动件内部电信号进行随机共振(SR)故障诊断。提取振动序列的时域及频域参数与SR参数生成训练样本,通过算法使特征参数匹配出最优SR参数,将压电选针器振动信号与噪声信号混入SR参数形成的非线性系统中,观察该系统输出量的时域和频域变化达到快速检测故障的目的。研究结果表明:选针器失效后时域特征在30~350 Hz将发生明显差异,全参数的SR-BP故障检测方法的精确度可达到97.5%,信噪比达到7.36 dB,可有效地对压电选针器进行故障检测。; 齐育宝汝欣李建强周悦欣彭来湖; 关键词：针织机械随机共振

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