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基于PLSR自适应深度信念网络的出水总磷预测被引量：15: 2017年; 针对污水处理过程出水总磷预测问题存在的强非线性、大时变等特征,提出了一种基于偏最小二乘回归自适应深度信念网络(partial least square regression adaptive deep belief network,PLSR-ADBN)的出水总磷预测方法。PLSR-ADBN是基于深度学习模型DBN的一种改进型建模方法。首先,将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练(pre-training)阶段,来提高网络收敛速度。其次,利用PLSR方法取代传统DBN中基于梯度的逐层权值精调(fine-tuning)方法,来提高网络预测精度。同时,通过构造李雅普诺夫函数证明了PLSR-ADBN学习过程的收敛性。最后,将PLSR-ADBN用于实际污水处理过程出水总磷预测中。实验结果表明所提出的PLSR-ADBN收敛速度快且预测精度高,能够满足实际污水处理过程对出水总磷监测精度和运行效率的要求。; 王功明李文静乔俊飞; 关键词：PLSR

一种基于深度Q学习策略的手写数字识别方法: 一种基于深度Q学习策略的手写数字识别方法属于人工智能和模式识别领域，针对手写数字标准对象MNIST数据库的识别精度低的问题。首先，利用深度自编码器(Deep Auto‑Encoder，DAE)对原始信号进行抽象特征提取，...; 乔俊飞王功明李文静韩红桂

一种水环境水质预测与异常状态溯源方法和装置: 本发明公开一种水环境水质预测与异常状态溯源方法和装置，包括：步骤S1、获取水环境监测数据；步骤S2、根据水环境监测数据，训练数据驱动的深度信念网络模型；步骤S3、利用训练好的深度信念网络模型作为预测模型对未来不同时间段内...; 王功明李欣怡陈红韩红桂乔俊飞

基于自适应学习率的深度信念网设计与应用被引量：20: 2017年; 针对深度信念网(Deep belief network,DBN)预训练耗时长的问题,提出了一种基于自适应学习率的DBN(Adaptive learning rate DBN,ALRDBN).ALRDBN将自适应学习率引入到对比差度(Contrastive divergence,CD)算法中,通过自动调整学习步长来提高CD算法的收敛速度.然后设计基于自适应学习率的权值训练方法,通过网络性能分析给出学习率变化系数的范围.最后,通过一系列的实验对所设计的ALRDBN进行测试,仿真实验结果表明,ALRDBN的收敛速度得到了提高且预测精度也有所改善.; 乔俊飞王功明李晓理韩红桂柴伟; 关键词：自适应学习率收敛速度性能分析

一种基于深度Q学习策略的手写数字识别方法: 一种基于深度Q学习策略的手写数字识别方法属于人工智能和模式识别领域，针对手写数字标准对象MNIST数据库的识别精度低的问题。首先，利用深度自编码器(Deep Auto‑Encoder，DAE)对原始信号进行抽象特征提取，...; 乔俊飞王功明李文静韩红桂; 文献传递

深度信念网络结构优化设计方法与应用: 深度学习(Deep learning，DL)本质上是指一类对具有深层结构的人工神经网络进行训练的方法，是一种模拟脑神经系统对感知信号进行分层处理的深层结构。深度信念网络(Deep Belief Network，DBN)是...; 王功明; 关键词：自适应学习率结构优化

一种水环境水质状态感知与预测方法、装置、设备及介质: 本申请公开了一种水环境水质状态感知与预测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能赋能水环境污染防治领域，该方法包括：通过将辅助变量组的实际数据输入至深度自编码器中，得到辅助变量组的实际数据对应的重构数据，根据辅助变量组的实际...; 王功明李欣怡韩红桂乔俊飞

基于自组织深度模糊神经网络的水环境水质预测方法: 本发明属于人工智能驱动的复杂动态系统模型表征和状态预测技术领域，涉及基于自组织深度模糊神经网络的水环境水质预测方法，包括：获取原始数据，获得待处理的任务样本数据，通过互信息分析和统计方法对水质与相关变量间的相关性进行度量...; 王功明李欣怡赵泽豪陈红

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王功明