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BP神经网络鸡群算法负荷预测Garson算法定量分析收藏本站首页期刊全文库学位论文库会议论文库年鉴全文库...利用鸡群算法的全局搜索能力优化BP神经网络训练后的权值和阈值,较优化初始权值和阈值的模型,大大提高了模型预测精度,在研究中使用...
论文的创新点是利用粒子群优化算法对传统神经网络进行优化,并利用基于Relief算法的特征选择对数据集进行处理,减少了无关特征属性,极大地提高了神经网络的工作效率,研究结果表明基于粒子群优化算法的电信客户流失预测模型准确率达到97%以上,并且利用Garson...
基于权重的特征选择（WBFS）是用于在经过训练的人工神经网络（ANN）中测量输入对输出贡献的方法。此外，诸如Garson的算法依赖于单个最佳神经网络模型或多个ANN的平均重要性值。但是，如其他研究报告中所述，不同的初始化权重会导致不同...
采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立垃圾焚烧炉入炉垃圾热值的预测模型。.利用Garson方法和主成分分析法对某垃圾焚烧电厂在线运行数据进行分析后,作为BP神经网络的输入参数,实现入炉垃圾热值的在线测量和预测。.研究结果表明,该模型预测平均...
通过上面这篇论文的工作，我们可以大致地用肉眼来判断神经网络学到的概念类型，但如果能识别一些语义概念的话对我们来说可能更有意义，在这方面一个非常有代表性的工作是在CVPR2017上发表《NetworkDissection:QuantifyingInterpretabilityofDeep
通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。
论文地址：EarlyStabilizingFeatureImportanceforTensorFlowDeepNeuralNetworks博客里只给出一下论文中介绍的方法这一章节，论文中前面介绍了神经网络中特征重要性评估方法的背景与发展，感兴趣的可以去阅读原论文。3.APPROACH本研究...
基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.null.daniel_ywf.分享于2014-04-0520:59:10.0.暂无简介.文档格式：..doc.
学习，验证，应用结果表明，与CPD模型相比，所提神经网络模型在总挥发物释放速率和释放速率上均具有竞争性预测能力，但具有明显的计算效率优势。此外，通过Garson方程定量评估了煤类型和加热速率对煤脱挥发分的每个动力学参数的相对影响。
人工神经网络模型及其在农业和生态学研究中的应用.米湘成1,马克平1.,*(),邹应斌2.1中国科学院植物研究所植被数量生态学重点实验室,北京100093.2湖南农业大学水稻科学研究所,长沙410128.收稿日期:2004-07-15接受日期:2005-03-20出版日期:2004-07-15发布日期...
BP神经网络鸡群算法负荷预测Garson算法定量分析收藏本站首页期刊全文库学位论文库会议论文库年鉴全文库...利用鸡群算法的全局搜索能力优化BP神经网络训练后的权值和阈值,较优化初始权值和阈值的模型,大大提高了模型预测精度,在研究中使用...
论文的创新点是利用粒子群优化算法对传统神经网络进行优化,并利用基于Relief算法的特征选择对数据集进行处理,减少了无关特征属性,极大地提高了神经网络的工作效率,研究结果表明基于粒子群优化算法的电信客户流失预测模型准确率达到97%以上,并且利用Garson...
基于权重的特征选择（WBFS）是用于在经过训练的人工神经网络（ANN）中测量输入对输出贡献的方法。此外，诸如Garson的算法依赖于单个最佳神经网络模型或多个ANN的平均重要性值。但是，如其他研究报告中所述，不同的初始化权重会导致不同...
采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立垃圾焚烧炉入炉垃圾热值的预测模型。.利用Garson方法和主成分分析法对某垃圾焚烧电厂在线运行数据进行分析后,作为BP神经网络的输入参数,实现入炉垃圾热值的在线测量和预测。.研究结果表明,该模型预测平均...
通过上面这篇论文的工作，我们可以大致地用肉眼来判断神经网络学到的概念类型，但如果能识别一些语义概念的话对我们来说可能更有意义，在这方面一个非常有代表性的工作是在CVPR2017上发表《NetworkDissection:QuantifyingInterpretabilityofDeep
通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。
论文地址：EarlyStabilizingFeatureImportanceforTensorFlowDeepNeuralNetworks博客里只给出一下论文中介绍的方法这一章节，论文中前面介绍了神经网络中特征重要性评估方法的背景与发展，感兴趣的可以去阅读原论文。3.APPROACH本研究...
基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.null.daniel_ywf.分享于2014-04-0520:59:10.0.暂无简介.文档格式：..doc.
学习，验证，应用结果表明，与CPD模型相比，所提神经网络模型在总挥发物释放速率和释放速率上均具有竞争性预测能力，但具有明显的计算效率优势。此外，通过Garson方程定量评估了煤类型和加热速率对煤脱挥发分的每个动力学参数的相对影响。
人工神经网络模型及其在农业和生态学研究中的应用.米湘成1,马克平1.,*(),邹应斌2.1中国科学院植物研究所植被数量生态学重点实验室,北京100093.2湖南农业大学水稻科学研究所,长沙410128.收稿日期:2004-07-15接受日期:2005-03-20出版日期:2004-07-15发布日期...
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