搜索到17075篇“ 神经网络优化算法“的相关文章
- 基于缓解特征过度平滑的图神经网络优化算法被引量：1
- 2024年
- 为减少过度平滑对传统图卷积网络(graph convolutional network,GCN)模型性能的影响,提出一种优化算法GCN-optimization。该算法通过增强节点特征并在卷积前将特征重新映射的方法,使节点在经过多层GCN传播过程中仍能保持一定的特征差异。在Cora、Citeseer和Pubmed 3个数据集上进行实验,结果显示:在3个数据集中,相比于原版GCN,GCN-optimization算法Accuracy分别提升2.2%、1.5%和0.5%;Macro-F1分别提升1.8%、1.7%和2.1%。表明,相对于基准模型,GCN-optimization算法在节点分类任务中展现出一定的优势,能够有效缓解传统GCN中的过度平滑问题,保持节点特征的差异性,从而提升模型性能。
- 林科奥翁伟谢小竹王华伟文娟
- 关键词：优化算法
- 高校大学生心理健康评价指标体系与仿真技术研究——基于神经网络优化算法
- 2024年
- 本文以促进大学生心理良性发展为导向,以大学生心理健康问题的诱因为切入点,确定大学生心理健康评价指标体系。从分类问题和回归问题角度出发,在分类问题中使用有监督分类学习器对大学生心理健康评价体系进行建模,在回归问题中使用神经网络类学习器进行分析。使用SOM聚类算法验证大学生心理健康评价指标体系的稳健性,并基于神经网络学习器进行模型训练,针对最优权重以及阈值的选择问题使用遗传算法进行优化。
- 戴钰
- 关键词：大学生心理健康神经网络优化算法仿真模拟
- 神经网络优化算法的建筑运行阶段碳排放智能预测方法
- 本发明涉及一种智能预测方法，尤其涉及一种神经网络优化算法的建筑运行阶段碳排放智能预测方法。建立建筑内IoT平台模块，用于收集和处理与建筑碳排放相关的各种数据，并根据以下五大类进行分类：(1)建筑能耗、(2)材料消耗、(3...
- 徐迟张颖邱殿乐孔德玉蒋瑶璐陈志青刘兴旺
- 基于神经网络优化算法的海洋动态缓波型立管设计
- 2024年
- 柔性立管连接海上平台和水下生产系统,缓波型构型可以减轻其受到的顶部张力和疲劳损伤,触地点处系链对于固定水下立管起着重要作用,然而加装系链的缓波型立管系统设计更为复杂。通过缓波型基本理论计算出合理的立管初始状态,之后使用立管分析软件OrcaFlex,在充分考虑环境因素、船体结构、立管材料和线型以及重力块、浮力块、系链等配置参数的情况下,建立缓波型立管系统有限元模型,通过静动态分析验证其满足设定的关于立管构型、张力、弯曲半径,系链张力和FPSO偏移量5个约束条件。结合神经网络优化算法和遗传算法制定出针对文中立管系统的优化算法并通过MATLAB编程将浮力块数量优化至最少,之后基于L-M算法构建神经网络模型,通过迭代训练提升精度,得到最终参数优化结果。通过对比优化前后静动态分析结果可知:优化后浮力块数量大幅减少,立管最大有效张力大幅减小,而悬挂段最低点深度有一定程度的增大,整体构型更趋向于合理的缓波型构型。
- 黄松黄宇杰何杨烨
- 关键词：神经网络优化设计
- 基于BP神经网络优化算法的煤岩识别误差分析
- 2024年
- BP (Back Propagation,反向传播)神经网络收敛速度慢,为提高BP神经网络应用水平,采用PSO (Particle Swarm Optimization,粒子群优化)算法优化BP神经网络,提出集2种算法优势于一体的PSO-BP神经网络算法。通过对BP神经网络优化算法应用原理的了解,结合煤矿项目实例,研究BP神经网络优化算法在煤岩识别中应用的可行性。研究对象为传统BP神经网络和优化后的PSO-BP神经网络,设定误差边界等参数,根据误差曲线、预测结果评价2种方法的应用效果。研究表明:PSO-BP神经网络算法的特征值合适,识别精度高,基于BP神经网络优化算法的煤岩识别结果与实际情况具有较高的一致性,采用该优化算法的评价结果可为煤矿生产提供指导。
- 段艳强
- 关键词：BP神经网络PSO特征参数测试分析
- 一种兼具AdamW和SGDM的深度神经网络优化算法
- 本发明公开了一种兼具AdamW和SGDM的深度神经网络优化算法。考虑目前大模型和大数据对模型收敛速度有较高要求，所有优化算法都有陷入局部最优的可能性，本发明引入分离式学习率的思想，将AdamW和SGDM两种算法融合，提高...
- 林知微张嵩川王涛王成吉周亦炜
- 基于GA-BP神经网络优化算法的篮球教学质量评价被引量：3
- 2023年
- 篮球教学质量是反应学习效果与教学方法可行性的关键指标,对于提升优化篮球课程的教学方法具有重要意义。基于主成分分析法提取16个关键性评价指标,设定GA-BP神经网络期望误差为均方误差;基于自适应梯度下降法进行网络训练,为遗传算法的不同种群赋予不同交叉概率与变异概率,利用移民算子沟通实现种群进化以此改进遗传算法;基于改进遗传算法确定BP神经网络的初始权值与阈值,将16个篮球教学质量评价指标权重输入到GA-BP神经网络模型中获得教学质量评价结果。实验结果表明,该模型输出篮球教学质量评价结果的误差最低、时间开销最少,是评价篮球教学质量的可靠方法。
- 张瑞全
- 关键词：篮球教学遗传算法BP神经网络权值评价指标
- 面向棉花产量预测的循环神经网络优化算法研究
- 棉花产业是支撑我国农业经济的重要支柱,棉花产量的高低在一定程度上影响着我国纺织等轻工业的发展。精准预测棉花产量对于指导农业发展、合理规划种植策略、减少水肥资源浪费和预估棉花价格等方面具有重要意义。棉花产量的高低受多种因素...
- 孙芊
- 关键词：循环神经网络
- 基于神经网络优化算法的降水量预测研究
- 2023年
- 为探寻降水量预测的适用模型,根据河南省4个地区气象观测站1953—2013年的地面气象资料,基于BP神经网络算法和遗传算法,建立多种模型,对降水量进行预测。结果表明:将遗传算法与BP算法有机融合,大大提高了模型预测精度。遗传算法优化后的GA-BP神经网络在预测误差与精度等方面都比BP神经网络更好。但从局部看,遗传算法优化后的BP神经网络还不是很理想。
- 李建磊付世豪宋金繁
- 关键词：优化神经网络BP算法降水量预测
- 基于Winograd卷积的并行深度卷积神经网络优化算法被引量：3
- 2023年
- 针对并行深度卷积神经网络算法在大数据环境下存在冗余特征计算过多、卷积运算性能不足和参数并行化合并效率低等问题,提出了基于Winograd卷积的并行深度卷积神经网络优化算法。首先,该算法提出基于余弦相似度与归一化互信息的特征过滤策略,通过先筛选后融合的方式消除了通道间对于冗余特征的计算,以此解决了冗余特征计算过多的问题;然后,结合MapReduce提出了并行Winograd卷积策略,通过使用并行化Winograd卷积运算替换传统卷积运算的方式来提升卷积运算的性能,以此解决了卷积运算性能不足的问题;最后,提出基于任务迁移的负载均衡策略,通过动态负载迁移的方式来均衡集群中各节点之间的负载,降低了集群总体的平均反应时长,以此解决了参数并行化合并效率低的问题。实验表明,WP-DCNN算法显著降低了DCNN在大数据环境下的训练代价,而且对并行DCNN的训练效率也有大幅提升。
- 李叶毛伊敏陈志刚
- 关键词：MAPREDUCE框架负载均衡策略
