对于构建知识图谱并加以应用来讲,图的分布式表示尤为关键,本文经过对比目前广泛应用的图示学习模型,对现有模型存在的不合理问题进行分析,并提出基于符号语义映射的神经网络模型,应用于学习图分布式表示。发现该模型能够以知识图谱内存在的实体类关系数据为依据,运用循环神经网络完成对符号组合的语义编码,并最终向目标符号完成映射。
作者:彭晨宇; 陈宁; 高丙团 期刊:《电力系统自动化》 2020年第02期
提出了一种结合多重聚类算法和分层聚类算法的超短期风电功率预测方法。为了处理训练样本动态,识别与待预测时段特征相似的样本,对历史功率序列和历史气象序列分别进行聚类处理。功率序列的聚类指标由欧氏距离和协方差组成,气象序列的聚类采用逐层划分的方法,并将聚类结果组合成多个样本子集。利用分类建模-特征匹配的思路建立多个粒子群优化-反向传播(PSO-BP)神经网络预测模型,并调用与待预测时段特征最相似的预测模型。将所提预...
作者:陈梦婕; 易扬; 夏晨璐; 吴凯华 期刊:《产业创新研究》 2019年第10期
本论文通过搜集数据以及查阅相关文献,切实呈现国内外中小企业融资的现状,进一步分析小微企业融资困难的原因,找到影响小微企业融资的因素。我们通过建立决策树及神经网络模型进行数据研究,将预测结果与实际结果进行比对分析,评估该模型的准确度和其他性能,并将其运用于实际场景预测。
作者: 期刊:《智能建筑与智慧城市》 2019年第05期
近日,麻省理工学院团队背景的光子AI芯片初创公司Lightelligence对外了世界第一款光子芯片原型板卡(Prototype),团队在这个原型产品上成功用光子芯片运行了Google Tensorflow自带的卷积神经网络模型来处理MNIST数据集。测试中,整个模型超过95%的运算是在光子芯片上完成的,其测试结果显示,光子芯片处理的准确率已经接近电子芯片(97%以上)。该公司已经与谷歌、FaceBook、AWS、BAT级别客户进行了接洽。
作者:王雷; 陆金桂; 李乐为 期刊:《上海大学学报·自然科学版》 2019年第06期
借助结构近似分析,建立叶片疲劳寿命神经网络近似计算模型,近似计算风力机叶片疲劳寿命性能.进一步通过风力机叶片疲劳寿命神经网络近似计算模型的数值实验,得到学习样本数、神经网络隐含层节点数、学习精度对风力机叶片疲劳寿命近似计算结果的影响关系,以提高风力机叶片疲劳寿命值近似计算的准确率.基于神经网络的风力机叶片疲劳寿命近似计算方法,为风力机叶片疲劳寿命性能计算提供新的计算手段.
作者:向华; 余金舫; 王超; 熊成 期刊:《组合机床与自动化加工技术》 2019年第12期
针对机床空间误差补偿技术中的机床空间网格点误差数据的存储问题和非网格点误差值的预测问题,提出了使用神经网络模型对机床误差数据进行拟合与预测的方法。以机床空间网格点误差数据为样本,对神经网络模型进行训练,并将训练好的神经网络模型用于机床空间非网格点的误差值预测。以空间插值法为比对标准,对比两种方法的4条空间对角线的预测值,两者之间的误差在[-2,4]μm之间,仿真结果表明,神经网络模型不仅能高精度地拟合机床空间网...
作者:蒋德鑫; 姜正龙; 张贺; 杨舒越 期刊:《岩性油气藏》 2019年第06期
测井参数与烃源岩总有机碳(TOC)含量之间存在某种响应关系,可以利用测井参数对TOC进行预测。建立了陆丰凹陷文昌组烃源岩TOC和电阻率曲线、声波时差曲线、中子孔隙度曲线、自然伽马曲线和密度曲线之间的多元回归模型、BP神经网络模型和曲线叠合模型,探讨了3种模型对TOC预测效果的差异。结果表明,多元回归模型对陆丰凹陷文昌组半深湖亚相、三角洲前缘亚相烃源岩的TOC预测效果较好,对滨浅湖亚相的预测效果较差;BP神经网络模型比多元...
作者:吴璠; 王中卿; 周夏冰; 李寿山; 周国栋 期刊:《中文信息学报》 2019年第09期
随着互联网的迅速发展,越来越多的用户评论出现在社交网站上。面对迅速增长的评论数据,如何为阅读评论的消费者提供准确、真实的高质量评论就显得尤为重要。评论质量检测旨在判断在线评论的质量,在传统的研究中,文本信息通常独立地被用于预测评论质量。但是在社交媒体上,每个文本之间不是独立的,而是可以通过发表文本的作者与其他文本相关联,即同一个用户或相近的用户发表的评论质量具有一定的相似性。因此,为了更好的构建文本的表...
作者:黄军芬; 薛龙; 黄继强; 邹勇; 马可; 焦向东 期刊:《机械工程学报》 2019年第17期
熔透信息的实时获取是实现打底焊接自动化的关键环节之一,通过熔池形状特征预测熔透状态可为熔透信息的有效提取提供参考。鉴于焊工通过视觉观察熔池正面形状特征来对熔透状态进行实时判断,建立基于GMAW的双目视觉传感焊接试验系统。在不同焊接电流及焊接速度下开展打底焊接试验,在焊接过程中实时同步采集熔池正面与背面图像。基于熔池图像特点结合成熟的图像处理算法,提取熔池正面二维与三维形状特征参数以及背面熔宽信息,作为训...
一支国际科学家小组使用神经网络模型,研制出一种新型人造突触,适用于人工智能机器人,可使它们变得更加聪明。研究人员称,最新人造突触可使相同突触重新配置成为抑制或者兴奋信号模式,这不可能存在于之前固态人造突触系统之中。这种最新功能柔性对于确保人造神经系统更加复杂具有重要意义,能够像人类大脑一样进行动态配置。
"将来机器人战胜人类的方法,一定不是我们想象的方法。""听"和"说"是人工智能的两个重要入口,无论是siri这样的语音助手还是Google的无人驾驶,都要机器能听得懂语音命令,满足基本的人机交互。科大讯飞开放平台是全球最大的语音和人工智能开放平台,并且为教育、智能驾驶等领域提供智能语音服务。科大讯飞轮值总裁、研究院院长胡郁认为人工智能和人的智能是两条不同的发展路径,人工智能会逼近甚至超过人的智能,但短时间内不会...
20061091 合金元素对球铁焊接接头白口倾向的影响;20061092 基于神经网络模型的E4303电焊条力学性能预测;20061093 热能动力工程水处理装置的淤渣作为焊条药皮原料;20061094 独联体国家焊条的生产;20061095 ANSI/AWS A5.1-91 E6013金红石焊条:CaCO3的影响;20061096 碱性药皮焊条生产中的锂水玻璃;
目前神经网络模型已有40多种。BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输人一输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。其结构包括输入层(input)...
作者:吴穷; 姜浩 期刊:《中国高新科技》 2016年第32期
对于CFRP砼梁进行可靠性分析,必须建立准确的极限状态函数,作为一种近似可靠度计算方法的响应面法得到了迅速发展。采用人工RBF神经网络作为响应面的近似函数,理论上可以有效地解决响应面的精度问题。在提出基于RBF神经网络与响应面法相结合的砼结构可靠度计算的分析方法的条件下,得出的可靠指标对算例中CFRP砼梁进行可靠性分析。
作者:王亚琴; 王耀力; 郭学斌; 孙永明 期刊:《森林防火》 2018年第02期
传统的BP神经网络模型(BPNN)用于森林火险预测存在预测精度低、泛化能力差等不足。选取温度、相对湿度、风速以及日降水量4个气象因子作为神经网络的输入,林火是否发生作为输出,提出一种改进的网络结构一直连BP神经网络(BPNN-DIOC)以构建森林火险预测模型。该结构在传统BP神经网络模型的基础上加入了从输入到输出的连接。为了探究该网络的有效性,根据输入层到输出层是否有连接,输出层是否有阈值,分别构建了4个不同的网络...
作者:王岱; 刘宽斌; 张涛 期刊:《数量经济研究》 2019年第02期
网络大数据越来越多地被应用到经济问题的分析中。本文利用网民关注行为的大数据结合机器学习中的神经网络模型对北京市房价走势进行预测和分析。研究表明,利用网络搜索大数据的及时性、高频率优势和神经网络模型拟合复杂变量间关系的能力,能实现对房价走势的高精度预测,并且能够极大地提高预测房价走势中"拐点"的成功率。
作者:陈亦新(文); 鄢冉(文) 期刊:《中国信息化》 2018年第07期
随着社会的发展,人们改造自然,利用自然的能力和效率不断提高。本研究的目的是为了探讨自然和人类活动对人们生产的影响。考虑到自然的数据是非线性的,传统的辨识系统的方法就无能为力了,这时候我们选择更稳定的神经网络模型。一、数据来源数据来源于“中国统计局”和“中国气象数据网”。从“中国统计局”中获取了河南省和四川省的第一产业增加值和财政支农支出;从“中国气象数据网”中获得了全国824个气象站点的日均气温、降水量...
在TensorFlow中,神经网络模型对训练数据的效果有很大的影响。在与图像数据相关的模型中有几种训练数据模型:深度神经网络模型、非线性神经网络模型、多层神经网络模型,它们对不同类型的数据集有不同的影响。MNSIT集是神经网络模型性能检验的常用数据集,不同的神经网络模型在数据集上有不同的结果。
作者:徐继红 期刊:《水资源开发与管理》 2016年第05期
为提高堰闸流量控制系统的有效性,本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与Elman神经网络建模,提出一种新的流量预测方法。以新疆库塔干渠东干渠为例,分别对堰闸流量及其控制因子进行EEMD分解,对各尺度下的时间序列建立EEMD-Elman预测模型。结果表明:应用EEMD-Elman神经网络建立流量预测模型,模型预测值与实测值的平均绝对误差为0.079m~3/s,相关决定系数为0.996,标准误差为1.104,模型预测结果与实...
作者:李秀兰; 龚建鹏; 夏一帆; 李传俊 期刊:《科学技术创新》 2018年第09期
介绍了如何应用物联网技术,通过B/S、C/S两种模式,利用神经网络模型致力于在降低误报、漏报率的前提下,提高机场消防管理员工作的智能化。将消防预警、联动控制和消防设备管理有机融合,提升机场消防的移动化、信息化。电路结构简单,系统信息化程度、可靠度较高。