检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陈逗杭州电子科技大学

学位级别：硕士

现如今,互联网的快速发展改变了传统信息交流方式,网络上积累了丰富的房产相关信息,如价格信息、房产新闻、房产企业、市场动态等,房产搜索引擎通过主题爬虫技术为用户提供既全面又有专业深度的房地产信息。主题爬虫的性能直接决定了房... 详细信息

现如今,互联网的快速发展改变了传统信息交流方式,网络上积累了丰富的房产相关信息,如价格信息、房产新闻、房产企业、市场动态等,房产搜索引擎通过主题爬虫技术为用户提供既全面又有专业深度的房地产信息。主题爬虫的性能直接决定了房地产搜索引擎的服务质量,提高主题爬虫性能具有重大意义。对主题爬虫相关理论技术进行了研究,发现当前主题爬虫存在主题信息描述不准确,抓取信息精确度低,主题相关度算法结构复杂,主题爬虫性能差等缺点。针对上述缺点,结合本体和神经网络技术,本文提出并实现了面向房产信息本体的主题爬虫。本文的主要工作和研究成果如下:1)针对互联网中房产信息的开放性、多元化、时效性等特征,提出了一种基于内容学习的本体自适应算法。该算法通过主题爬虫技术获取房地产领域相关信息,对相关信息进行特征提取、过滤、分类、语义分析等处理后得到领域概念,对领域概念进行学习,动态维护本体知识库,提高本体的主题描述能力。2)针对当前主题爬虫相关度算法非线性学习能力差,计算结果精确度低、主题爬虫性能差的缺点,提出了基于BFA1的主题爬虫相关度算法。该算法具备bp神经网络优异的非线性学习能力,算法抗干扰性和稳定性强的优点,同时利用人工鱼群算法优良的全局寻优能力对bp神经网络进行结构优化,进一步提高了主题爬虫抓取信息的精确度。3)基于上述技术研究基础,结合当前热门的房产信息领域,本文设计并实现了面向房产信息本体的主题爬虫系统。该系统结合了本体强大的语义描述能力和bp神经网络优异的非线性学习能力,通过准确率、召回率指标对系统性能进行检测,实验结果表明系统的整体性能有了明显提高,准确率提高了12%,召回率提高了9%。

关键词：主题爬虫 bp神经网络算法本体技术人工鱼群算法搜索引擎

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基于反分析理论的给水管网有效管径计算方法研究

基于反分析理论的给水管网有效管径计算方法研究

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作者：郭东东西南交通大学

学位级别：硕士

目前应用较为广泛的给水管网建模技术可以实现对城市给水管网的实时运行工况进行跟踪模拟,以便于对实际给水管网进行管理及优化调度等。在实际城市给水管网中存在很多老旧管道,这些管道敷设年代较为久远由于各种原因导致其有效管径发生... 详细信息

目前应用较为广泛的给水管网建模技术可以实现对城市给水管网的实时运行工况进行跟踪模拟,以便于对实际给水管网进行管理及优化调度等。在实际城市给水管网中存在很多老旧管道,这些管道敷设年代较为久远由于各种原因导致其有效管径发生较大变化,这将直接影响给水管网模型的准确性。因此对城市给水管网有效管径进行校核求解具有重要的实际意义。本文采用反分析方法对给水管网有效管径值进行校核求解。利用bp神经网络强大的非线性映射能力,对隐藏在有限个节点压力及管段流量与待求解管段有效管径之间的函数关系进行逼近求解,从而获得由已知的节点压力及管段流量到待求解管段的有效管径之间的映射关系,并采用MATLAB编制求解实验管网有效管径的bp神经网络程序,用EPANET模拟生成的测试样本对训练的bp神经网络的准确性进行验证,得到模拟样本数据有效管径的实际值与bp预测值的平均绝对误差为0.841 mm,平均相对误差为1.625%。分析bp神经网络算法发现,该算法迭代收敛速度较慢、很可能陷入局部最优解,由此提出采用PSO算法对bp神经网络进行优化,优化后的模拟样本数据有效管径的实际值与PSO-bp预测值的平均绝对误差为0.086mm,平均相对误差为0.164%。最终将各种工况条件下的实验实测数据分别带入训练好的bp神经网络和PSO-bp神经网络中,得到相应的有效管径的计算值,将有效管径的计算值带入EPANET对实验管网模型进行模拟计算,对比有效管径计算结果下的各管段流量及节点压力值与实验实测值之间的误差,bp算法的各个工况条件下的管段流量的平均绝对误差为0.384m3/h,平均相对误差为3.922%,节点压力平均绝对误差为0.203 m,平均相对误差为2.929%,PSO-bp算法的各个工况条件下的管段流量的平均绝对误差为0.152 m3/h,平均相对误差为1.535%,节点压力平均绝对误差为0.140m,平均相对误差为1.503%。通过对实验管网平台管段有效管径计算分析表明,单纯的采用bp神经网络对管段有效管径进行求解已经可以满足精度要求,当采用PSO-bp神经网络进行计算时计算精度进一步提高,并且网络的训练速度也得到提高,但该方法编码复杂不便于操作。在对小型的城镇给水管网进行求解计算时可以考虑直接采用bp神经网络进行求解,此方法求解速度快并且编程简单易于实现,在处理规模庞大结构复杂的大型给水管网问题时,为提高算法的全局搜索能力推荐采用PSO-bp算法,虽然编码操作较单纯的bp神经网络复杂,但是可以获得较高的计算精度以及较为稳定的求解结果,可以有效的避免在处理复杂问题时陷入局部最优解。通过以上研究结果为实际给水管网管段有效管径校核求解提供参考。

关键词：给水管网管段有效管径反分析 bp神经网络算法 PSO-bp神经网络算法

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基于核主成分分析和bp神经网络的电子商务信用风险预警

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物流技术 2016年第4期35卷 97-102页

作者：邬建平周希良广东省岭南师范学院商学院广东湛江524048 山东省安丘市职业中等专业学校山东安丘262100

用核主成分分析法(KPCA)、改进的粒子群算法(MPSO)和bp神经网络构建电子商务信用风险预警模型(KPCA-MPSO-bp)。首先,用核主成分分析(KPCA)对电子商务信用风险指标进行降维处理,接着用改进的粒子群算法(MPSO)对bp神经网络的惯性权重和阈... 详细信息

用核主成分分析法(KPCA)、改进的粒子群算法(MPSO)和bp神经网络构建电子商务信用风险预警模型(KPCA-MPSO-bp)。首先,用核主成分分析(KPCA)对电子商务信用风险指标进行降维处理,接着用改进的粒子群算法(MPSO)对bp神经网络的惯性权重和阈值进行搜索,确定惯性权重和阈值的大小,再用bp神经网络对电子商务信用风险的13家企业的数据作为训练集,对其进行训练,用另外5家企业的数据作为测试集,对其进行测试。实验结果表明:KPCA-MPSO-bp模型预警的误差最小,说明组合模型是合理的。

关键词：核主成分分析改进的粒子群算法 bp神经网络算法电子商务信用风险预警

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基于数据挖掘技术的药物剂量控制系统

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中国数字医学 2016年第4期11卷 61-63页

作者：顾洁莹陈昊南通市妇幼保健院江苏省南通市226300 南通大学附属医院江苏省南通市226001

目的:服用药物剂量的控制,对临床治疗具有重要的研究意义。方法:以现有的电子病历以及HIS数据作为研究对象,利用Hadoop技术挖掘所定义的关键信息数据,并对此数据进行评估,从而得到关于药品使用剂量关系规则。这些规则是bp神经网络算法... 详细信息

目的:服用药物剂量的控制,对临床治疗具有重要的研究意义。方法:以现有的电子病历以及HIS数据作为研究对象,利用Hadoop技术挖掘所定义的关键信息数据,并对此数据进行评估,从而得到关于药品使用剂量关系规则。这些规则是bp神经网络算法的数据来源。经过算法的不断学习这些剂量关系规则后,调整神经网络节点权值,最后形成该药品剂量的计算方法。结果:以"反应停"作为实例,对方法做了进一步描述,验证该方法的可行性和正确性。结论:实际应用中可以选择多个因素,形成多维模型,为病人创建合理的服药剂量数据。

关键词：药物剂量控制数据挖掘 Hadoop bp神经网络算法

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基于GPRS和bp神经网络的热力管网泄漏监测系统

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计算机时代 2016年第2期 22-25页

作者：赵迪李允俊延边大学工学院吉林延吉133002

针对管网泄漏监测的现状,设计并实现了一种热力管网泄漏监测系统。该系统结合传感器、GPRS无线通信技术和bp神经网络算法,实现了实时获取传感器数据、分析泄漏情况的热力管网泄漏监测系统。文章介绍了系统框架结构,描述了系统的硬件结构... 详细信息

针对管网泄漏监测的现状,设计并实现了一种热力管网泄漏监测系统。该系统结合传感器、GPRS无线通信技术和bp神经网络算法,实现了实时获取传感器数据、分析泄漏情况的热力管网泄漏监测系统。文章介绍了系统框架结构,描述了系统的硬件结构,阐述了系统各功能模块的设计与实现过程,并在模拟的管道工况上进行了测试。测试结果表明,该系统运行稳定,分析准确,具有一定的实用价值和推广价值。

关键词：热力管道泄漏监测 GPRS bp神经网络算法

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基于神经网络算法的车辆噪声有源控制研究

基于神经网络算法的车辆噪声有源控制研究

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作者：张丽娟上海工程技术大学

学位级别：硕士

在噪声有源控制系统中，目前使用的比较多的是基于线性自适应滤波理论的控制算法，如最小均方LMS算法。其计算量小、算法简单，而且易于实现，但是当系统中存在非线性问题时，线性算法便不再适用，因此需要使用非线性算法进行处理。本... 详细信息

在噪声有源控制系统中，目前使用的比较多的是基于线性自适应滤波理论的控制算法，如最小均方LMS算法。其计算量小、算法简单，而且易于实现，但是当系统中存在非线性问题时，线性算法便不再适用，因此需要使用非线性算法进行处理。本文采用bp神经网络算法代替使用较多的LMS算法，在线调节自适应滤波器的参数。 bp网络为最常用的一种神经网络，对解决非线性问题，具有显著优势，显示出强大的实际应用能力。但是随着其研究及应用的深入，bp算法的一些缺陷开始显现出来，如收敛速度慢，学习时间较长;学习的过程中可能会陷入局部极小值;网络的构建缺乏统一的原则;对初始权值的设定相当的敏感;网络的泛化能力差等。本文将具有全局优化、正反馈以及分布式计算特性的蚁群算法，应用到对bp网络初始时刻的权值与阈值的确定上。结果表明，本文提出的基于自适应最大-最小蚂蚁系统的改进bp算法比基本bp算法具有更强的处理问题的能力。次级通道传递函数的特性会在整个自适应有源控制系统中产生极其重要的影响。本文建立前馈结构的发动机排气噪声有源控制系统模型，采用基于神经网络算法的自适应逆方法离线辨识次级通道逆模型，再将其串接到次级通道前，以抵消次级通道对有源消声系统所产生的影响。对发动机排气噪声的产生机理和频率构成进行分析的基础上，利用MATLAB/SIMULINK软件，进行仿真试验，并与采用LMS算法的仿真结果进行比较。结果显示，对于存在非线性的系统，神经网络算法在收敛速度与收敛精度方面均强于LMS算法。在MATLAB中画出仿真实验结果的功率谱图，可以看出，神经网络算法使得噪声信号在较宽的频率范围内得到抵消。前馈系统因为结构简单、稳定性强等优点，是有源消声技术中最常用并且最成熟的结构方式。但是，其需要得到噪声的参考输入，而在实际应用过程中，噪声的参考输入常常很难获得或者信噪比太低，将其应用到实践中往往还是较困难的。因此尝试在发动机噪声有源控制系统中采用反馈结构是非常有必要的。本文采用基于神经网络算法的内模控制进行发动机排气噪声的消除，并将粒子群算法用在反馈滤波器参数的在线调节中。同样在MATLAB/SIMULINK环境中进行仿真，从结果可以看出，采用反馈结构的有源消声技术也能取得很好的结果。本文又对某款汽车的排气噪声进行了测量，然后分别采用建立的前馈和反馈模型对实测到的发动机的排气噪声进行消除，同样取得了比较好的效果。进一步表明，本文基于神经网络算法的有源控制方法能够更好地消除汽车排气噪声，其具备一定的实际应用性，对汽车排气噪声有源控制效果的改善有一定的积极作用。

关键词：有源消声 bp神经网络算法前馈结构内模控制汽车排气噪声

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基于bp神经网络的Web服务选择算法

基于BP神经网络的Web服务选择算法

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作者：肖科北京邮电大学

学位级别：硕士

Web服务通过标准的Web协议来提供服务,是一种服务导向架构的技术,用这种技术可以保证应用服务在不同的平台上进行互操作。由于计算复杂度和人们对应用服务需求的提升,Web服务提供者数量开始激增,具有相同或相似功能的Web服务可能由许多... 详细信息

Web服务通过标准的Web协议来提供服务,是一种服务导向架构的技术,用这种技术可以保证应用服务在不同的平台上进行互操作。由于计算复杂度和人们对应用服务需求的提升,Web服务提供者数量开始激增,具有相同或相似功能的Web服务可能由许多不同的Web服务提供者来提供,这些服务具有不同的服务质量。因此,如何从所有相同或相似的Web服务中选择一个最合适的服务提供给用户已经成为Web服务环境下急需解决的关键问题。为了解决Web服务选择的问题,本课题建立了Web服务选择模型,模型中包含了关键的三部分：注册中心、服务请求者、服务提供者。服务提供者的服务用WSDL语言来描述,这种XML格式的语言能方便其查找、注册和调用过程,服务请求者利用SOAP协议调用所提供服务。在注册中心加入了Web服务质量的选择、评估控制器,该控制器的核心基于误差反向传播(bp)神经网络算法。神经网络控制器能在相似Web服务集中选出QoS最合适的服务。 bp神经网络是一种单向传播的多层前馈网络,一般由三层或三层以上构成,本课题用的神经网络包括输入层、隐藏层和输出层三层。该神经网络是目前应用最为广泛的神经网络之一。bp网络能在事先不知道输入和输出数据之间函数映射方程的情况下通过自主学习来存储其中的模式映射关系。神经网络能记忆这些映射关系,并将其用于新数据的拟合。传统的bp神经网络算法存在着收敛速度慢、学习过程振荡等缺陷,本文提出的新颖bp神经网络算法在很大程度上克服了训练过程中的这些缺陷。利用本文提出的Web服务选择模型为仿真的机房电力供应场景建立服务模型,并应用新颖的bp算法来选择最优服务质量的UPS,通过与传统的bp算法进行训练和选择比较,验证了新颖bp算法更快的收敛速度和更优质量的UPS服务的选择。

关键词： Web服务 bp神经网络算法服务质量收敛速度 UPS电源

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基于GA-bp和POS-bp神经网络的光伏电站出力短期预测

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电力系统保护与控制 2015年第20期43卷 83-89页

作者：姚仲敏潘飞沈玉会吴金秋于晓红齐齐哈尔大学通信与电子工程学院黑龙江齐齐哈尔161006 哈尔滨师范大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150080

当前在光伏电站出力短期预测方面较多的采用bp或者优化的bp神经网络算法,存在采用的优化算法单一、缺乏多种优化算法比较选优、预测误差大的问题。基于本地5 k W小型分布式光伏电站,综合考虑影响光伏出力的太阳光辐射强度、环境温度、... 详细信息

当前在光伏电站出力短期预测方面较多的采用bp或者优化的bp神经网络算法,存在采用的优化算法单一、缺乏多种优化算法比较选优、预测误差大的问题。基于本地5 k W小型分布式光伏电站,综合考虑影响光伏出力的太阳光辐射强度、环境温度、风速气象相关因素和光伏电站历史发电数据,分别采用bp以及遗传算法和粒子群算法优化的bp神经网络算法—GA-bp和POS-bp构建了晴天、多云、阴雨三种天气条件下光伏出力短期预测模型。实测结果表明,三种神经网络算法预测模型在三种不同天气条件下均达到了一定的预测精度。其中GA-bp、POS-bp相比传统的bp预测模型降低了预测误差,且POS算法相比GA算法对于bp神经网络预测模型的优化效果更好,进一步降低了预测误差,适用性更强。

关键词： bp神经网络算法 GA-bp算法 POS-bp算法光伏发电短期预测

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基于人工神经网络bp算法的黄冈市房价预测

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黄冈师范学院学报 2014年第3期34卷 13-15,23页

作者：周学君陈文秀黄冈师范学院数理学院湖北黄州438000 黄冈广播电视大学黄州分校湖北黄州438000

利用2003年至2010年黄冈市区人均地区生产总值、房地产开发投资、城镇居民人均住房使用面积等相关数据,根据人工神经网络bp算法,预测出2011年和2012年黄冈市区房价,与已经公布的这两年房价数据比较,符合预期误差范围。在此基础上,预测出... 详细信息

利用2003年至2010年黄冈市区人均地区生产总值、房地产开发投资、城镇居民人均住房使用面积等相关数据,根据人工神经网络bp算法,预测出2011年和2012年黄冈市区房价,与已经公布的这两年房价数据比较,符合预期误差范围。在此基础上,预测出2013年的房价,可以看出黄冈市区房价总体保持增长趋势,结合预测结果,给出合理化的解释。

关键词：黄冈市房价房价预测 bp神经网络算法误差

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基于软件行为预测的动态电源管理方案

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计算机工程 2015年第6期41卷 269-273,279页

作者：刘念唐翁宇林雨张文睿韦志磊邵堃合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

为有效管理嵌入式系统,尤其是减少移动终端的电源功耗,设计一种更加精确的动态电源管理方案。在Linux平台上运行,基于API行为特点,利用bp神经网络算法进行应用类型预测,通过对应用类型的预测,提前对系统状态进行调整。实验结果表明,在... 详细信息

为有效管理嵌入式系统,尤其是减少移动终端的电源功耗,设计一种更加精确的动态电源管理方案。在Linux平台上运行,基于API行为特点,利用bp神经网络算法进行应用类型预测,通过对应用类型的预测,提前对系统状态进行调整。实验结果表明,在不影响系统性能的前提下,该方案可有效降低功耗,实现对嵌入式设备电源的实时、动态管理。

关键词：嵌入式系统动态电源管理应用程序接口 bp神经网络算法 Cpufreq模块

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