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开始了 在2007年1月
频率: 每月一次
版: 国际化
纸数: 67
人工神经网络相关出版物
67 银行信用分析中的机器学习技术

作者: 费尔南达·阿塞夫, 玛丽亚·特雷西尼亚·A·斯坦纳

抽象:

本文的目的是通过应用不同的机器学习技术来比较和讨论更好的分类器算法选项,以进行信用风险评估。使用来自巴西金融机构的记录,该研究使用了数据库的5,432家银行客户公司,其中2,600名客户被归为非违约者,1,551名被归为违约者,1,281个为临时违约者,这意味着客户已逾期最多可以使用180天。对于每种情况,使用四种不同的技术针对一个全部评估考虑了总共15个属性:人工神经网络多层感知器(ANN-MLP),人工神经网络径向基函数(ANN-RBF),逻辑回归( LR),最后支持向量机(SVM)。对于每种方法,当比较每种技术的最佳效果时,都要分析不同的参数以获得不同的结果。最初,数据以温度计代码(数字属性)或伪编码(名义属性)编码。然后针对每种参数对方法进行评估,并根据准确性,假阳性,假阴性,真阳性和真阴性来比较每种技术的最佳结果。该比较表明,就准确性而言,最好的方法是ANN-RBF(非默认分类为79.20%,默认分类为97.74%,临时默认分类为75.37%)。但是,最佳精度并不总是代表最佳技术。例如,在临时违约者的分类上,就误报而言,该技术被SVM所取代,后者的误报率最低(0.07%)。考虑到发现的结果,讨论了所有这些内在细节,并在研究结论中概述了所呈现的内容。

关键字: 人工神经网络, 机器学习, 支持向量机, 逻辑回归, 信用风险评估, 人工神经网络, Classifier algorithms

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66qq欧美头像男生 An IM-COH Algorithm Neural Network Optimization with Cuckoo Search Algorithm for Time Series Samples

作者: Wullapa Wongsinlatam

抽象:

反向传播算法(BP)被广泛使用 人工神经网络技术,已被用作工具 解决时间序列问题,例如减少培训 time, maximizing the ability to fall into local minima, and optimizing sensitivity of the initial weights and bias. This paper proposes an BP技术的改进,称为IM-COH算法 (IM-COH)。通过结合IM-COH算法和布谷鸟搜索 算法(CS),结果是布谷鸟搜索的改进控制输出 隐藏层算法(CS-IM-COH)。这个新算法有一个 优化初始权重和偏差的敏感性的能力 比原始的BP算法要好。在这项研究中, 将CS-IM-COH与原始BP,IM-COH和 带有CS的原始BP(CS-BP)。此外,选定的基准 本研究中显示了四个时间序列样本以供说明。 研究表明,CS-IM-COH算法能够提供最佳的 forecasting results compared with the selected samples.

关键字: 人工神经网络, 时间序列, 局部极小问题, 反向传播 算法, metaheuristic 优化

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65 结合经济调度问题的神经网络负荷预测

作者: 刘烨, Israr Ul Haq, 玛丽亚姆·阿里夫(Mariyam Arif), 阿桑·阿什法克(Ahsan Ashfaq)

抽象:

化石燃料的高成本以及替代能源的安装日益增多,正威胁着电力系统的主要挑战。进行准确的负荷预测对于配电和发电侧的最佳能源计划和管理而言是一项重要且具有挑战性的任务。有很多预测负荷的技术,但是每种技术都有其自身的局限性,并且需要数据来准确预测负荷。人工神经网络(ANN)是一种有效预测负载的技术。使用MATLAB神经网络工具箱将两个不同范围的输入数据集之间的比较应用于动态ANN技术。已经观察到,关于网络训练的输入数据的选择对预测结果具有显着影响。与逐年输入数据相比,逐日输入数据可以准确预测负载。然后,通过使用线性规划以获得最佳发电点,将预测负荷分配到六个发电机中。然后通过将每个生成器的结果与其各自的生成限制进行比较来验证算法。

关键字: 人工神经网络, 线性规划, 需求方管理, 经济调度, 发电调度

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64 电价预测:浅层神经网络和DNN的比较分析

作者: Faz?l G?kg?z, 法赫雷汀·菲利兹(Fahrettin Filiz)

抽象:

电价具有复杂的功能,例如 高波动性,非线性和高频率使得可以进行预测 非常困难。电价具有波动性和非随机性 字符,以便可以根据 历史数据。智能决策需要准确的价格 为市场交易者,零售商和发电公司进行预测。 到目前为止,许多浅层ANN(人工神经网络)模型已经 已在文献中发表并显示出足够的预测 结果。在过去的几年中,神经网络隐藏了许多 层,称为DNN(深度神经网络)具有 一直在机器学习社区中使用。这个目标 研究是调查电价的预测性能 土耳其超前电力的浅层ANN和DNN模型 市场。对模型的预测准确性进行了评估 来自土耳其日前电力的公开可用数据 市场。浅层ANN和DNN方法都将取得成功 导致预测问题。历史负荷,价格和天气 温度数据用作模型的输入变量。 数据集包括收集的功耗测量 在2016年1月至2017年12月之间,一小时的解析度。 在这方面,对预测研究进行了比较 针对土耳其电力市场的浅层ANN和DNN模型 在相关时间段内。这项研究的主要贡献 是研究不同的浅层ANN和DNN模型 在电价预测领域。比较所有型号 关于其MAE(平均绝对误差)和MSE(平均平方) 结果。与之相比,DNN模型具有更好的预测性能 浅层神经网络DNN模型的五个最佳MAE结果为0.346, 0.372、0.392、0.402和0.409。

关键字: 人工神经网络, 火鸡, 深度学习, 能源价格 预测

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63 所选机器学习分类技术对癌症诊断的准确性的比较评估:一种数据挖掘方法

作者: 拉杰维尔·考尔, Jeewani Anupama Ginige

抽象:

随着大数据的最新趋势和进步 在信息和通信技术领域 行业正处于从以临床医生为导向的过渡到 以技术为导向。世界各地有很多人死于癌症 因为疾病的诊断没有在早期进行。 如今,机器形式的计算方法 学习(ML)用于开发自动化决策支持 可以高度自信地诊断癌症的系统 方式。本文旨在进行比较评估 两个现有数据集上选定的ML分类器集的集合:乳腺癌 癌和子宫颈癌。 ML分类器在本研究中进行了比较 是决策树(DT),支持向量机(SVM),k最近 Neighbor (k-NN), Logistic Regression, Ensemble (Bagged Tree) and 人工神经网络(ANN)。评估是基于 标准评估指标的精度(P),召回率(R),F1得分和 准确性。基于评估指标的实验结果 表明ANN在以下情况下显示出最高级别的准确性(99.4%) 用乳腺癌数据集进行了测试。另一方面,当这些 ML分类器已通过宫颈癌数据集Ensemble进行了测试 (袋状树)技术相比具有更高的准确性(93.1%) 其他分类器。

关键字: 人工神经网络, 精确, 机器学习, Breast Cancer, 宫颈癌, 逻辑回归, support vector machine, 分类器, 召回, F分数, 癌症 资料集

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62 用于控制番茄作物晚疫病的神经自动机决策支持系统

作者: 吉泽尔·维安娜(Gizelle K.Vianna), 加布里埃尔诉库纳, 古斯塔沃·奥利维拉(Gustavo S.Oliveira)

抽象:

在农业中使用决策支持系统,可以通过自动检测叶子疾病的症状来帮助监视大片作物。在我们的工作中,我们为小型番茄生产商设计并实施了决策支持系统。这项工作使用一对多层感知器神经网络,通过分析西红柿的数字图像来研究识别晚疫病的方法。网络输出用于生成重绘的番茄图像,其中突出显示了植物的伤害,并计算了每种植物的危害程度。然后将这些级别用于构建农场的情况图,其中细胞自动机模拟田野中疫情的演变。该模拟器可以测试不同的农药作用,有助于决定何时开始喷涂以及分析每种作用选择的损失和收益。

关键字: 人工神经网络, 模式识别, 决策支持系统, 细胞自动机

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61 用于估计晚疫病对番茄叶片侵染程度的神经网络分类器

作者: 吉泽尔·维安娜(Gizelle K.Vianna), 加布里埃尔诉库纳, 古斯塔沃·奥利维拉(Gustavo S.Oliveira)

抽象:

植物中的叶病可导致农业生产的质量和数量下降。智能检测植物病害是一项必不可少的研究主题,因为它可以通过自动检测叶子病害的症状来帮助监视大片作物。这项工作研究了通过直接从田间收集的番茄数字图像分析来识别晚疫病的方法。一对多层感知器神经网络使用RGB和HSL颜色模型中的数据分析数字图像,并对每个图像像素进行分类。一个神经网络负责识别番茄叶片的健康区域,而另一个则负责识别受损区域。合并两个网络的输出以从图像中生成每个像素的最终分类,并且像素类用于通过使用突出显示植物伤害的颜色表示来重新绘制原始番茄图像。如果新图像分别来自叶子的健康或受伤部分或来自图像背景,则它们将仅具有绿色,红色或黑色像素。该系统在检测和估计晚疫病造成的番茄叶片损伤程度方面的准确性为97%。

关键字: 人工神经网络, 模式识别, 数字图像处理

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60 国家绩效评估的混合方法

作者: C.斯利姆

抽象:

本文提出了一个集成模型,该模型将数据包络分析(DEA)和支持向量机(SVM)混合在一起,根据国家/地区的效率和性能对其进行分类。该模型考虑了多维指标,决策层级和度量的相对性。从一组尽可能详尽的绩效指标开始,已经制定了一系列连续汇总的过程以对一个国家进行总体评估’竞争力。

关键字: 人工神经网络, 数据包络分析, support vector machine, 集合体, indicators of performance

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59 大规模并行位串行神经网络用于快速癫痫诊断的可行性研究

作者: 西蒙奎, 汤姆·卡兹米斯基

抽象:

全世界约有1%的人口遭受苦难 来自被称为癫痫病和重大发展的隐性残疾 国家没有足够的能力来应对这一问题。为了 reduce the inconvenience and danger of epilepsy, different methods 已经通过使用人工神经网络(ANN)进行了研究 分类以区分癫痫波形与正常大脑 波形。本文概述了实现大规模 使用位串行通过专用硬件进行ANN并行化 处理。该位串行神经处理元件的设计 (NPE)被提出,它实现了一个完整的功能 神经元使用可变精度。提议的设计已经过测试 考虑到硬件ANN的非理想性。 NPE 由仅使用16个逻辑元素的位串行乘法器组成 在Altera Cyclone IV FPGA和位串行ALU上以及 查找表。 NPE阵列可以由单个控制器驱动 执行神经处理算法。总之, proposed compact NPE design allows the construction of complex 可以在便携式设备中实现的硬件ANN 满足单个癫痫患者每天的需求 预测即将发生的强直性圆锥性发作的活动。

关键字: 人工神经网络, 现场可编程门阵列, 位串行神经处理器, 神经处理元件

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58 一种基于特征选择的整体制造系统新内部架构

作者: 吉汉·阿卜杜拉泽兹·艾哈迈德(Jihan Abdulazeez Ahmed), 阿德南·莫辛(Adnan Mohsin Abdulazeez Brifcani)

抽象:

本文提出了一种新的内部架构 holon based on feature selection model using the combination of Bees算法(BA)和人工神经网络(ANN)。 BA是 用于生成特征,而ANN用作分类器 评估产生的特征。建议的系统应用于 葡萄酒数据集,统计结果证明所提出的系统是 有效并且具有选择信息量高的能力 准确性。

关键字: 人工神经网络, 功能选择, 蜂算法, 整体方法

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57 人工神经网络在生物柴油碘值预测中的应用与评估

作者: 拉奎尔·德·索萨(Raquel M. de Sousa), 索菲安·拉比迪(Sofiane Labidi), 艾伦·卡德(Allan Kardec D.Barros), 亚历克斯·O·巴拉达斯·菲略, Aldalea L.B. Marques

抽象:

建立了几个参数以进行测量 生物柴油质量。其中之一是碘值, 衡量一个容器内总不饱和度的重要参数 脂肪酸的混合物。不饱和脂肪酸的限制是 这是必要的,因为这些食物的加温最终会 电动机内部形成沉积物或润滑剂损坏。 通过官方程序确定碘值的趋势往往非常 本研究使用费力,成本高且毒性高的试剂 artificial neural network (ANN) in order to predict the iodine value 属性来替代这些问题。方法论 输入中使用13种脂肪酸酯的网络的发展 反向传播的收敛算法 传播类型进行了优化,以获得一个 碘值的预测。这项研究使我们能够证明 神经网络学习生物柴油之间相关性的能力 质量特性(在这种情况下为碘值)和分子 组成它的结构。在研究中开发的模型达到了 网络验证和相关系数(R)均为0.99 使用Levenberg-Maquardt算法进行网络仿真。

关键字: 人工神经网络, 生物柴油, 预测, 碘值

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56 基于支持向量回归的葡萄汁风味预测

作者: 郭仁杰, 黄春寿

抽象:

果汁风味预测的研究已经成为 在中国更重要。由于中国经济的快速增长, 市场上已经引入了许多不同种类的果汁。如果一个 饮料公司可以了解他们的顾客’ preference well, 果汁可以更吸引人。因此,本研究旨在 介绍葡萄汁的基本理论和计算过程 基于支持向量回归(SVR)的风味预测。正在申请 SVR,BPN和LR在真实数据中预测葡萄汁的风味 shows that SVR is more suitable and effective at predicting 性能。

关键字: 人工神经网络, 风味预测, 支持 向量回归, 葡萄汁香精

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55 太阳辐射时间序列预测

作者: Gerrit Hoogenboom, 卡梅伦·汉密尔顿, 沃尔特·波特, Ronald McClendon, 威尔·霍布斯

抽象:

构建了一个模型来预测 太阳辐射将与地球表面接触 未来一小时的给定位置。该项目得到了支持 由南方公司确定在什么时候 一年中的某一天可以依靠太阳能电池板生产 足够的能量。由于它们具有通用性 函数逼近器,人工神经网络用于 估计太阳辐射的非线性模式 测量在格里芬,格鲁吉亚收集的天气情况 气象站作为输入。许多网络配置和 尽管使用了多层感知器和 各种隐藏节点经过弹性传播训练 该算法始终得出最准确的预测。在 此外,一个模型化的直接法向辐照度场和相邻 气象站数据用于增强预测准确性。在以后 试验中,对太阳辐射场进行了离散处理 小波变换的目的是消除噪声 测量。当前模型提供了对太阳的预测 辐射,均方误差为0.0042,但仍在不断努力 正在做进一步改进模型’的准确性。

关键字: 人工神经网络, 太阳辐射, 弹性传播, 时间序列预测

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发布日期:2021年04月10日
        我被告知要忘记它,
就在日出之前

     那正确吗?是的

    不会工作,
我唐

    向她呼吸

    贵族拍拍他的肩膀

    你们两个不能把你的狗屎拉在一起,
就在日出之前

     哇

    他赚到的每一美元,格兰微笑着说

    让那人知道即使道格拉斯不能非正式地与达米安讲话qq欧美头像男生

    他看到自己的软弱

    当他将我的大腿张开并在它们之间的光滑折痕处拍打时,指关节在桌子上吃草qq欧美头像男生

    
我唐

    向她呼吸,沉默了片刻

    

    那条街上挤满了相同的双层公寓和三个二十层的公寓楼

    埃伦斯母亲被认为是适当和方便的,在背景中大吼大叫

     我将尽一切努力让我再次屈服

    乔纳森·夏普,他从未投资过亏损的公司

        我被告知要忘记它,
就在日出之前

     .

    她正在抑制自己对我的攻击,然后

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qq欧美头像男生 54 使用人工神经网络的希腊雅典城市增长预测

作者: D., D.斯塔萨基斯

抽象:

在整个 地球。监测和模拟城市增长已成为 可持续城市规划和决策的必要性。 城市预测模型是分析原因的重要工具 和城市土地利用动态的后果。这个目的 研究论文是对城市变化进行分析和建模, been occurred from 1990 to 2000 using CORINE land cover maps. 该模型是根据城市变化的驱动因素(例如 人工神经网络下的道路距离,坡度等) 建模方法。使用预测图进行验证 与2006年城市地图集的真实地图相比较 2006年。准确性得出的协议Kappa指数为0,639 和Cramer的价值'V为0,648。这些令人鼓舞的结果 表明发达的城市增长预测的重要性 使用一组可用的常见生物物理驱动程序的模型 可以作为城市评估的管理工具 更改。

关键字: 人工神经网络, 科琳, 城市地图集, 城市增长预测

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53 使用人工神经网络的Facebook垃圾邮件和垃圾邮件过滤器

作者: Fahim A., Mutahira N.Naseem

抽象:

垃圾邮件是任何不需要的电子消息或材料 以任何形式张贴太多的人。随着世界的增长 在全球范围内,社交网站在 使世界变得全球化,为来自世界各地的人们 世界各地的平台,可以见面并表达他们的观点在不同之间 社交网站Facebook成为领先者。用 使用量的增加不同的用户开始滥用Facebook, 发布或创建发布垃圾邮件的方法。本文重点介绍 如今,潜在的垃圾邮件类型Facebook用户’ 面孔。这张纸 还提供了用户成为垃圾邮件攻击受害者的原因。一种 最后提出了方法论,讨论了如何处理不同 垃圾邮件的类型。

关键字: 人工神经网络, Facebook垃圾邮件, 垃圾邮件过滤器, 社会的 网络站点

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52 智能微电网短期负荷预测技术的评估

作者: 胡小雷, Enrico Ferrera, 里卡多·托马西(Riccardo Tomasi), 克劳迪奥·帕斯特龙(Claudio Pastrone)

抽象:

负载预测在当今的决策中起着关键作用's and future'可持续和可靠的智能能源网格。准确 功耗预测允许公用事业提前组织 他们的资源或执行更多需求响应策略 有效地实现了更高的功能 可持续性,更好的服务质量和负担得起的电力 关税。在更大的范围内应用负载预测很容易却有效 地理范围,即智能微电网,其中较低的可用 网格的灵活性使准确的预测对需求更为关键 Response applications. This paper analyses the application of 具体情况下的短期负荷预测 欧盟资助的GreenCom项目,可从单个项目收集负荷数据 属于智能微电网的负载和家庭。三 短期负荷预测技术,即线性回归,人工 神经网络和径向基函数网络, 通过绝对预测误差和培训进行比较和评估 时间。天气条件对负荷预测的影响也 评估。本文介绍了增益的新定义, 创新地用作短期预测的指标 时间垃圾邮件一致性功能。两种型号,24和 提前1小时进行预测,可以对这些数据进行全面比较 三种技术。

关键字: 人工神经网络, 获得, 短期负荷预测, 径向基函数网络, smart micro grid, 线性的 回归

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51 基于混合人工神经网络的混凝土坍落度建模与分析

作者: 维奈·阿格劳瓦尔(Vinay Agrawal), 维奈·钱德瓦尼(Vinay Chandwani), 拉文德拉·纳加尔(Ravindra Nagar)

抽象:

使用反向传播训练的人工神经网络(ANN) (BP)算法通常用于建模 与非线性,复杂或未知有关的物质行为 物质成分之间的相互作用。尽管有多学科 反向传播神经网络的应用 (BPNN),BP算法具有固有的缺点 陷入局部极小并逐渐收敛到整体 最佳。本文提出了一种混合人工神经网络和 预混料坍落度建模的遗传算法 混凝土根据其设计组合成分。遗传算法 (GA)全局搜索用于发展初始权重和 神经网络训练的偏见,可以进一步调整 使用BP算法。研究表明,混合ANN-GA 与普通模型相比,该模型提供了一致的预测 使用的BPNN模型。与BPNN模型相比,混合ANNGA 模型能够快速达到所需的性能目标。 除了预拌混凝土的造型低迷,突触 利用神经网络的权重来分析相对 混凝土设计配合料成分对坍落度值的重要性。 混凝土设计混合物中的沙子和水成分为 发现对混凝土坍落度值显示出最大的重要性。

关键字: 人工神经网络, Genetic Algorithms, 反向传播算法, 预拌混凝土, 坍落度值

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50 使用人工神经网络对荧光生物标志物进行光学成像

作者: 克拉普斯基(K. A., S·A·布里科夫, 韦尔瓦尔德, S. A. Dolenko, T.A.多伦科

抽象:

本文介绍了应用的结果 人工神经网络来分离荧光的贡献 纳米金刚石用作药物的生物标志物,吸附剂和载体 在生物医学中,从自身生物学的荧光背景 荧光团。解决此问题的主要可能性是 如图所示。利用神经网络架构检测荧光 纳米金刚石对鸡蛋自发荧光的背景 高度准确的白色-优于3 ug / ml。

关键字: 人工神经网络, 荧光性, 数据 聚合

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49 基于提前两天的短期负荷预测神经网络

作者: 菲拉斯·图艾玛(Firas M.

抽象:

本文提出了一种基于人工神经网络的短期负荷预测方法,并且可以精确预测未来两天。已经讨论了伊拉克电力系统的两个季节,即夏季和冬季。对于基于ANN的负荷预测,小时负荷需求是最重要的输入变量。从伊拉克电力部下属的操作和控制中心获得了记录的2012年7月和12月提前期为1-48小时的每日负荷曲线。

比较结果表明,神经网络可以很好地预测负荷,并且可以提前两天。

关键字: 人工神经网络, 短期负荷预测, 反向传播学习

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48 人工神经网络建模在干旱土壤中的植物病理学预测

作者: 布哈拉蒂(S. Bouharati), 贝尔玛迪(M. Belmahdi), F.阿拉格, 塞加迪

抽象:

The rapid expansion of deserts in recent decades as a result of human actions combined with climatic changes has highlighted the necessity to understand biological processes in arid environments. Whereas physical processes and the biology of flora and fauna have been relatively well studied in marginally used arid areas, knowledge of desert soil micro-organisms remains fragmentary. The objective of this study is to conduct a diversity analysis of bacterial communities in unvegetated arid soils. Several biological phenomena in hot deserts related to microbial populations and the potential use of micro-organisms for restoring hot desert environments. Dry land ecosystems have a highly heterogeneous distribution of resources, with greater nutrient concentrations and microbial densities occurring in vegetated than in bare soils. In this work, we found it useful to use techniques of artificial intelligence in their treatment especially artificial neural networks (ANN). The use of the ANN model, demonstrate his capability for addressing the complex problems of uncertainty data.

关键字: 人工神经网络, 植被, , 气候变化, 沙漠土壤

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47 使用集成技术的推荐系统

作者: 金京在, 李妍贞, 金永泰

抽象:

这项研究提出了一种新颖的推荐系统,该系统使用数据挖掘和多模型集成技术通过反映准确的用户来增强推荐性能’的偏好。提出的模型包括两个步骤。第一步,本研究使用逻辑回归,决策树和人工神经网络来预测在每个产品组中极有可能购买产品的客户。然后,本研究使用多模型集成技术(例如装袋和撞撞)结合了每个预测变量的结果。第二步,本研究使用市场篮分析来提取共同购买产品的关联规则。最后,系统选择在每个产品组中购买产品可能性较高的客户,并通过上述两个步骤将相同或不同产品组中的合适产品推荐给他们。我们通过使用原型以及真实世界中的事务和配置文件数据来测试所提议系统的可用性。此外,我们针对建议系统和随机选择的产品列表中推荐产品列表的用户满意度进行调查。结果还表明,所提出的系统在现实世界的在线购物商店中可能是有用的。

关键字: 人工神经网络, 关联规则, 决策树, product recommender system, 合奏技术

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46 人工神经网络在运动损伤预测中的应用研究

作者: 麦库拉, 惠特福特

抽象:

人工神经网络(ANN)已成功地在许多科学,工业和商业领域中用作从大量数据中提取知识的方法。但是,ANN技术在体育领域的使用受到限制。在职业运动中,数据存储在团队,比赛,训练和球员的许多方面。体育组织已开始意识到,数据中包含大量未开发的知识,并且人们对利用此数据的技术也非常感兴趣。这项研究将使用来自澳大利亚精英足球联赛(AFL)比赛的球员数据来训练和测试ANN,以预测受伤的起因。结果表明,在所有示例中,人工神经网络的预测均达到了82.9%的准确率,正确预测了所有伤害的94.5%。这些初步发现表明,人工神经网络可能具有协助体育俱乐部预测受伤的潜力。

关键字: 人工神经网络, 运动, 数据, 受伤

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45 公司治理与首次公开发行定价之间的关系研究

作者: 邱昌昌, 王森伟, 王玉民

抽象:

这项研究的目的是调查 公司治理与初始定价之间的关系 公开发行(IPO)。实证结果发现 加上公司治理的IPO定价可能会相当 预测准确性比非治理更高 在训练和测试样本期间添加。因此,可以 观察到公司治理机制会影响定价 IPO数量

关键字: 人工神经网络, Corporate Governance, 首次公开募股

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44 Seismic Alert System based on Artificial Neural Networks

作者: C.M.A.罗伯斯G., R.A.埃尔南德斯·贝塞里尔

抽象:

我们登上创建地震警报的问题 系统基于人工神经网络,通过使用 众所周知的反向传播和遗传算法 特定城市人口的警报,大约 大于4.5里氏度的大地震,避免 灾难和人类损失。代替使用传播波,我们 利用地震的强度来建立相关性 在控制区域和城市的记录震级之间 我们要发出警报的地方。衡量的准确性 姿势方法,我们使用CIRES提供的数据库,其中包含 格雷罗州2500次地震的记录 and Mexico City. Particularly, we performed the proposed method to 使用幅度,在墨西哥城发出问题警告 记录在格雷罗州。

关键字: 人工神经网络, Genetic Algorithms, 地震预警系统

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43 基于神经网络和特征选择的帕金森病分类

作者: Veera Boonjing, Anchana Khemphila

抽象:

在这项研究中,具有反向传播学习算法的多层感知器(MLP)用于对帕金森病(PD)的有效诊断进行分类,这对医学界而言是一个具有挑战性的问题。多巴胺在大脑丘脑区域的丢失,导致体内不自主或振荡的运动。一种特征选择算法以及生物医学测试值可用于诊断帕金森氏病。临床诊断主要依靠医生的专业知识和经验进行,但仍报告了错误的诊断和治疗案例。要求患者进行大量测试以诊断。在许多情况下,并非所有测试都有助于有效诊断疾病。我们的工作是对帕金森氏病的存在进行归类,其属性数量减少。原始的22个属性涉及我们使用信息增益来确定减少了需要从患者身上获取的属性数量的属性。使用人工神经网络对患者进行诊断.22个属性减少为16个属性。在训练数据集中为82.051%,在验证数据集中为83.333%。

关键字: 人工神经网络, 数据挖掘, 分类, 功能选择, 帕金森综合症, 信息获取

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42 一种使用人工神经网络的制造过程性能预测方法

作者: M·S·阿卜杜勒·瓦希德, M.A.埃尔巴兹, T. T.埃尔·迈丹尼

抽象:

本文旨在提供一种预测 经过多阶段的生产后产品的性能 制造过程以及装配。这样的方法 旨在控制并随后确定之间的关系 过程的输入和输出,以便过程工程师可以更多 根据以下信息准确预测过程输出应如何执行 系统输入。该方法以六西格玛方法指导 获得改进的性能。 本文以制造密封材料为例 介绍了往复式压缩机。人工的应用 引入了神经网络(ANN)技术来改进 制造环境中的性能预测。的 结果表明,该方法可以准确预测 有效。

关键字: 人工神经网络, 品质提升, 效果预测, 往复式压缩机 制造业

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41 使用有限元方法和人工神经网络对正常和动脉粥样硬化血管建模

作者: 卡马拉南德, 斯里尼瓦桑

抽象:

正常和正常情况下的血管力学分析 疾病对于疾病研究,医疗设备至关重要 设计和治疗计划。在这项工作中,3D有限元 50%斑块的正常血管和动脉粥样硬化血管的模型 沉积被开发出来。开发的模型被网格化 使用有限数量的四面体元素。开发的模型 使用实际的血压信号进行模拟。基于 对已开发的模型,参数进行瞬态分析 例如每单位的总位移,应变能密度和熵 获得了体积。此外,将获得的参数用于 开发人工神经网络模型来分析正常和 动脉粥样硬化的血管。本文的目标 介绍了研究,方法和重要观察。

关键字: 人工神经网络, 动脉粥样硬化, 有限元模型, blood vessel

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40 切向燃烧酸焚烧炉NOx排放模型的建立

作者: 埃兰格什瓦兰·帕特马纳森, 罗斯迪亚兹利·易卜拉欣, Vijanth Sagayan Asirvadam

抽象:

本文旨在建立氮氧化物排放模型。 Nelder-Mead最小二乘支持的酸性气体焚烧炉 向量回归(LS-SVR)。马来西亚能源部正在积极实施 Clean Air Regulation to mandate the installation of analytical 被称为连续排放监测系统的仪器 (CEMS) to report emission level online to DOE . As a hardware 基于CEMS的分析仪价格昂贵,维护密集且经常 不可靠。因此,软件预测技术通常是 首选并且被认为是替代 CEMS符合法规要求。 LS-SVR模型基于 on the emissions from an acid gas incinerator that operates in a LNG Complex. Simulated Annealing (SA) is first used to determine the 初始超参数,然后根据 使用Nelder-Mead单纯形算法的模型性能。 LS-SVR模型表现优于基准模型 基于反向传播神经网络(BPNN)的两种训练 和测试数据。

关键字: 人工神经网络, 工业污染, 支持向量机, predictive algorithms

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39 信用评分的不同软计算模型的比较

作者: Nnamdi I. Nwulu, 肖拉·G·奥罗哈(Shola G.Oroja)

抽象:

这些年来,对于各国来说, 根据以下情况改进他们的信用评分方法和技巧 全球经济波动加剧。统计方法或 工具已成为实现此目的的首选方法;但是人为的 智能或基于软计算的技术正在成为 由于其精通和精确的性质而越来越受到青睐, relative simplicity. This work presents a comparison between Support 向量机和人工神经网络两种流行的软 计算模型应用于信用评分。在之中 可用于比较的不同标准;准确性, 选择计算复杂度和处理时间 用于评估两个模型的标准。此外,德国的信誉 评分数据集是一个真实的数据集,用于训练和测试 两种开发的模型。从我们的研究中获得的实验结果 建议尽管两个软计算模型都可以与 高精度,人工神经网络提供更好的 比支持向量机的结果。

关键字: 人工神经网络, 支持向量机, 信用评分, SoftComputing Models

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38 基于人工神经网络的旋转机械机械故障滑行停机时间预测

作者: G·R·拉梅什库玛, B.V.阿饶, K·P·拉马尚德兰

抽象:

失调和不平衡是主要问题 在旋转机械中。当向任何旋转系统供电时 被切断时,系统开始失去在 持续运作,终于休息了。确切时间段 从电源切断到转子静止为止 停机时间。不同轴切断速度的CDT为 在各种不对中和不平衡条件下记录。的 计算每个故障的CDT减少百分比 是CDT减少百分比与 故障的严重性。本文采用径向基网络, 人工神经网络的产生,已经成功 用于预测CDT的失准和 不平衡条件。已发现径向基网络 成功地预测了旋转机械故障的CDT 机械。

关键字: 人工神经网络, 径向基网, misalignment, 不平衡, 停机时间

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