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题名基于三次样条权函数神经网络的钢坯温度预报
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作者
张捍东
黄鹏程
李俊
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机构
安徽工业大学电气信息学院
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出处
《自动化与仪表》
北大核心
2010年第2期35-38,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(50407017)
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2007AA05Z242)
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2007AA05Z421)
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文摘
针对传统神经网络对钢坯温度预报存在的一些缺点,如:隐层数不易确定,网络训练对初值敏感等。该文利用三次样条权函数神经网络建立了钢坯温度预报模型,克服了传统神经网络的缺点。仿真结果表明该模型具有较高的精度。
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关键词
钢坯
温度预报
三次样条权函数
神经网络
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Keywords
slab
temperature prediction
cubic spline weight function
neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于样条权函数神经网络的人脸识别研究
被引量：1
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作者
刘敏
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机构
中南林业科技大学涉外学院
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出处
《现代信息科技》
2024年第4期109-112,共4页
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基金
中南林业科技大学涉外学院2021年度院级科研项目(SYKY202121)。
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文摘
文章对人脸识别技术进行了调查,对比分析了传统识别技术以及基于深度学习识别技术的不同,指出由于深度学习的网络结构较为复杂,在人脸识别过程中容易出现算法过拟合的现象。针对上述过拟合问题,文章对基于权函数神经网络的人脸识别算法进行了研究,此类神经网络结构简单,仅有输入、输出两层结构,将人脸图片作为输入信息,网络训练目标为计算三次样条权函数,仿真实验证明该类网络具有较好的识别准确度和识别效率。
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关键词
人脸识别
三次样条权函数
神经网络
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Keywords
face recognition
cubic spline weight function
neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名无网格伽辽金法在悬臂梁中的应用
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作者
姬威
夏茂辉
张杨
曾慧
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机构
燕山大学理学院
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出处
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2009年第3期417-420,共4页
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基金
燕山大学博士基金资助项目(B272)
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文摘
无网格伽辽金法(EFGM)是一种刚刚兴起的数值算法,它在数值领域中表现出了精度高、收敛快、数值稳定、能消除体积闭锁等一系列突出优点。采用移动最小二乘法构造形函数,引入拉格朗日乘子满足位移边界条件,并选用不同的权函数对悬臂梁问题进行了分析。计算结果表明,只要恰当的选取权函数,该方法的计算结果与理论解还是相当吻合的,表明了无网格伽辽金法的可行性和有效性。
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关键词
EFGM
移动最小二乘
高斯权函数
三次样条权函数
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Keywords
EFGM
moving least square （MLS）
Gauss weight function
spline weight function
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分类号
O241.82
[理学—计算数学]
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