导读:本文包含了单输出神经网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:舆情指标体系,可信度,指标拟合,主成分分析
单输出神经网络论文文献综述
陈娟,王功明,徐翼龙,王海威[1]（2019）在《基于多输出神经网络的舆情分析指标拟合及优化研究》一文中研究指出通过互联网媒介数据构建出完整的互联网舆情指标体系,是进行舆情预测及评估、网络空间治理的基础。然而,由于数据冲突、数据不完整、计算误差、标注失误等诸多问题,严重降低某些指标的可信度。本文根据可信度高低将舆情指标划分为两类,综合多变量数据拟合、主成分分析(PCA)、多输出神经网络等技术,以及基于数据类型的指标评价方法,能够由高可信度指标推导出低可信度指标,并采用新浪微博用户数据进行性别判断实验与用户粉丝量实验。实验结果表明,所推导出的性别准确率高达96. 7%,用户粉丝量的相对绝对误差(RAE)为16%,说明本方法可以构建高可信度舆情指标体系,为舆情指标体系的构建和量化研究奠定基础。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年01期）
王臻,常宝宝,穗志方[2]（2014）在《基于分层输出神经网络的汉语语义角色标注》一文中研究指出语义角色标注是自然语言处理中的一项重要任务。当下针对中文语义角色标注的主流做法是通过基于特征的统计机器学习实现的。然而,统计机器学习的方法需要引入经验性的人工特征,这在一定程度上增加了工作量。深度学习在自然语言处理领域的应用使得特征的自动学习成为可能。文章尝试了一种适用于语义角色标注的深层神经网络架构,该模型能自然地推广到其他标注任务。实验表明,深度学习算法能够有效地用于语义角色标注任务,但是我们仍然发现,模型对语义层面知识的学习是相当有限的,基于深度学习的方法还不能取代基于人工特征的统计机器学习算法。(本文来源于《中文信息学报》期刊2014年06期）
何英,王贵君[3]（2012）在《基于多输入单输出折线模糊神经网络的单调性分析》一文中研究指出依据折线模糊数及其扩展原理,在多输入单输出情形下针对折线模糊神经网络的单调性进行了理论分析.在转移函数满足非负递增时,证明了多输入单输出折线模糊神经网络中每个代表元都是单调递增的,进而在该网络构成一类函数的泛逼近器时,研究了这类函数的单调性问题.(本文来源于《天津师范大学学报(自然科学版)》期刊2012年04期）
闫璐,韦根原[4]（2012）在《小波神经网络逼近多输入单输出非线性系统》一文中研究指出小波函数构造的多样性和复杂性决定了小波网络构造的多样性和复杂性。本文以小波分析为基础,将基于连续参数的小波神经网络算法应用于多输入单输出(MISO)非线性系统的逼近研究中,阐述了算法的理论和实现步骤,并以一个多输入单输出非线性系统为例进行了仿真,结果显示此方法有较强的逼近能力。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2012年05期）
梅昆波,王汝凉,江惠英,李杰,张晶晶[5]（2010）在《含时滞的单输入单输出的非线性系统的自适应神经网络控制(英文)》一文中研究指出对一类含时滞的单输入单输出的非线性系统提出了一种新的自适应神经网络控制方法.利用径向基神经网络来估计未知的连续函数.在设计中利用积分型Lyapunov-Krasovskii来消除未知的时滞.该文的结果的主要优点是:不仅有效地避免了控制奇异问题,也消除了对未知虚拟控制条件的限制.(本文来源于《广西师范学院学报(自然科学版)》期刊2010年04期）
夏辉,金京犬[6]（2008）在《一种单输入/单输出的小脑模型神经网络研究》一文中研究指出针对标准小脑模型关联控制器(CMAC)存在的问题,研究了一种单输入单输出(SISO)的CMAC算法.SISO CAMC采用直接地址映射,以输入v的量化值为地址,建立起输入v与权重w的关系,并通过对输入v进行归一化,增强网络的泛化能力.另外,学习采用随机样本,具有学习简单、收敛速度快、函数逼近精度高等特点,可以在单片机上实现.最后,理论证明和仿真试验,验证了该算法的有效性.(本文来源于《安徽工程科技学院学报(自然科学版)》期刊2008年02期）
刘晓莉,杨灵娥,宋春玲[7]（2008）在《提高多目标输出神经网络模型泛化能力和预测精度的方法》一文中研究指出为提高BP网络模型的泛化能力和学习精度,从神经网络的结构、参数设计,以及基本训练算法的选定等方面进行研究,给出了程序设计过程,提出了有效的解决方法。(本文来源于《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
毕峰[8]（2007）在《基于单输出型神经网络的血细胞分类研究》一文中研究指出分别利用BP神经网络与单输出型神经网络对已经得到的血细胞特征参数进行计算,设计出分类器对血细胞进行自动分类识别。单输出型神经网络分类器与BP神经网络分类器相比,具有设计简单、收敛速度快、识别精度高且更加稳健的优点,取得了较好的应用效果。(本文来源于《计算机应用》期刊2007年06期）
杨小勇,彭黔荣,苏红雪,杨再波,蔡元青[9]（2005）在《单输出径向基神经网络在烟叶品质预测中的应用》一文中研究指出提出了利用叁层单输出径向基神经网络预测烟叶品质的方法。首先对由实验得到的常规化学指标和烟叶评价指标数据进行归一化处理;然后通过教师样本数据对网络进行充分的训练,获得适宜的参数矩阵;最后用训练好的网络对检验样本进行预测。(本文来源于《贵州工业大学学报(自然科学版)》期刊2005年03期）
刘洁,张华,王述一,刘子龙[10]（2004）在《一类单输入单输出的典型非线性系统神经网络滑模控制》一文中研究指出针对系统部分非线性未知的非线性函数输出跟踪问题,提出了一种基于滑模技术的神经网络滑模控制策略。在此采用已有的输入输出线性化方法消除非线性,且将神经网络辨识结果加入到控制器中。采用李亚普诺夫函数证明了跟踪误差渐进收敛至零,仿真结果也证明了这一点。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2004年04期）
单输出神经网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
语义角色标注是自然语言处理中的一项重要任务。当下针对中文语义角色标注的主流做法是通过基于特征的统计机器学习实现的。然而,统计机器学习的方法需要引入经验性的人工特征,这在一定程度上增加了工作量。深度学习在自然语言处理领域的应用使得特征的自动学习成为可能。文章尝试了一种适用于语义角色标注的深层神经网络架构,该模型能自然地推广到其他标注任务。实验表明,深度学习算法能够有效地用于语义角色标注任务,但是我们仍然发现,模型对语义层面知识的学习是相当有限的,基于深度学习的方法还不能取代基于人工特征的统计机器学习算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单输出神经网络论文参考文献
[1].陈娟,王功明,徐翼龙,王海威.基于多输出神经网络的舆情分析指标拟合及优化研究[J].高技术通讯.2019
[2].王臻,常宝宝,穗志方.基于分层输出神经网络的汉语语义角色标注[J].中文信息学报.2014
[3].何英,王贵君.基于多输入单输出折线模糊神经网络的单调性分析[J].天津师范大学学报(自然科学版).2012
[4].闫璐,韦根原.小波神经网络逼近多输入单输出非线性系统[J].仪器仪表用户.2012
[5].梅昆波,王汝凉,江惠英,李杰,张晶晶.含时滞的单输入单输出的非线性系统的自适应神经网络控制(英文)[J].广西师范学院学报(自然科学版).2010
[6].夏辉,金京犬.一种单输入/单输出的小脑模型神经网络研究[J].安徽工程科技学院学报(自然科学版).2008
[7].刘晓莉,杨灵娥,宋春玲.提高多目标输出神经网络模型泛化能力和预测精度的方法[J].佛山科学技术学院学报(自然科学版).2008
[8].毕峰.基于单输出型神经网络的血细胞分类研究[J].计算机应用.2007
[9].杨小勇,彭黔荣,苏红雪,杨再波,蔡元青.单输出径向基神经网络在烟叶品质预测中的应用[J].贵州工业大学学报(自然科学版).2005
[10].刘洁,张华,王述一,刘子龙.一类单输入单输出的典型非线性系统神经网络滑模控制[J].自动化与仪表.2004