潘广源
- 作品数：8 被引量：88H指数：5
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金北京市教育委员会科技发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学更多>>
- 城市给排水管网优化和管理系统的开发
- 城市给水系统是城市的生命线,是城市正常运转的保证,当那些埋藏在地下的“血脉”一旦出现异常,就可能影响千百万人的生活。随着人类社会的发展和城市建设进程的加快,建立统一的地下管网管理信息系统和信息共享机制就变得尤为重要。而我...
- 潘广源
- 关键词：给排水管网混沌粒子群算法GIS技术
- 文献传递
- DBN网络的深度确定方法被引量：52
- 2015年
- 针对DBN网络隐含层层数难以选择的问题,首先从数学生物学角度分析了随机初始化的梯度下降法导致网络训练失败的原因,并进行验证,证明了RBM重构误差与网络能量的正相关定理;然后根据隐含层和误差的关系,提出一种基于重构误差的网络深度判断方法,在训练过程中自组织地训练网络,使其能够以一种接近人类处理问题的方式解决AI问题.手写数字识别的实验表明,该方法能够有效提高运算效率,降低运算成本.
- 潘广源柴伟乔俊飞
- 关键词：无监督学习
- 基于贝叶斯正则化的深度学习网络图像识别方法
- 基于贝叶斯正则化的深度学习网络图像识别方法属于人工智能和机器学习领域。深度信念网络越来越多的在数字检测及图像识别领域发挥重要作用。为了解决该网络在训练过程中的过拟合问题，本文基于网络的稀疏特性及连接权值的变化，提出一种基...
- 乔俊飞潘广源韩红桂柴伟
- 文献传递
- 基于贝叶斯正则化的深度学习网络图像识别方法
- 基于贝叶斯正则化的深度学习网络图像识别方法属于人工智能和机器学习领域。深度信念网络越来越多的在数字检测及图像识别领域发挥重要作用。为了解决该网络在训练过程中的过拟合问题，本文基于网络的稀疏特性及连接权值的变化，提出一种基...
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- 一种连续型深度信念网的设计与应用被引量：21
- 2015年
- 针对深度信念网(Deep belief network,DBN)学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据特征提取,设计基于对比分歧算法的权值训练方法,并通过误差反传对隐层权值进行局部寻优,给出稳定性分析,保证训练输出结果稳定在规定区域.利用Lorenz混沌序列、CATS序列和大气CO_2预测实验对该网络进行测试,结果表明,连续型深度信念网具有结构精简、收敛速度快、预测精度高等优点.
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- 关键词：神经网络稳定分析
- 基于改进蚁群算法的Hanoi给水管网优化设计被引量：5
- 2013年
- 给水管网优化设计是一个多变量的离散优化问题,设计方案直接影响到工程的投资。针对蚁群算法在优化给水管网问题时易陷入局部极小难以寻求最优解的缺陷,提出一种改进蚁群算法,通过蚁群分工机制与优化信息素增加值提高了蚁群算法的全局搜索能力。利用改进蚁群算法对汉诺塔管网进行优化设计,结果表明改进蚁群算法的设计方案在满足工程要求的同时造价最低。通过与其他优化方法相比,提出的改进蚁群算法在给水管网优化问题中具有较好的全局搜索能力。
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- 关键词：改进蚁群算法给水管网优化设计
- 深度信念网的无监督学习算法研究与应用
- 深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)模拟哺乳动物大脑感知信号的多层结构，建立多个隐含层，层层提取输入信号的不同特征，并在输出层形成神经网络对输入信号的认知。深度信念网(Deep Belief N...
- 潘广源
- 关键词：无监督学习特征提取泛化能力
- 基于改进混沌粒子群算法的管网优化被引量：5
- 2013年
- 针对混沌粒子群运算初期的无目的性、固定的控制参量在运算后期不利于跳出局部最优等进行了分析和改进,利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性特点对粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,根据给水管网管径选取的离散化特殊性,对混沌粒子群的混沌参量μ进行公式化规定,提出一种改进型混沌粒子群算法(HMCPSO),提高粒子群算法摆脱局部极优的能力。通过引入混沌算法启动机制,有效提高种群初期的收敛能力,通过引入粒子群位置的历史数据判断机制,减少多余的混沌运算,有效缩短算法运行时间。将本改进算法应用于给水管网的模型中,仿真效果表明文中提出的改进算法与PSO和CPSO算法相比,找到的结果更优且稳定性较好,运算时间得到有效减少。
- 乔俊飞潘广源韩红桂
- 关键词：粒子群算法混沌给水管网
