随机配置网络(SCN)通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型(Dropout-SCN)来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比, Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统(OFPS)中光纤入侵信号的识别准确率。

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第十七届“振兴杯”全国青年职业技能竞赛

利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法.以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC 模型预测精度的影响.实验结果表明：采用平滑去噪(MAS) 效果最优,PLS 模型的交叉验证相关系数(Rcv) 为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度；通过SPA 算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,采用优选的15 个特征变量建立的BPNN 预测模型的预测相关系数(RP)为0.8411,预测均方根误差(RMSEP)为0.8171；果皮对建模结果会产生一定的影响,完整果PLS 模型的(RP)为0.8999,RMSEP 为0.7208；果肉PLS 模型的RP 为0.9304,RMSEP 为0.5291,果肉SSC 模型比完整果SSC 模型的预测能力略高.研究结果表明基于高光谱技术采集的火龙果漫反射光谱进行SSC 无损检测具有可行性.

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