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基于概率神经网络的故障诊断方法及应用 被引量:38
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作者 李冬辉 刘浩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期997-999,共3页
针对智能大厦空调系统中发生的各种传感器故障问题 ,提出了一种基于概率神经网络 (PNN)的传感器故障诊断改进方法。该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型 ,以高斯函数作为激励函数 ,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点 ,可... 针对智能大厦空调系统中发生的各种传感器故障问题 ,提出了一种基于概率神经网络 (PNN)的传感器故障诊断改进方法。该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型 ,以高斯函数作为激励函数 ,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点 ,可获得对空调系统中各种传感器硬故障和软故障的有效识别和诊断。给出了该方法的理论分析 ,故障特征量的选取 ,神经网络设置和训练的具体步骤。通过仿真和空调系统模型试验证明了该方法在网络训练速度 ,抗干扰能力及各种传感器故障识别准确率等方面的有效性。 展开更多
关键词 系统工程 故障诊断 概率神经网络 传感器故障
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基于小波包分析和概率神经网络的电磁法三电平变换器故障诊断方法 被引量:49
2
作者 于生宝 何建龙 +2 位作者 王睿家 李刚 苏发 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第17期102-112,共11页
针对基于三电平变换器的电磁法发射机中功率开关器件开路故障特点和复杂工作环境,提出了针对性的故障诊断方法。该方法以变换器输出电压为原始信号,利用变采样频率的小波包分析方法提取特征向量,以提高对信号频率的分辨准确度。然后利... 针对基于三电平变换器的电磁法发射机中功率开关器件开路故障特点和复杂工作环境,提出了针对性的故障诊断方法。该方法以变换器输出电压为原始信号,利用变采样频率的小波包分析方法提取特征向量,以提高对信号频率的分辨准确度。然后利用核主成分分析对特征向量进行降维,可以简化分类器的结构,提高诊断时间。采用概率神经网络建立故障分类器,可以提高诊断方法的鲁棒性。在一台5 k W电磁法三电平变换器实验样机上进行实验和分析,实验结果表明该方法可以准确地进行故障诊断,有较好的诊断准确度、实时性和较强的鲁棒性,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 三电平变换器 电磁法发射机 小波包分析 核主成分分析 概率神经网络 故障诊断
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基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别 被引量:47
3
作者 周沙 景亮 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期98-102,共5页
局部放电信号检测时易受随机噪声干扰,会影响到局部放电模式识别的识别率和识别速度。为了提高局部放电模式识别的识别率和识别速度,提出了一种基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别器。该识别器首先从放电类型的三维谱图中提取... 局部放电信号检测时易受随机噪声干扰,会影响到局部放电模式识别的识别率和识别速度。为了提高局部放电模式识别的识别率和识别速度,提出了一种基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别器。该识别器首先从放电类型的三维谱图中提取矩特征,然后,将矩特征作为概率神经网络的输入对局部放电模式进行识别。采集了尖板放电和球板放电两种放电类型,将所提识别器与反传神经网络、贝叶斯分类器、极限学习机进行了对比。实验结果表明,所提基于矩特征和概率神经网络的局部放电模式识别器的分类效果令人满意。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 局部放电相位分析 矩特征 概率神经网络
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概率神经网络水质评价模型及其对三峡近坝水域的水质评价分析 被引量:30
4
作者 陈永灿 陈燕 +1 位作者 郑敬云 高千红 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期7-12,共6页
概率神经网络 (PNN)是一种结构简单、训练简捷、应用相当广泛的人工神经网络 ,在实际应用中 ,尤其是在解决分类问题的应用中 ,它的优势在于用线性学习算法来完成以往非线性学习算法所做的工作 ,同时又能保持非线性算法的高精度等特性。... 概率神经网络 (PNN)是一种结构简单、训练简捷、应用相当广泛的人工神经网络 ,在实际应用中 ,尤其是在解决分类问题的应用中 ,它的优势在于用线性学习算法来完成以往非线性学习算法所做的工作 ,同时又能保持非线性算法的高精度等特性。本文结合三峡近坝水域黄陵庙、太平溪、乐天溪和东岳庙等典型断面多年的水质监测数据 ,利用概率神经网络模型对坝区各监测断面 1997年至 2 0 0 2年的水质进行逐月评价 ,得到按月分布的水质评价结果 ,分析表明 :(1)坝区总体水质良好 ,各监测断面水质满足国家对长江干流所要求的地面水Ⅱ类标准 ;(2 )各监测断面水质均呈季节性变化 ,丰水期水质略次于平水期和枯水期 ,年际变化不显著 ;(3 )从不同分类因子的评价结果可以看出营养盐类因子水质评价结果较差 ,需要采取合理而有效的污染控制特别措施。 展开更多
关键词 环境水利 水质评价 概率神经网络 三峡
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基于Bagging的概率神经网络集成分类算法 被引量:43
5
作者 蒋芸 陈娜 +3 位作者 明利特 周泽寻 谢国城 陈珊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期242-246,共5页
目前的神经网络较多集中在以BP算法为基础的BP神经网络上。针对BP神经网络的不足,在分析研究概率神经网络和机器学习的基础上,结合集成学习的思想,提出了基于Bagging的概率神经网络集成分类算法。理论分析和实验结果都表明,提出的算法... 目前的神经网络较多集中在以BP算法为基础的BP神经网络上。针对BP神经网络的不足,在分析研究概率神经网络和机器学习的基础上,结合集成学习的思想,提出了基于Bagging的概率神经网络集成分类算法。理论分析和实验结果都表明,提出的算法能够有效地降低分类误差,提高分类准确率,具有较好的泛化能力以及较快的执行速度,能够取得比传统的BP神经网络分类方法更好和更稳定的分类结果。 展开更多
关键词 分类 BP神经网络 概率神经网络 集成学习 BAGGING
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基于相关系数矩阵和概率神经网络的局部放电模式识别 被引量:23
6
作者 苑津莎 尚海昆 +1 位作者 王瑜 靳松 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第13期110-115,共6页
针对变压器局部放电模式分类过程中特征参数维数过高的问题,提出了一种基于相关系数矩阵的参数降维方法。利用提取出的变压器局部放电信号的特征参数构造相关系数矩阵,通过分析放电信号18个特征参数间的相关性,删除具有相似分类能力的... 针对变压器局部放电模式分类过程中特征参数维数过高的问题,提出了一种基于相关系数矩阵的参数降维方法。利用提取出的变压器局部放电信号的特征参数构造相关系数矩阵,通过分析放电信号18个特征参数间的相关性,删除具有相似分类能力的特征参数,之后引入分离度指标来衡量特征向量的分类能力大小,提取出6个具有较高分类能力的特征向量,最后通过概率神经网络进行模式识别。结果表明该降维方法有效降低了特征参数的维数,简化了分类器结构,在小样本情况下对于概率神经网络模式分类器具有较高的识别率,识别效果优于传统BP神经网络。 展开更多
关键词 相关系数矩阵 概率神经网络 变压器 局部放电 模式识别
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基于优化的VMD融合信息熵和FA_PNN的风电机组齿轮箱故障诊断 被引量:22
7
作者 党建 罗燚 +3 位作者 田录林 田琦 王伟博 贾嵘 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期198-204,共7页
针对风电机组齿轮箱在故障信号处理、特征提取和故障诊断存在的问题,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)融合信息熵和萤火虫优化的概率神经网络(FAPNN)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先利用皮尔逊相关系数法来确定VMD的分解数量和... 针对风电机组齿轮箱在故障信号处理、特征提取和故障诊断存在的问题,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)融合信息熵和萤火虫优化的概率神经网络(FAPNN)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先利用皮尔逊相关系数法来确定VMD的分解数量和惩罚因子,并利用VMD分解齿轮箱振动信号获取多个固有模态分量,在此基础上融合时域、频域及时频域等信号故障特征熵,最后用FAPNN网络进行故障识别分类,仿真结果验证了所提出算法在风电机组齿轮箱早期故障诊断研究中的有效性和可行性。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 特征提取 融合信息熵 概率神经网络
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基于概率神经网络和双小波的电能质量扰动自动识别 被引量:16
8
作者 石敏 吴正国 徐袭 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期5-8,共4页
对电能质量(PQ)扰动的自动识别是找出引起PQ问题根本原因的前提。提出了一种基于概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Networks)和db10,db1双小波的PQ扰动自动识别方法。首先,利用db10小波对信号进行分解,将各层小波变换系数的能量和... 对电能质量(PQ)扰动的自动识别是找出引起PQ问题根本原因的前提。提出了一种基于概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Networks)和db10,db1双小波的PQ扰动自动识别方法。首先,利用db10小波对信号进行分解,将各层小波变换系数的能量和第1高频层模极大值情况作为PNN的输入矢量,判断扰动类型;然后,对信号进行傅里叶变换以检测信号中是否含有谐波;最后,对判断存在电压下降的信号进行db1小波分解,根据其低频层的模值区分电压下陷和电压中断信号。测试结果表明,该方法提高了识别正确率,且实现简单,能有效检测幅值较小的谐波。 展开更多
关键词 电能质量 扰动识别 概率神经网络 小波变换 双小波 快速傅里叶变换
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基于S变换和概率神经网络的局部放电特征提取及放电识别方法 被引量:21
9
作者 罗新 牛海清 +1 位作者 宋廷汉 庄小亮 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2020年第7期17-23,共7页
为快速准确地识别出局部放电信号类型,保障设备安全运行具有重大的意义,本文提出了一种基于S变换和概率神经网络的局部放电特征提取及放电识别方法。首先,将局部放电信号使用S变换得到时频图和时频矩阵A;然后联合S变换时频图与谱峭度算... 为快速准确地识别出局部放电信号类型,保障设备安全运行具有重大的意义,本文提出了一种基于S变换和概率神经网络的局部放电特征提取及放电识别方法。首先,将局部放电信号使用S变换得到时频图和时频矩阵A;然后联合S变换时频图与谱峭度算法,从矩阵A中截取局部放电主要特征所在的时频矩阵B,在降低矩阵维数的同时去除白噪声的干扰;然后对时频矩阵B进行奇异值分解,提取合适个数的奇异值作为特征向量;将特征向量作为概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的输入,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化概率神经网络,最终实现局部放电信号的识别。研究结果表明,所提方法能够很好地识别电缆局部放电类型,且识别效果优于GA-BP。 展开更多
关键词 局部放电识别 S变换 奇异值分解 遗传算法 概率神经网络
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基于概率神经网络的变压器故障诊断的研究 被引量:18
10
作者 银涛 《电气应用》 北大核心 2006年第10期15-17,36,共4页
电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义,本文介绍了基于概率故障神经网络(PNN)在变压器故障诊断中的应用。通过运用所设计的网络针对不同类型故障进行定性诊断并比较实验数据的合理性,仿真结果表明,这种方... 电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义,本文介绍了基于概率故障神经网络(PNN)在变压器故障诊断中的应用。通过运用所设计的网络针对不同类型故障进行定性诊断并比较实验数据的合理性,仿真结果表明,这种方法应用于工程实际问题具有良好的有效性和实用性。 展开更多
关键词 概率神经网络 变压器 故障诊断
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复杂背景下的大豆叶片识别 被引量:18
11
作者 汤晓东 刘满华 +1 位作者 赵辉 陶卫 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第4期385-390,共6页
利用计算机视觉和图像处理技术对叶片进行识别在农业领域逐步得到应用,但是,将叶片从具有复杂背景的图像中准确识别出来还是很难。本文提出了一种能有效地从具有复杂背景的图像中识别大豆叶片的算法。该方法首先利用基于HSI空间的三次... 利用计算机视觉和图像处理技术对叶片进行识别在农业领域逐步得到应用,但是,将叶片从具有复杂背景的图像中准确识别出来还是很难。本文提出了一种能有效地从具有复杂背景的图像中识别大豆叶片的算法。该方法首先利用基于HSI空间的三次标记分水岭算法提取出目标叶片,而后计算出目标叶片的形态参数,最后利用训练好的概率神经网络分类器对大豆叶片进行识别。对大豆叶片120幅样本图像能达到85.37%的识别成功率,证明了此方法的有效性。 展开更多
关键词 图像处理 大豆叶片 叶片提取 概率神经网络 叶片识别
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基于概率神经网络的城市湖泊生态系统健康评价研究 被引量:17
12
作者 肖韬 袁兴中 +8 位作者 唐清华 高强 庞志研 祝慧娜 毕温凯 林同云 梁婕 江洪炜 曾光明 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期3166-3172,共7页
概率神经网络(PNN)是一种结构简单、训练简捷、应用十分广泛的人工神经网络,并且在水质分类等环境领域已取得一定研究成果.本文选取广州市最大的人工湖——白云湖作为研究对象,结合其水质监测数据及生物监测数据,建立概率神经网络模型... 概率神经网络(PNN)是一种结构简单、训练简捷、应用十分广泛的人工神经网络,并且在水质分类等环境领域已取得一定研究成果.本文选取广州市最大的人工湖——白云湖作为研究对象,结合其水质监测数据及生物监测数据,建立概率神经网络模型对其进行湖泊生态系统健康评价,得到不同监测时间点的湖泊生态系统健康评价结果.分析表明:①白云湖生态系统比较脆弱,目前净化水质的效果有限;②各监测点的评价结果均呈季节性变化,丰水期湖泊生态系统健康状态好于枯水期,年际变化不显著.实验结果表明,利用概率神经网络对湖泊生态系统健康状态进行评价是可行的,与传统评价方法相比,其具有训练时间短、权重确定客观、输出结果稳定等优势,可以运用到更多相关领域. 展开更多
关键词 概率神经网络 湖泊生态系统 健康评价
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基于概率神经网络的广东省土地资源评价 被引量:12
13
作者 薛月菊 胡月明 +1 位作者 杨敬锋 陈其昌 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期108-110,共3页
用概率神经网络的方法,以广东省土地资源为对象进行了土地资源评价的研究,并与BP网络的评价结果作了比较.结果表明,用概率神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加准确,更加切合实际情况,一定程度上避免了人为因素的干扰,提高了... 用概率神经网络的方法,以广东省土地资源为对象进行了土地资源评价的研究,并与BP网络的评价结果作了比较.结果表明,用概率神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加准确,更加切合实际情况,一定程度上避免了人为因素的干扰,提高了土地资源评价的准确性. 展开更多
关键词 概率神经网络 土地资源评价 BP网络
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三峡水库蓄水前后近坝水域的水质评价与分析 被引量:11
14
作者 陈永灿 付健 +1 位作者 刘昭伟 高千红 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期51-55,共5页
根据三峡水库坝上、下游4个代表性断面1998年-2004年的水质监测数据,采用概率神经网络水质评价模型,以氧平衡因子、毒物因子和营养盐类因子作为评价因子,对三峡水库蓄水前后近坝水域水质进行评价和对比。评价结果表明,蓄水初期,氧平衡... 根据三峡水库坝上、下游4个代表性断面1998年-2004年的水质监测数据,采用概率神经网络水质评价模型,以氧平衡因子、毒物因子和营养盐类因子作为评价因子,对三峡水库蓄水前后近坝水域水质进行评价和对比。评价结果表明,蓄水初期,氧平衡因子评价结果坝前变化不大,坝后略有好转;毒物因子和营养盐类因子评价结果坝前坝后都略有好转。分析表明,营养盐类因子是制约库区水质的控制性因子。蓄水后,需要防治坝下游的溶解氧超饱和问题,库区的二次污染问题和富营养化问题。 展开更多
关键词 环境水利 水质评价 概率神经网络 三峡水库 近坝水域
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基于改进概率神经网络的手势动作识别 被引量:11
15
作者 尚小晶 田彦涛 +1 位作者 李阳 王立刚 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2010年第5期459-466,共8页
为寻找一种快速且高识别率的手势识别方法,提出一种基于改进的概率神经网络手势识别算法。该算法采用K-W检验方法实现sEMG(Surface-Myoelectrogram Gestures)的特征选择,利用粒子群优化方法对传播率参数进行优化。在7种手部姿势识别的... 为寻找一种快速且高识别率的手势识别方法,提出一种基于改进的概率神经网络手势识别算法。该算法采用K-W检验方法实现sEMG(Surface-Myoelectrogram Gestures)的特征选择,利用粒子群优化方法对传播率参数进行优化。在7种手部姿势识别的实验中,该算法平均正确识别率均在90%以上,而传统BP算法的正确率仅为85.7%。仿真实验结果表明,改进的概率神经网络算法具有更短的训练时间和更强的分类能力。 展开更多
关键词 表面肌电信号 模式识别 概率神经网络 K-W检验 粒子群优化
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基于概率神经网络的电压暂态扰动分类 被引量:10
16
作者 张文涛 王成山 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第18期34-38,共5页
概率神经网络主要应用于模式识别、分类等问题,有很多优良的性质,但结构上固有的2个缺点限制了其应用。文中通过把测试样本由线性不可分转化为线性可分,在不改变概率神经网络结构的条件下,对其2个缺点进行了改进,扩大了方法的应用范围... 概率神经网络主要应用于模式识别、分类等问题,有很多优良的性质,但结构上固有的2个缺点限制了其应用。文中通过把测试样本由线性不可分转化为线性可分,在不改变概率神经网络结构的条件下,对其2个缺点进行了改进,扩大了方法的应用范围。经电压暂态扰动分类的仿真验证了改进后的方法可取得更高的正确率。 展开更多
关键词 电能质量 概率神经网络 电压暂态扰动分类
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基于概率神经网络的凝汽器故障诊断研究 被引量:11
17
作者 孙晓刚 张建华 +1 位作者 侯国莲 金慰刚 《现代电力》 2005年第3期58-61,共4页
基于概率神经网络(PNN)提出了一种新的汽轮机组凝汽器故障诊断方法。PNN是一种可用于模式分类的神经网络,其实质是基于Bayes分类规则与Parzen窗的概率密度函数方法发展而来的一种并行算法。PNN可以克服反向传播神经网络(BPNN)学习收敛... 基于概率神经网络(PNN)提出了一种新的汽轮机组凝汽器故障诊断方法。PNN是一种可用于模式分类的神经网络,其实质是基于Bayes分类规则与Parzen窗的概率密度函数方法发展而来的一种并行算法。PNN可以克服反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,而且优于常见的凝汽器故障诊断方法:PNN学习规则简单,训练速度快,可以满足训练上实时处理的要求;训练不需要太多样本,模式分类能力强,而且具有很高的运算速度;抗干扰能力强,对传感器测量噪声具有较强的诊断鲁棒性;新的训练样本也很容易加入以前训练好的分类器中,很适用于在线检测。将该方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中,仿真结果表明了该网络在分类应用中的快速性、准确性,而且易于工程实现。 展开更多
关键词 概率神经网络 凝汽器 故障诊断 模式分类 Parzen窗方法
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基于概率神经网络的乳腺癌计算机辅助诊断 被引量:11
18
作者 程智辉 陈将宏 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第9期166-169,共4页
由于癌细胞多形性,细针吸取细胞学检查存在局限性,辩识能力不足,造成误诊。为进一步提高乳腺癌辅助诊断的准确性,提出了一种基于概率神经网络的乳腺癌辅助诊断方法。首先建立基于概率神经网络的分类模型,其次确定网络的训练集和测试集,... 由于癌细胞多形性,细针吸取细胞学检查存在局限性,辩识能力不足,造成误诊。为进一步提高乳腺癌辅助诊断的准确性,提出了一种基于概率神经网络的乳腺癌辅助诊断方法。首先建立基于概率神经网络的分类模型,其次确定网络的训练集和测试集,接着找出最优的径向基函数分布密度,最后计算5-折交叉验证的测试准确度,并对仿真方法和结果进行了检验。将仿真结果和检验结果与已有文献中所得出的结果进行对比分析,表明用概率神经网络进行乳腺癌的辅助诊断,具有准确度高,诊断用时少,易于实现等优点,说明了其在乳腺癌计算机辅助诊断方面的可行性和优越性。 展开更多
关键词 概率神经网络 乳腺癌 计算机辅助诊断
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基于概率神经网络的欺诈性财务报告的识别研究 被引量:6
19
作者 蒙肖莲 李金林 杨毓 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2009年第1期36-45,共10页
本文探索概率神经网络PNNs(Probabilistic Neural Networks)在构建欺诈性财务报告识别模型方面的有效性,重点探讨了PNN模型变量的选择及平滑参数的确定问题,同时将所提出模型的性能和人工神经网络(ANNs)、logit回归模型的性能进行了比较... 本文探索概率神经网络PNNs(Probabilistic Neural Networks)在构建欺诈性财务报告识别模型方面的有效性,重点探讨了PNN模型变量的选择及平滑参数的确定问题,同时将所提出模型的性能和人工神经网络(ANNs)、logit回归模型的性能进行了比较.结果证明,PNN模型具有很高的预测力,并发现该模型的性能优于ANN模型以及logit回归模型. 展开更多
关键词 概率神经网络 欺诈性财务报告 识别模型
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基于概率神经网络的中医脉象识别方法研究 被引量:6
20
作者 郭红霞 王炳和 +1 位作者 郑思仪 师义民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第20期194-196,203,共4页
中医脉象客观化研究的关键在于对各种脉象进行客观检测和正确识别。在长期对中医脉象进行临床检测、采集和分析的基础上,针对中医脉象模糊性强、种类繁多、特征复杂的特点,以及传统识别方法和BP神经网络识别方法的不足,提出了一种基于... 中医脉象客观化研究的关键在于对各种脉象进行客观检测和正确识别。在长期对中医脉象进行临床检测、采集和分析的基础上,针对中医脉象模糊性强、种类繁多、特征复杂的特点,以及传统识别方法和BP神经网络识别方法的不足,提出了一种基于概率神经网络(Probabilistic Neural Network,简称PNN)的中医脉象识别方法;运用所建立的PNN脉象识别模型对中医常见的12种脉象进行了识别和检验,识别正确率平均达93%(而传统模糊聚类方法的为75%,BP神经网络方法的为87.1%)。最后对PNN方法和BP神经网络方法的识别性能做了对比实验,发现在强噪声干扰下PNN方法对脉象的识别正确率远高于BP神经网络方法。 展开更多
关键词 中医脉象 模式识别 PNN Bayes准则
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