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多神经网络与证据理论融合的变压器故障综合诊断方法研究 被引量:98
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作者 廖瑞金 廖玉祥 +1 位作者 杨丽君 王有元 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期119-124,共6页
电力变压器发生故障的部位多,故障原因、现象复杂,在故障诊断中,可以通过变压器不同方面的特征信号从不同侧面来反映变压器的故障。因而需要对变压器的多种特征信号进行综合处理和协同分析。该文结合色谱数据和电气试验数据,利用数据融... 电力变压器发生故障的部位多,故障原因、现象复杂,在故障诊断中,可以通过变压器不同方面的特征信号从不同侧面来反映变压器的故障。因而需要对变压器的多种特征信号进行综合处理和协同分析。该文结合色谱数据和电气试验数据,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机结合,使两者优势互补,提出了多神经网络与证据理论融合的变压器故障综合诊断方法。诊断结果表明,运用提出的融合诊断算法,能充分利用色谱数据和电气试验数据的冗余、互补信息,使基于多种特征信号综合诊断结果的准确性和可靠性比基于单一故障特征的诊断得到有效的提高。 展开更多
关键词 变压器 多神经网络 D-S证据理论 综合诊断
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多神经网络协作的军事领域命名实体识别 被引量:32
2
作者 尹学振 赵慧 +2 位作者 赵俊保 姚婉薇 黄泽林 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期648-655,共8页
互联网公开数据蕴含着大量高价值的军事情报,成为获取开源军事情报的重要数据源之一。军事领域命名实体识别是进行军事领域信息提取、问答系统、知识图谱等工作的基础性关键任务。相比较于其他领域的命名实体,军事领域命名实体边界模糊... 互联网公开数据蕴含着大量高价值的军事情报,成为获取开源军事情报的重要数据源之一。军事领域命名实体识别是进行军事领域信息提取、问答系统、知识图谱等工作的基础性关键任务。相比较于其他领域的命名实体,军事领域命名实体边界模糊,界定困难;互联网媒体中军事术语表达不规范,随意性的简化表达现象较普遍;现阶段面向军事领域的公开语料鲜见。该文提出一种考虑实体模糊边界的标注策略,结合领域专家知识,构建了基于微博数据的军事语料集MilitaryCorpus;提出一种多神经网络协作的军事领域命名实体识别模型,该模型通过基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representations from transformers, BERT)的字向量表达层获得字级别的特征,通过双向长短时记忆神经网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)层抽取上下文特征形成特征矩阵,最后由条件随机场层(conditional random field, CRF)生成最优标签序列。实验结果表明:相较于基于CRF的实体识别模型,应用该文提出的BERT-BiLSTM-CRF模型召回率提高28.48%,F值提高18.65%;相较于基于BiLSTM-CRF的实体识别模型,该文模型召回率提高13.91%,F值提高8.69%;相较于基于CNN (convolutional neural networks)-BiLSTM-CRF的实体识别模型,该文模型召回率提高7.08%,F值提高5.15%。 展开更多
关键词 军事命名实体识别 双向偏码器(BERT) 模糊边界 多神经网络
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多神经网络与证据理论的变压器故障诊断方法 被引量:17
3
作者 张文元 赵卫国 +2 位作者 晋涛 俞华 王伟 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期207-211,共5页
针对电力变压器故障难以快速、准确定位和辨识的问题,提出一种基于多神经网络与证据理论相融合的变压器故障诊断方法。该方法将神经网络强非线性拟合的能力与证据理论在不确定性推理问题中能折衷处理主、客观矛盾的优势相结合。利用神... 针对电力变压器故障难以快速、准确定位和辨识的问题,提出一种基于多神经网络与证据理论相融合的变压器故障诊断方法。该方法将神经网络强非线性拟合的能力与证据理论在不确定性推理问题中能折衷处理主、客观矛盾的优势相结合。利用神经网络的学习、记忆、识别功能,对油中溶解气体数据与常规电气试验数据进行初步处理,再应用数据融合原理,对神经网络处理的初步结果进行证据理论融合,实现对变压器故障的精准诊断。实例分析结果表明,该方法对于变压器故障诊断准确率达73%。 展开更多
关键词 变压器 多神经网络 证据理论 故障诊断
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基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型研究
4
作者 谢苗苗 李华龙 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2024年第9期41-47,共7页
为了解决南方地区夏季高温高湿蛋鸡舍环境质量难以精准评价与调控的问题,试验构建了基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型,将采集的蛋鸡舍多环境因子数据作为输入,将依据产蛋率划分的环境质量等级作为输出,对反向传播(BP... 为了解决南方地区夏季高温高湿蛋鸡舍环境质量难以精准评价与调控的问题,试验构建了基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型,将采集的蛋鸡舍多环境因子数据作为输入,将依据产蛋率划分的环境质量等级作为输出,对反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络和广义回归(GRNN)神经网络三种神经网络进行训练验证,得到蛋鸡舍环境质量初步评价结果,然后将归一化后神经网络组的输出作为改进D-S证据理论基本概率分配的输入,利用改进的D-S证据理论方法,融合计算得到蛋鸡舍环境质量的综合评价结果。结果表明:在神经网络初级融合评价有冲突的情况下,改进的D-S证据理论法对蛋鸡舍环境状态为差的支持率为0.796 4,而传统D-S证据理论方法、Murphy方法和邓勇方法对蛋鸡舍环境状态为差的支持率分别为0.698 7,0.687 8,0.694 0。说明试验构建的综合评价模型对蛋鸡舍环境的融合评价精度和准确率更高,可以有效解决融合决策失误问题,可用于南方夏季高温高湿蛋鸡舍环境的精准调控。 展开更多
关键词 多神经网络 改进的D-S证据理论 蛋鸡舍 高温高湿环境 环境评价 融合决策
原文传递
多神经网络与证据理论相融合的掘进机动载荷识别方法 被引量:3
5
作者 王伟 田慕琴 +3 位作者 闫琳 俞华 张娜 刘宏 《煤炭技术》 CAS 2018年第4期228-231,共4页
针对岩巷掘进机工作时负载多变、动载荷实时识别难度大而无法实时为截割速度调整提供依据等问题,提出了一种基于多神经网络与证据理论相融合的掘进机动载荷识别方法。该方法利用神经网络的学习、记忆、识别功能,对多种数据进行初步处理... 针对岩巷掘进机工作时负载多变、动载荷实时识别难度大而无法实时为截割速度调整提供依据等问题,提出了一种基于多神经网络与证据理论相融合的掘进机动载荷识别方法。该方法利用神经网络的学习、记忆、识别功能,对多种数据进行初步处理,再结合数据融合原理,对神经网络处理的初步结果进行证据理论融合诊断,实时识别掘进机的动载荷。 展开更多
关键词 岩巷掘进机 动载荷识别 截割速度调整 多神经网络 证据理论
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基于多神经网络的入侵检测系统模型研究
6
作者 李波 《铁路计算机应用》 2009年第7期42-44,共3页
为了进一步提高入侵检测系统的检测性能,提出一种新型的基于多神经网络的入侵检测系统模型IDSMN。该模型引入多神经网络和模糊理论,基本思想是将网络数据集分成不同类型的子集,在不同子集上训练形成不同的子神经网络,然后用模糊理论进... 为了进一步提高入侵检测系统的检测性能,提出一种新型的基于多神经网络的入侵检测系统模型IDSMN。该模型引入多神经网络和模糊理论,基本思想是将网络数据集分成不同类型的子集,在不同子集上训练形成不同的子神经网络,然后用模糊理论进行多神经网络非线性融合,形成最优判断。 展开更多
关键词 多神经网络 入侵检测 模糊理论 数据集
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预焙铝电解槽电流效率软测量模型研究初探 被引量:1
7
作者 邓胜祥 邓佳 +1 位作者 谢青松 李昕卉 《轻金属》 CSCD 北大核心 2012年第4期29-33,37,共6页
针对铝电解槽电流效率难以在线测量的特点,提出了基于模糊C-均值聚类的多神经网络电流效率软测量模型。通过采集某厂200kA预焙电解槽的槽电压、电解质温度、分子比、电解质水平、铝水平、氟化铝投入量等工艺参数的历史数据作为样本;使... 针对铝电解槽电流效率难以在线测量的特点,提出了基于模糊C-均值聚类的多神经网络电流效率软测量模型。通过采集某厂200kA预焙电解槽的槽电压、电解质温度、分子比、电解质水平、铝水平、氟化铝投入量等工艺参数的历史数据作为样本;使用自标准化方法对样本数据进行预处理;再将处理后的数据用模糊C方法进行聚类得到优化样本;利用多神经网络对这些样本进行训练,得到电流效率的软测量模型。应用该模型对200kA预焙铝电解槽电流效率进行在线测量发现,测量值与实际值对比,测量误差不超过4.83%。 展开更多
关键词 预焙铝电解槽 电流效率 软测量 模糊聚类 多神经网络
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基于多级神经网络结构的手写体汉字识别 被引量:19
8
作者 金连文 徐秉铮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第5期21-27,共7页
本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构(Multi-stageNeuralNetworkArchitecture,MNNA)模型。在该模型中,我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成在一起而构成一... 本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构(Multi-stageNeuralNetworkArchitecture,MNNA)模型。在该模型中,我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成在一起而构成一个完整的模式识别系统。我们讨论了设计MNNA的一般原理,并提出了一个基于多层前馈神经网络的三级结构的手写体汉字识别实验系统。三种不同的特征提取方法被应用于各级子系统之中。对100个汉字15000个样本的实验我们得到了99.34%的识别率,0.36%的拒识率和0.3%的误识率。 展开更多
关键词 多级 神经网络结构 手写体汉字识别 特征提取
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多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用 被引量:16
9
作者 侯祥林 张春晖 徐心和 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期20-23,共4页
将神经网络总体平均误差作为目标函数 ,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量 ,通过设计变量合理排序与分配 ,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法·与BP算法和梯度优化算法相比 ,既能实现每步... 将神经网络总体平均误差作为目标函数 ,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量 ,通过设计变量合理排序与分配 ,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法·与BP算法和梯度优化算法相比 ,既能实现每步迭代在搜索方向上获得最优步长保证目标函数递减 ,又能克服在目标点附近的振荡现象·编制出神经网络权值和阈值计算的通用程序 ,给出神经网络合理结构选择的基本原理·通过足球机器人位置分析算例的神经网络分析和模式识别 ,表明所提出算法的有效性和实际应用价值· 展开更多
关键词 最优化方法 共轭梯度法 多层神经网络 权值 阈值 网络合理结构 模式识别
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人工神经网络在电力设备红外测温中的应用研究
10
作者 赵李强 张少杰 +5 位作者 周静波 陈国坤 焦宗寒 杨伟 王欣 刘荣海 《云南电力技术》 2024年第2期49-53,共5页
变电站中电力设备发热会对电网运行造成很大隐患,极大地降低电能质量和供电可靠性,因此有必要在变电站常规巡检中监测变压器、高压开关柜、绝缘子、导线接触点的温度,以确保变电站电气设备正常稳定运行。传统的变电站温度采集方式极为... 变电站中电力设备发热会对电网运行造成很大隐患,极大地降低电能质量和供电可靠性,因此有必要在变电站常规巡检中监测变压器、高压开关柜、绝缘子、导线接触点的温度,以确保变电站电气设备正常稳定运行。传统的变电站温度采集方式极为费时、费力,并且由于相间及相地电压非常高,使得传统测温方法对人员的安全也有很大的威胁,而且也容易误检、漏检,容易造成人员和资源的浪费。针对这此现象开展无人机巡检红外照片自动测温是保障电气设备稳定运行的有效措施,如何快速且自动地识别无人机红外巡检照片中的设备温度异常点是一个亟待解决的问题。本文提出一种通过人工神经网络近似红外图像像素RGB值到摄氏温度值映射关系的方法,该方法将红外图像像素点的RGB值作为人工神经网络的输入,网络的输出为摄氏温度值。我们使用变电站常规巡检中获取的红外图像为数据源,对具有三个隐藏层的全连接人工神经网络进行训练,测试结果显示该人工神经网络对塔材和绝缘子的拟合程度较好偏差值小于1℃,对树木和天空的拟合能力较差偏差大于1℃。 展开更多
关键词 变电站巡检 红外测温 近似定理 人工神经网络 多层神经网络拟合
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一种基于神经网络的激光水下目标探测方法 被引量:1
11
作者 程文青 何建华 沈春蕾 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1999年第3期56-58,共3页
提出了一种利用多层面神经网络进行激光水下目标检测的新方法.理论分析和实验表明,新方法不仅适用于不同的激光探测系统参数。
关键词 激光雷达 神经网络 信号检测 水下目标探测
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选煤厂浮选机自动化控制系统优化设计改造 被引量:4
12
作者 张振斌 《自动化与仪表》 2021年第7期64-68,共5页
在协同控制理念下,对选煤厂浮选机自动化系统进行优化设计改造,并分析其控制效率。以浮选机对应的原矿精磨颗粒的给进量、搅拌系统转速、压气流量、上刮板转速、下刮板转速、浮选液加入及回收量等为控制对象,结合选煤厂全系统的仓位控... 在协同控制理念下,对选煤厂浮选机自动化系统进行优化设计改造,并分析其控制效率。以浮选机对应的原矿精磨颗粒的给进量、搅拌系统转速、压气流量、上刮板转速、下刮板转速、浮选液加入及回收量等为控制对象,结合选煤厂全系统的仓位控制参数,使用模糊多列神经网络为数据反馈处理方法,对选煤厂浮选机控制系统进行优化改造。发现通过在自动化系统中加强浮选机的协同性,可以有效地提升选煤厂产量并压制成本。 展开更多
关键词 选煤厂 浮选机 自动化控制 模糊多列神经网络 协同控制
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基于KFCM-MNN并联式混合动力汽车能量管理策略 被引量:2
13
作者 孔慧芳 朱翔 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第4期485-489,共5页
为了提高并联式混合动力汽车的燃油经济性,文章提出了一种基于核模糊c聚类(kernel fuzzy cmeans clustering,KFCM)的多神经网络(multi-neural network,MNN)能量管理设计方法。采用动态规划全局优化离线仿真得到全局最优解,使用KFCM算法... 为了提高并联式混合动力汽车的燃油经济性,文章提出了一种基于核模糊c聚类(kernel fuzzy cmeans clustering,KFCM)的多神经网络(multi-neural network,MNN)能量管理设计方法。采用动态规划全局优化离线仿真得到全局最优解,使用KFCM算法对全局最优解数据集合按照车辆运行模式作聚类划分,针对每一个聚类建立局部神经网络。训练后的MNN模型结构根据实时工况,将多个局部神经网络的输出联结作为能量管理策略的输出,以实现发动机和电机转矩的实时优化分配。仿真结果表明,基于KFCM-MNN的能量管理策略,具有对动态规划能量管理策略很好的学习模拟能力,是一种准最优的控制策略。 展开更多
关键词 并联式混合动力汽车 动态规划 多神经网络(MNN) 核模糊c聚类(KFCM) 能量管理策略
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基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正
14
作者 丁晖 刘君华 申忠如 《计量学报》 CSCD 北大核心 2001年第3期196-200,共5页
为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参... 为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参数对传感器输出的影响 ,实现正确检测传感器的输入。同时本文首次提出了一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络 ,并将其用于实现该修正方法。模拟实验表明 ,该网络在泛化能力、学习速度等方面均优于BP网络和RBF网络。其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习 ,具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 静态误差修正 多传感器数据融合 分布式多子网神经网络 传感器冗余法
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多层神经网络的BP算法及其在机器人控制中的应用
15
作者 林雄 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第S1期184-189,共6页
用多层神经网络的反向传播学习算法,计算出权值和阈值函数的更新量;用这一算法对机器人的反向动态控制模型进行实验研究,最后给出了实验结果;探讨了出现误差时的解决方法.
关键词 多层神经网络 BP算法 应用
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基于模糊粗糙集的公共文化服务效能评估方法
16
作者 郭帅 高全力 邵连合 《计算机技术与发展》 2022年第12期129-135,共7页
公共文化服务效能评估是衡量公共文化机构所提供服务的成效与供给能力的重要依据。实际评估中由于场馆基础建设不统一、评估方法多以主观性评估为主,难以对文化机构服务效能进行客观准确的评估。为解决上述问题,该文提出一种融合模糊粗... 公共文化服务效能评估是衡量公共文化机构所提供服务的成效与供给能力的重要依据。实际评估中由于场馆基础建设不统一、评估方法多以主观性评估为主,难以对文化机构服务效能进行客观准确的评估。为解决上述问题,该文提出一种融合模糊粗糙集与多输入神经网络的公共文化服务评估模型。结合陕西地区公共文化机构发展水平,基于国家公共图书馆定级标准构建了效能评估指标体系。通过模糊粗糙集模型对指标集进行约简,在保证信息完备的情况下消减冗余和稀疏指标项。通过CRITIC法计算场馆评估指标的客观权重,将其与专家主观经验赋权同时输入网络模型,最终生成融合主客观数据的公共文化机构评估模型。实验结果表明,模型能较好克服数据集稀疏和指标集冗余的问题,且评估准确性较其他方法有所提升。 展开更多
关键词 公共文化服务 效能评估 模糊粗糙集 CRITIC法 多输入神经网络
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外部圆形裂纹轴对称结构弹性分析的多神经网络联合训练方法
17
作者 贺云 杜娟 李海滨 《力学与实践》 北大核心 2022年第5期1159-1171,共13页
轴对称结构裂纹弹性力学分析是工程实践中重要而基础的问题,相比传统有限单元法,提出一种新的数值求解方法,从而提高计算精度和效率,得到了学者们的广泛关注。本文对于具有应力边界的规则外部圆形裂纹轴对称结构,根据弹性理论,归结为求... 轴对称结构裂纹弹性力学分析是工程实践中重要而基础的问题,相比传统有限单元法,提出一种新的数值求解方法,从而提高计算精度和效率,得到了学者们的广泛关注。本文对于具有应力边界的规则外部圆形裂纹轴对称结构,根据弹性理论,归结为求解具有边界条件的相容方程。将应力函数假设为统一的神经网络形式,根据相容方程及边界条件与应力函数的微分关系分别构造应力函数表示的相容方程及应力边界条件的神经网络结构。通过多神经网络联合训练,提取网络参数,从而实现应力分量的求解。在本文中,针对轴对称结构裂纹给出了极坐标系下的神经网络求解方法。数值算例表明,相比传统有限单元法,本文方法在计算精度和效率上都有其优越性。 展开更多
关键词 轴对称结构 裂纹 相容方程 边界条件 多神经网络联合训练
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多层前向网络的交叉覆盖设计算法 被引量:158
18
作者 张铃 张钹 殷海风 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第7期737-742,共6页
文章根据多层前向权、阈值神经网络的设计原则,将设计过程分成两步进行:先用尽可能少的领域将样本中的各类分隔开来,然后再用作者提出的交叉覆盖算法进行网络设计.文章给出两个很有代表性的模拟例子,一个是平面上两根螺线的分离问... 文章根据多层前向权、阈值神经网络的设计原则,将设计过程分成两步进行:先用尽可能少的领域将样本中的各类分隔开来,然后再用作者提出的交叉覆盖算法进行网络设计.文章给出两个很有代表性的模拟例子,一个是平面上两根螺线的分离问题,另一个是“无穷样本学习”的例子. 展开更多
关键词 多层神经网络 设计原则 交叉覆盖算法
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基于多神经网络的三电平逆变器器件开路故障诊断方法 被引量:66
19
作者 陈丹江 叶银忠 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期120-126,共7页
研究了三电平逆变器功率器件故障的诊断问题,以实现单个器件开路和多个器件同时开路的多故障模式的诊断。采用三电平逆变器的上、中、下桥臂电压作为测量信号,以分离不同的故障模式。利用频谱分析提取桥臂电压的谐波幅值和相位作为故障... 研究了三电平逆变器功率器件故障的诊断问题,以实现单个器件开路和多个器件同时开路的多故障模式的诊断。采用三电平逆变器的上、中、下桥臂电压作为测量信号,以分离不同的故障模式。利用频谱分析提取桥臂电压的谐波幅值和相位作为故障特征信息。提出了多神经网络结构和算法,实现了多模式故障的诊断。仿真和实验结果表明,该方法能够区分多种故障模式,并精确定位到故障器件,且诊断结果精度高,抗干扰能力强。 展开更多
关键词 三电平 故障诊断 频谱分析 多神经网络 桥臂电压
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多层人工神经网络合理结构的确定方法 被引量:36
20
作者 侯祥林 胡英 +1 位作者 李永强 徐心和 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期35-38,共4页
隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给... 隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给出隐层层数和每个隐层单元数量选取应该满足的基本条件·提出多层神经网络合理结构,即隐层层数和每个隐层单元数量选取的一般原则,给出隐层结构定量求解的直接计算方法和间接优化计算方法·对具体算例进行了合理结构分析,通过神经网络优化算法对多种结构组合比较,表明所提出的合理结构分析方法的正确性·这种方法将为多层神经网络在工程应用中如何选取合理结构提供理论依据和选取有效方法· 展开更多
关键词 多层人工神经网络 隐层结构分析 隐层层数 隐层单元数量 非线性方程组 优化算法
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