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旋转机械故障诊断的量子神经网络算法 被引量:15
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作者 朱大奇 陈尔奎 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期132-136,共5页
针对故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题,将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中,提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合故障诊断算法。并将其应用到旋转机械故障诊断中,通过测试被诊断设备的振动速度和... 针对故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题,将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中,提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合故障诊断算法。并将其应用到旋转机械故障诊断中,通过测试被诊断设备的振动速度和加速度信号,求出两传感器对各故障模式的故障隶属度,利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合,得到融合的各故障模式隶属度值,确定真正的故障模式,提高了故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 量子神经网络 多层激励函数 信息融合 模式识别 故障诊断
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城市车路协同系统下实时交通状态评价方法 被引量:17
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作者 王庞伟 于洪斌 +2 位作者 张为 王力 吴文祥 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期176-187,共12页
交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息.为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性.目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息... 交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息.为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性.目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势,提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先,定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式,并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性;其次,从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合,应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标,并根据层次分析法确立指标权重,同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则,从而融合动态车辆数据与静态路段参数.计算得出交通状态评价结果与评分;最后,由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明:测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致.能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性.同时为车路协同技术应用于实时交通诱导.缓解城市交通拥堵提供了理论依据。 展开更多
关键词 交通工程 交通状态评价 多级模糊综合 车路协同系统 信息融合
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基于信息融合的变压器故障多级诊断方法 被引量:6
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作者 张爱兰 许志元 +3 位作者 杨琦欣 刘春明 朱彦玮 李晓磊 《电工电气》 2019年第6期15-20,共6页
建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现... 建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现对变压器故障的深度诊断与定位。通过应用实例证明,该方法可以有效提高变压器故障诊断的精度和可信度,减小诊断的不确定性。 展开更多
关键词 变压器故障 多级诊断 改进D-S证据理论 信息融合
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物联网信息集的多层次划分融合仿真 被引量:3
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作者 傅文博 张杰 《计算机仿真》 北大核心 2019年第9期330-333,共4页
为了提高信息利用率,增强物联网信息集的融合效果,针对当前信息融合算法存在的融合结果置信度较低、耗时较长等问题,提出一种基于灰色关联分析的物联网信息集多层次划分融合算法。采用信息聚类划分将物联网信息集分解为多个数据簇,对各... 为了提高信息利用率,增强物联网信息集的融合效果,针对当前信息融合算法存在的融合结果置信度较低、耗时较长等问题,提出一种基于灰色关联分析的物联网信息集多层次划分融合算法。采用信息聚类划分将物联网信息集分解为多个数据簇,对各数据簇进行特征向量提取,并根据特征向量完成信息的初步特征融合;对各网络节点信息进行数据层融合,计算各信息及节点的不可信度,剔除不可信度较高的信息数据;对剩余数据,采用灰色关联矩阵分析各信息间的关联度,选择最优信息序列进行信息的时间——空间融合计算;结合初步特征融合和信息时空融合,实现物联网信息集的多层次深度划分、准确融合。实验结果表明,所提算法的融合效果更好,信息融合结果的置信度在90%以上,高于实验对比算法,且融合所需时间较短,效率更高,对于物联网信息融合具有一定参考价值和实用价值。 展开更多
关键词 物联网 多层次 信息融合 灰色关联分析
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基于频谱及轴心轨迹图的汽轮机故障诊断 被引量:1
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作者 高俊如 孙亚军 班牧原 《热力发电》 CAS 北大核心 2014年第8期140-142,146,共4页
采用频谱及轴心轨迹图的方法提取仿真台得到的故障振动信号特征,分别建立子BP神经网络,并采用D-S证据理论对子BP神经网络的输出进行融合(多层信息融合)方法,从不同侧面对故障进行诊断。结果表明:采用多层信息融合方法的故障诊断置信度... 采用频谱及轴心轨迹图的方法提取仿真台得到的故障振动信号特征,分别建立子BP神经网络,并采用D-S证据理论对子BP神经网络的输出进行融合(多层信息融合)方法,从不同侧面对故障进行诊断。结果表明:采用多层信息融合方法的故障诊断置信度比频谱方法提高约0.03,比轴心轨迹图方法提高0.4,效果显著;对故障类型的识别准确率具有显著提高。 展开更多
关键词 汽轮机 故障诊断 频谱 轴心轨迹 子BP神经网络 D-S证据理 多层信息融合 置信度
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面向卫星总体总装信息的多层级融合模型与管理 被引量:1
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作者 王自军 王新翔 +1 位作者 王一全 赵佩麟 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期654-662,共9页
针对卫星总体总装信息采用的传统管理模式制约着卫星研制向短周期、高水平迈进的问题,为实现卫星总体总装信息从传统管理模式向信息化管理模式转换,并为全流程数据无缝流转和驱动的卫星智能制造打下基础,在对卫星总体总装过程和信息构... 针对卫星总体总装信息采用的传统管理模式制约着卫星研制向短周期、高水平迈进的问题,为实现卫星总体总装信息从传统管理模式向信息化管理模式转换,并为全流程数据无缝流转和驱动的卫星智能制造打下基础,在对卫星总体总装过程和信息构成调研分析的基础上,通过抽象、聚类和分层融合,构建了面向卫星总体总装信息的多层级集成融合模型,研究了卫星总体总装信息的信息化管理方法。经多型号卫星试用,验证了所研成果能够满足卫星总体总装数据信息化管理的需求。 展开更多
关键词 卫星 总体总装 多层级模型 信息融合 信息管理 模型
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基于智能结点的工业监控信息融合模型的研究
7
作者 胡胜利 钱旭 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第23期5996-5999,共4页
在目前工业生产监控系统结构的基础上,提出了基于嵌入式智能结点的分布式控制系统。分析了多传感器信息融合和嵌入式系统的应用原理,给出了智能结点系统结构,建立了多级信息融合的软件模型,最后对智能结点原型进行了仿真实验,对信息融... 在目前工业生产监控系统结构的基础上,提出了基于嵌入式智能结点的分布式控制系统。分析了多传感器信息融合和嵌入式系统的应用原理,给出了智能结点系统结构,建立了多级信息融合的软件模型,最后对智能结点原型进行了仿真实验,对信息融合模型进行了验证。实验结果表明,该模型能对信息进行有效地融合,说明了模型的可行性。 展开更多
关键词 分布式控制系统 嵌入式系统 智能结点 传感器 多级信息融合
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基于大脑磁共振成像的多模态多层次信息融合方法
8
作者 南姣芬 孟攀婷 +1 位作者 童志航 张金灿 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2021年第4期26-32,共7页
通过多层次特征计算对MCCA+jICA(multimodal canonical correlation analysis+joint independent component analysis)融合技术进行改进,提出一种基于无监督的多模态多层次大脑磁共振图像融合方法(multilevel MCCA+jICA,MMCCA+jICA)。... 通过多层次特征计算对MCCA+jICA(multimodal canonical correlation analysis+joint independent component analysis)融合技术进行改进,提出一种基于无监督的多模态多层次大脑磁共振图像融合方法(multilevel MCCA+jICA,MMCCA+jICA)。基于多模态预处理数据,进行低层次特征提取、高层次特征计算、多模态多层次特征组合,并通过空间独立成分技术进行融合分析。将其与MCCA+jICA、带参考的MCCA+jICA进行比较,结果显示,在不同信噪比下,3种方法对大脑目标信息的检测率从高到低依次为:所提方法(95%~99%)、带参考的MCCA+jICA(77%~82%)、MCCA+jICA(74%~82%);目标估计成分与真实成分之间的相关性由高到低依次为:所提方法(0.8906)、MCCA+jICA(0.8557)、带参考的MCCA+jICA(0.6999);混合矩阵相关性标准差情况从小到大依次为:所提方法(0.1055)、带参考的MCCA+jICA(0.1384)、MCCA+jICA(0.2896)。由此可见,所提方法在探索脑功能-结构共变及耦合关系上具有更高的检测率、更强的鲁棒性和稳定性,这对研究大脑机理及相关疾病病理机制具有重要的意义。 展开更多
关键词 多层次特征 信息融合 多模态 磁共振成像
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多层次信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用
9
作者 周密 刘永葆 +1 位作者 黄树红 贺星 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2009年第6期45-49,61,共6页
探讨了信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用,构建出一种燃气轮机多层次信息融合故障诊断模型。在模型的数据融合层,采用了自适应加权融合算法,以最小化传感器测量不确定度为目标对同源测量数据进行了融合,其结果再经特征层进行故障... 探讨了信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用,构建出一种燃气轮机多层次信息融合故障诊断模型。在模型的数据融合层,采用了自适应加权融合算法,以最小化传感器测量不确定度为目标对同源测量数据进行了融合,其结果再经特征层进行故障特征的提取和融合,最终通过决策层给出诊断判定。数值实验结果证明,该故障模型能有效减小传感器测量不确定度对于诊断的不良影响,所得诊断结果的合理性和精度均得到了提高。 展开更多
关键词 燃气轮机 多层次信息融合 故障诊断 自适应加权融合
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基于多级语义信息融合编码的序列标注方法
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作者 蔡雨岐 郭卫斌 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第12期2266-2272,共7页
序列标注是自然语言处理领域的基本任务。目前大多数序列标注方法采用循环神经网络及其变体直接提取序列中的上下文语义信息,尽管有效地捕捉到了词之间的连续依赖关系并取得了不错的性能,但捕获序列中离散依赖关系的能力不足,同时也忽... 序列标注是自然语言处理领域的基本任务。目前大多数序列标注方法采用循环神经网络及其变体直接提取序列中的上下文语义信息,尽管有效地捕捉到了词之间的连续依赖关系并取得了不错的性能,但捕获序列中离散依赖关系的能力不足,同时也忽略了词与标签之间的联系。因此,提出了一种多级语义信息融合编码方式,首先,通过双向长短期记忆网络提取序列上下文语义信息;然后,利用注意力机制将标签语义信息添加到上下文语义信息中,得到融合标签语义信息的上下文语义信息;接着,引入自注意力机制捕捉序列中的离散依赖关系,得到含有离散依赖关系的上下文语义信息;最后,使用融合机制将3种语义信息融合,得到一种全新的语义信息。实验结果表明,相比于采用循环神经网络或其变体对序列直接编码的方式,多级语义信息融合编码方式能明显提升模型性能。 展开更多
关键词 序列标注 多级语义信息融合编码 标签语义信息 注意力机制 融合机制
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