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基于人工神经网络的风电功率预测 被引量：357
1
作者 范高锋 王伟胜 +1 位作者 刘纯 戴慧珠 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第34期118-123,共6页
风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。对风速和风电场输出功率预测的方法进行了分类。根据风电场输出功率的影响因素,建立了风电功率预测的神经网络模型。分析了实测功率数据、不同高度的大气数据对预测结果的... 风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。对风速和风电场输出功率预测的方法进行了分类。根据风电场输出功率的影响因素,建立了风电功率预测的神经网络模型。分析了实测功率数据、不同高度的大气数据对预测结果的影响。建立了基于神经网络的误差带预测模型,实现了误差带预测。研究结果表明,神经网络的结构和输入样本对预测结果有一定的影响;实测功率数据作为输入可以提高提前量为30min的预测精度,而对提前量为1h的预测精度会降低;把不同高度的数据都作为神经网络的输入比只采用轮毂高度数据的预测精度高;设计的神经网络能够对误差带进行预测。 展开更多
关键词 风电场 功率 预测 人工神经网络
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基于彩色分割的车牌自动识别技术 被引量：145
2
作者 赵雪春 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第10期4-9,共6页
提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法．该方法由彩色分割、目标定位、字符识别及后处理模块组成．采用多层感知器网络（ＭＬＰＮ）对输入彩色图象进行彩色分割，通过投影法分割出潜在的车牌区域并进一步切割出... 提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法．该方法由彩色分割、目标定位、字符识别及后处理模块组成．采用多层感知器网络（ＭＬＰＮ）对输入彩色图象进行彩色分割，通过投影法分割出潜在的车牌区域并进一步切割出字符，由多级混合集成分类器给出字符识别的初步识别结果及置信度，经后处理得到最终结果．该方法识别正确率高、鲁棒性好，车牌定位正确率达９８．６％，字符识别正确率达到９５％以上，具有很好的实用技术指标． 展开更多
关键词 彩色分割 人工神经网络 汽车牌照 自动识别
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一个新的差别矩阵及其求核方法 被引量：243
3
作者 叶东毅 陈昭炯 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期1086-1088,共3页
首先利用反例指出HU的利用差别距阵来求粗糙集中的核的方法是错误的 ,然后给出一个新的差别距阵的定义和求核方法 ,并证明了方法的正确性 .
关键词 粗糙集 差别矩阵 核 属性约简 HU算法 机器学习 人工神经网络
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近10年来中国农村居民点用地时空特征 被引量：184
4
作者 田光进 刘纪远 庄大方 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期651-658,共8页
利用20世纪90年代中国1:10万土地利用动态变化数据,利用单元自动机和人工神经网络模型对中国农村居民点用地进行了区划。在此基础上,研究了90年代中国农村居民点用地动态变化时空格局。研究表明,农村居民点用地受区域位置、经济发展和... 利用20世纪90年代中国1:10万土地利用动态变化数据,利用单元自动机和人工神经网络模型对中国农村居民点用地进行了区划。在此基础上,研究了90年代中国农村居民点用地动态变化时空格局。研究表明,农村居民点用地受区域位置、经济发展和国家政策的影响。90年代前5年,受沿海开放政策和经济高速发展的影响,长江三角洲、珠江三角洲和华北平原农村居民点用地扩展较快,中西部地区农村居民点用地扩展较慢;90年代后5年,在沿海地区经济发展速度放慢和国家实施耕地资源保护条例的情况下,沿海地区农村居民点用地扩张受到抑制,西部地区扩展加快。90年代中国经济体制处于由计划经济向市场经济转轨的过程中,农村居民点用地的动态变化格局受到经济发展和土地利用政策的深刻影响。 展开更多
关键词 农村居民点 用地 时空特征 单元自动机 人工神经网络 中国
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移动机器人导航技术现状与展望 被引量：109
5
作者 王志文 郭戈 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期470-474,共5页
移动机器人导航涉及到路径规划 ,传感器的选择及传感器信息的融合等技术 .本文综述了自主式移动机器人的导航技术 ,对其中的定位、路径规划及多传感器信息融合等技术进行了较详细的分析 .
关键词 移动机器人 导航 定位 路径规划 多传感器融合 人工神经网络 模糊逻辑
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人工神经网络研究现状及其展望 被引量：120
6
作者 朱大奇 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第1期103-110,共8页
回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上,介绍并讨论了20世纪90年代神经网络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点,对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述,人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响.
关键词 人工神经网络 感知器 并行分布处理 模糊神经网络 量子神经网络
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人工神经网络模型发展及应用综述 被引量：181
7
作者 张驰 郭媛 黎明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期57-69,共13页
人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密,人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。根据人工神经网络相关文献进行分析,综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史,根据神经网络的发展介绍了人工神经网... 人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密,人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。根据人工神经网络相关文献进行分析,综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史,根据神经网络的发展介绍了人工神经网络相关概念,其中主要涉及到多层感知器、反向传播神经网络、卷积神经网络以及递归神经网络,描述了卷积神经网络发展当中出现的部分卷积神经网络模型和递归神经网络中常用的相关网络结构,分别综述了各个人工神经网络算法在相关领域的应用情况,总结了人工神经网络的未来发展方向。 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知器 递归神经网络
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人工神经网络的发展及应用 被引量：177
8
作者 毛健 赵红东 姚婧婧 《电子设计工程》 2011年第24期62-65,共4页
人工神经网络是人工智能的重要分支,具有自适应、自组织和自学习的特点。回顾了人工神经网络理论的发展历史,并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。随着人们对人工神经网络不断地探索和研究,并将其与一些传统方... 人工神经网络是人工智能的重要分支,具有自适应、自组织和自学习的特点。回顾了人工神经网络理论的发展历史,并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。随着人们对人工神经网络不断地探索和研究,并将其与一些传统方法相结合,将推动人工智能的发展,在以后的生产生活中发挥更大的作用。 展开更多
关键词 人工神经网络 应用 现状 发展
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基于三层BP网络的多指标综合评估方法及应用 被引量：126
9
作者 戴文战 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期29-34,40,共7页
提出一种基于人工神经网络的综合指标评估方法．文章首先提出了一种新的归一化效用函数，把不同类型，不同量纲的原始评估值转换到［－１，１］区间，该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”原则，同时对于神经网络又更容易学习和训练；其... 提出一种基于人工神经网络的综合指标评估方法．文章首先提出了一种新的归一化效用函数，把不同类型，不同量纲的原始评估值转换到［－１，１］区间，该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”原则，同时对于神经网络又更容易学习和训练；其次，分析了一般多指标评估中各权值的确定方法及存在的困难；第三，详细介绍了基于人工神经网络的多指标综合评价原理及实现方法，并将之实际应用到一柴油机行业的综合经济效益评估中，取得了较满意的结果． 展开更多
关键词 人工神经网络 多指标符合评价 项目评价
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经济预警方法研究综述 被引量：90
10
作者 黄继鸿 雷战波 凌超 《系统工程》 CSCD 北大核心 2003年第2期64-70,共7页
追溯经济预警系统发展的历史 ,重点阐述了目前经常使用的经济预警方法 ,包括景气指数法、ARCH法、基于概率模式分类法、判别式分析法和人工神经网络预警方法 ,最后指出对经济进行预警应该注意的问题和进一步深入研究的方向。
关键词 经济预警方法 经济预警系统 人工神经网络 经济发展理论 经济波动
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一种高精度的电力系统谐波分析算法 被引量：140
11
作者 柴旭峥 文习山 +1 位作者 关根志 彭宁云 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期67-70,共4页
首先给出了现有电力系统谐波分析算法中存在的一些问题, 然后详细分析了用加海宁窗的FFT算法精确求得电力系统频率的方法和基于Adaline神经元结构的谐波分析原理, 在此基础上结合加海宁窗的FFT算法和Adaline ANN算法的优点, 提出了一种... 首先给出了现有电力系统谐波分析算法中存在的一些问题, 然后详细分析了用加海宁窗的FFT算法精确求得电力系统频率的方法和基于Adaline神经元结构的谐波分析原理, 在此基础上结合加海宁窗的FFT算法和Adaline ANN算法的优点, 提出了一种用于电力系统谐波分析的FFT-Adaline算法。该算法消除了加海宁窗的FFT算法和Adaline ANN算法产生误差的主要因素,从而显著地提高了谐波分析的计算精度。文中给出了该算法用于谐波分析模拟计算的算例,计算结果表明:新算法在波形信号中存在系统频率波动和白噪声干扰的情况下依然具有非常高的精度,结合高速数字信号处理器(DSP)或高性能CPU使用,将有较大的实际意义。 展开更多
关键词 电力系统 谐波分析算法 傅立叶变换 人工神经网络 电网
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基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究 被引量：148
12
作者 何勇 李晓丽 邵咏妮 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期850-853,共4页
提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98%,以主成分1和... 提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98%,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类苹果具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型。每个品种各25个苹果共75个用来建立神经网络模型,余下的共15个用于预测。对未知的15个样本进行预测,品种识别准确率达到100%。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为苹果的品种鉴别提供了一种新方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 苹果 主成分分析 人工神经网络 聚类
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烃源岩测井识别与评价方法研究 被引量：152
13
作者 王贵文 朱振宇 朱广宇 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期50-52,共3页
烃源岩测井评价通过纵向连续的高分辨率测井信息估算地层的有机碳含量 ,弥补了因取心不足而造成的在区域范围内识别与评价烃源岩的困难 ,为资源量估算及油气勘探决策提供地质依据。研究了用ΔlgR、多元统计分析和人工神经网络方法根据... 烃源岩测井评价通过纵向连续的高分辨率测井信息估算地层的有机碳含量 ,弥补了因取心不足而造成的在区域范围内识别与评价烃源岩的困难 ,为资源量估算及油气勘探决策提供地质依据。研究了用ΔlgR、多元统计分析和人工神经网络方法根据测井信息识别与评价烃源岩的方法 ,用这些方法对塔里木盆地台盆区 2 1口井寒武 奥陶系进行烃源岩层段识别与评价 ,将测井资料处理成果与岩心的有机地化、地质录井资料相互检验 ,证实所用方法基本满足烃源岩评价的需要。图 6参 7(朱振宇摘 ) 展开更多
关键词 烃源岩 测井 识别 评价方法 研究 油气藏 有机碳含量 多元统计 人工神经网络
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人工智能:概念·方法·机遇 被引量：151
14
作者 钟义信 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第22期2473-2479,共7页
人类一切有意识的活动(特别是创新性活动),都是在人类智能的支配下展开和完成的.人工智能科学技术的研究目标,正是要探索人类智能(自然智能的最佳代表)的工作机理,在此基础上研制各种具有一定智能水平的人工智能机器,为人类的各种活动... 人类一切有意识的活动(特别是创新性活动),都是在人类智能的支配下展开和完成的.人工智能科学技术的研究目标,正是要探索人类智能(自然智能的最佳代表)的工作机理,在此基础上研制各种具有一定智能水平的人工智能机器,为人类的各种活动提供智能服务.可见,人工智能的进步将带动人类的科技、经济、社会、文化、军事等各个领域的创新发展,正因为如此,各国(特别是发达国家)都高度重视人工智能科学技术的研究.在这种背景下,认清人工智能的发展趋势和规律,抓住机遇加快我国人工智能的发展,对我国的现代化建设将具有重大的现实意义和深远的战略意义. 展开更多
关键词 人工智能 人工神经网络 智能机器人 人-机系统 智能生成机制 信息生态学
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改进熵权法及其在电能质量评估中的应用 被引量：150
15
作者 欧阳森 石怡理 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第21期156-159,164,共5页
提出了一种新的基于改进熵权法的电能质量评估方法,修正了传统熵权法在所有熵值都趋近于1时熵权与熵值传递的信息不一致的问题,并通过设计反向传播(BP)神经网络模型提高该算法的快捷性。首先结合序关系分析法和改进熵权法计算各项电能... 提出了一种新的基于改进熵权法的电能质量评估方法,修正了传统熵权法在所有熵值都趋近于1时熵权与熵值传递的信息不一致的问题,并通过设计反向传播(BP)神经网络模型提高该算法的快捷性。首先结合序关系分析法和改进熵权法计算各项电能质量指标的综合权重,得到多指标的综合量化值,避免了过于主观或过于客观的片面评估结果;然后设计BP网络的计算模型实现该评估方法,使该评估更快捷、更具实用性;最后利用实际数据进行实例分析,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 电能质量 熵权法 人工神经网络 序关系分析法
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边坡岩体稳定性的人工神经网络预测模型 被引量：111
16
作者 陈昌彦 王思敬 沈小克 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期157-161,共5页
在综合分析边坡岩体变形失稳破坏模式及其影响因素的基础上 ,提出了表征边坡岩体稳定性分析的复合指标。以大量水电边坡工程的稳定状况为学习训练样本及预测样本 ,讨论了基于人工神经网络技术的边坡岩体稳定性分析方法及其有效性。研究... 在综合分析边坡岩体变形失稳破坏模式及其影响因素的基础上 ,提出了表征边坡岩体稳定性分析的复合指标。以大量水电边坡工程的稳定状况为学习训练样本及预测样本 ,讨论了基于人工神经网络技术的边坡岩体稳定性分析方法及其有效性。研究表明 ,用人工神经网络方法预测边坡岩体的稳定状况是可行的。 展开更多
关键词 边坡 岩体 稳定性 人工神经网络 复合指标
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化学模式识别方法在中药质量控制研究中的应用进展 被引量：147
17
作者 孙立丽 王萌 任晓亮 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2017年第20期4339-4345,共7页
化学计量学是以计算机和近代计算技术为基础的一门新兴交叉学科,在中药鉴别、定性表征、质量控制、组效关系等研究中均具有广泛应用,尤其在中药的质量控制与评价研究中具有重要意义。综述近年来化学计量学中化学模式识别方法,包括2种无... 化学计量学是以计算机和近代计算技术为基础的一门新兴交叉学科,在中药鉴别、定性表征、质量控制、组效关系等研究中均具有广泛应用,尤其在中药的质量控制与评价研究中具有重要意义。综述近年来化学计量学中化学模式识别方法,包括2种无监督模式识别方法(聚类分析、主成分分析)和4种有监督模式识别方法(簇类独立软模式法、偏最小二乘法判别分析、支持向量机、人工神经网络),并从产地、基原、炮制、真伪等多个方面总结了化学模式识别方法在中药质量控制研究中的应用。 展开更多
关键词 化学模式识别 化学计量学 质量控制 中药 聚类分析 主成分分析 簇类独立软模式法 偏最小二乘法判别分析 支持向量机 人工神经网络
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基于支撑向量机方法的短期负荷预测 被引量：103
18
作者 赵登福 王蒙 +1 位作者 张讲社 王锡凡 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期26-30,共5页
首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO) 学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向... 首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO) 学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向网络、径向基网络等方法。 展开更多
关键词 支撑向量机方法 短期负荷预测 电力系统 人工神经网络
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电力市场中的边际电价预测 被引量：68
19
作者 黄日星 康重庆 夏清 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第22期9-12,51,共5页
在分析了系统边际价格 ( SMP)形成机理和影响因素的基础上 ,分别提出了基于累计式自回归滑动平均模型 ( ARIMA)和人工神经网络 ( ANN)的 SMP预测方法 ,在这 2种方法中都引入了市场供求指数 ( SDI)作为影响 SMP的因素。通过对某省级发电... 在分析了系统边际价格 ( SMP)形成机理和影响因素的基础上 ,分别提出了基于累计式自回归滑动平均模型 ( ARIMA)和人工神经网络 ( ANN)的 SMP预测方法 ,在这 2种方法中都引入了市场供求指数 ( SDI)作为影响 SMP的因素。通过对某省级发电市场真实数据的仿真结果表明 ,在引入 SDI后 ,ARIMA模型和 ANN模型的预测精度都得到了提高 ;同时 ,ANN模型比 ARIMA模型更易于处理多种市场因素 ,若在模型中考虑更多的市场因素 ,则 展开更多
关键词 电力市场 系统边际电价 预测 人工神经网络
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人工神经网络和信息融合技术在变压器状态评估中的应用 被引量：142
20
作者 阮羚 谢齐家 +3 位作者 高胜友 聂德鑫 卢文华 张海龙 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期822-828,共7页
为满足电力系统对变压器资产管理和风险评估的需求,提出了一种基于人工神经网络和信息融合技术的变压器状态评估方法。以预防性试验数据和在线监测数据为例,选择具有代表意义的信息量作为开展评估的静态状态量,除此之外还选取部分静态... 为满足电力系统对变压器资产管理和风险评估的需求,提出了一种基于人工神经网络和信息融合技术的变压器状态评估方法。以预防性试验数据和在线监测数据为例,选择具有代表意义的信息量作为开展评估的静态状态量,除此之外还选取部分静态状态量的变化趋势作为开展评估的渐变状态量,采用非线性指标评价函数对状态量进行归一化处理,综合应用人工神经网络(ANN)和Dempster-Shafer(D-S)证据理论构建多信息融合的变压器状态评估模型。通过对某台500 kV变压器数据的实例分析,验证了该评估模型应用于变压器状态评估中的有效性。该方法将在线监测数据与部分参数的变化趋势紧密结合,有助于提高变压器状态评估的时效性和准确性。 展开更多
关键词 变压器状态评估 多信息融合 D-S证据理论 人工神经网络 趋势分析 非线性指标评价函数
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