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分布式AP选择策略在室内定位中的应用 被引量：7
1
作者 葛柳飞 赵秀兰 +2 位作者 李克清 戴欢 张骞 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第9期154-157,共4页
由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性。针对该问题,提出一种分布式AP选... 由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性。针对该问题,提出一种分布式AP选择算法,能够有效去除较大噪声和位置分辨能力弱的AP节点。通过将室内区域划分为若干个子区域,并计算子区域与AP节点的相关性,选取相关性优的AP节点作为该子区域的训练节点,最后通过深度置信网络模型进行定位模型训练。实验结果表明:在12 m×12 m的区域范围内,该算法平均定位误差为0.415 1 m,较BP算法、RADAR算法而言,平均定位误差分别降低了35.95%,46.78%,运行时间分别减少了22.8%,32.9%。 展开更多
关键词 无线接入点 室内定位 相关性 深度置信网络模型
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基于深度置信网络的炼化空压机故障诊断方法 被引量：7
2
作者 鲁春燕 李炜 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期757-763,共7页
针对炼化空压机故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺,且传统浅层神经网络诊断精度不高等问题,结合深度置信网络(DBN)在特征提取和处理非线性数据等方面的优势,提出一种基于DBN的炼化空压机故障诊断方法。该方法利用空压机状态监测实... 针对炼化空压机故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺,且传统浅层神经网络诊断精度不高等问题,结合深度置信网络(DBN)在特征提取和处理非线性数据等方面的优势,提出一种基于DBN的炼化空压机故障诊断方法。该方法利用空压机状态监测实测数据,实现训练网络的无监督特征学习和有监督微调,构建空压机故障的深层网络模型,从而实现对空压机故障类型的有效智能诊断。为评估该方法的有效性,与传统的故障诊断方法进行了比较研究,结果表明,该方法的诊断精度优于传统的故障诊断方法,且稳定性更好。 展开更多
关键词 空压机 深度置信网络模型 故障诊断 稳定性
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基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究 被引量：1
3
作者 任传栋 王志真 +2 位作者 刘淑萍 刘洪伟 侯龙潭 《水电能源科学》 北大核心 2023年第10期100-103,61,共5页
大坝位移可直接影响大坝的质量和运行安全,为找出大坝位移的合理预测模型,以时间卷积神经网络模型为基础(TCN),采用遗传算法对麻雀搜索算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和蝙蝠算法(BA)三种仿生算法进行改进,得到MSSA、MGWO、MBA三种优化算法,... 大坝位移可直接影响大坝的质量和运行安全,为找出大坝位移的合理预测模型,以时间卷积神经网络模型为基础(TCN),采用遗传算法对麻雀搜索算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和蝙蝠算法(BA)三种仿生算法进行改进,得到MSSA、MGWO、MBA三种优化算法,并引入深度置信网络模型(DBN)构建了D-MSSA-TCN、D-MGWO-TCN、D-MBA-TCN三种组合赋权模型,以均方根误差、决定系数、平均绝对误差、效率系数和GPI指数为精度指标体系,结果表明在三种优化仿生算法中,MSSA算法的运行效率及精度最高,三种组合模型的精度显著高于其余模型,其中D-MSSA-TCN模型在所有模型中精度最高,可推荐用于估算坝体位移。 展开更多
关键词 坝体位移 时间卷积神经网络 麻雀搜索算法 遗传算法 深度置信网络模型
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基于DBN的城轨列车定位研究
4
作者 杨锐 《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》 2021年第11期574-577,共4页
在列车控制系统中,定位精度是影响列车准确性、安全性的重要因素。针对现有机器学习算法用于列车定位时,特征选择不足或者冗余、泛化能力不强等问题。本文提出一种基于DBN的城轨列车定位新方法。该方法首先对原始数据集进行预处理,其次... 在列车控制系统中,定位精度是影响列车准确性、安全性的重要因素。针对现有机器学习算法用于列车定位时,特征选择不足或者冗余、泛化能力不强等问题。本文提出一种基于DBN的城轨列车定位新方法。该方法首先对原始数据集进行预处理,其次利用皮尔逊系数对特征进行相关性分析,以筛选出合适的输入特征,然后利用经过筛选处理的数据集进行划分为训练集和测试集,将训练集作为DBN列车定位模型的训练样本,并通过预训练以及微调优化模型初始权值和最终权值,最后利用测试集对所提模型的性能进行验证。仿真结果表明,上述方法所得DBN城轨列车定位模型提高了定位精度,验证了该模型的优越性。 展开更多
关键词 深度置信网络模型 列车定位 皮尔逊相关系数 特征筛选
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贫数据中基于模型自训练的空气处理设备故障诊断
5
作者 孟华 裴迪 +3 位作者 阮应君 钱凡悦 邓永康 郑铭桦 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期454-461,共8页
针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练... 针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练的诊断准确率较单纯DBN最高可提升19.5%。提出均匀抽样及按比例抽样2种自训练伪标签抽样策略,二者的诊断准确率均随抽样数减小而增大,在不同抽样数中的最大差异为3.42%;在所有贫数据样本中,均匀抽样策略始终优于按比例抽样,诊断准确率最大相差1.39%,表明在故障标签匮乏时,采用均匀抽样策略及较小的抽样数有利于提升DBN自训练的诊断性能。 展开更多
关键词 故障检测与诊断 空气处理设备 贫数据 特征选择 深度置信网络自训练模型
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