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前馈多层神经网络的一种优质高效学习算法 被引量：38
1
作者 罗莉 罗强 胡守仁 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期107-112,共6页
本文对ＢＰ算法的突出问题——收敛性问题，进行了深入分析，提出了六条改进措施．在微机上试验表明，用于ＸＯＲ问题，迭代４０次，均方误差Ｅ＝６．１９Ｅ－５，迭代５０次，Ｅ＝１．５５Ｅ－３８；用于故障诊断。
关键词 BP网络 代价函数 激活函数 神经元
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BP人工神经网络的应用及其实现技术 被引量：18
2
作者 单潮龙 马伟明 +1 位作者 贲可荣 张磊 《海军工程大学学报》 CAS 2000年第4期16-22,共7页
简述了BP人工神经网络的算法原理 ,利用Batchnet程序对一个三层BP人工神经网络进行了设计 ,应用Matlab中人工神经网络工具箱设计了一个用于函数逼近的BP人工神经网络 ,最后 ,运用Matlab中可视化工具Simulink对一个BP人工神经网络例子进... 简述了BP人工神经网络的算法原理 ,利用Batchnet程序对一个三层BP人工神经网络进行了设计 ,应用Matlab中人工神经网络工具箱设计了一个用于函数逼近的BP人工神经网络 ,最后 ,运用Matlab中可视化工具Simulink对一个BP人工神经网络例子进行了仿真 ,通过例子 ,探讨了BP人工神经网络的应用并介绍目前几种实用的BP人工神经网络实现技术 . 展开更多
关键词 仿真 MATLAB SIMULINK BP人工神经网络
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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量：21
3
作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页
提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多
关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报
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应用BP人工神经网络模型预测肾综合征出血热发病率 被引量：19
4
作者 吴泽明 吴伟 +1 位作者 王萍 周宝森 《中国媒介生物学及控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期223-226,共4页
目的探讨反馈（BP）人工神经网络模型预测肾综合征出血热（HFRS）发病率的应用前景.方法利用沈阳市的气象资料（包括平均气温、相对湿度、降水量和日照）和动物疫情资料（包括鼠密度和鼠带病毒率）共6个指标作为神经网络的输入,将1984～... 目的探讨反馈（BP）人工神经网络模型预测肾综合征出血热（HFRS）发病率的应用前景.方法利用沈阳市的气象资料（包括平均气温、相对湿度、降水量和日照）和动物疫情资料（包括鼠密度和鼠带病毒率）共6个指标作为神经网络的输入,将1984～2003年沈阳市HFRS发病率作为神经网络的输出.选择1984～2001年的数据,利用STATISTICA Neural Network（ST NN）建立BP网络预测模型,然后训练网络、预测2002和2003年HFRS的发病率.同时用上述指标建立线性预测模型,其结果与神经网络模型进行比较.结果对于BP神经网络,其平均误差率为7.89%,非线性相关系数为0.896.对于线性回归模型,其平均误差率为24.78%,非线性相关系数为0.711.结论BP人工神经网络可以用于HFRS发病率的预测,效果好于传统的线性回归方法. 展开更多
关键词 BP人工神经网络 肾综合征出血热 发病率 预测
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紫外可见吸收光谱结合主成分-反向传播人工神经网络鉴别真假蜂蜜 被引量：18
5
作者 欧文娟 孟耀勇 +1 位作者 张小燕 孔猛 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1104-1108,共5页
研究紫外-可见吸收光谱技术结合化学计量学方法鉴别真假蜂蜜。根据蜂蜜中果糖和葡萄糖的典型质量比1.2:1.0,配制与真蜂蜜相近的掺假溶液,并以5%～20%的比例掺入真蜂蜜中。获取纯正蜂蜜和掺假蜂蜜的紫外-可见吸收光谱,选择最佳敏感波段25... 研究紫外-可见吸收光谱技术结合化学计量学方法鉴别真假蜂蜜。根据蜂蜜中果糖和葡萄糖的典型质量比1.2:1.0,配制与真蜂蜜相近的掺假溶液,并以5%～20%的比例掺入真蜂蜜中。获取纯正蜂蜜和掺假蜂蜜的紫外-可见吸收光谱,选择最佳敏感波段250～400 nm的吸光度值进行主成分分析(PCA),优选主成分作为反向传播人工神经网络(BPANN)的输入向量。输出结果显示,校准集和预测集的准确鉴别率均为100%;对应的均方根误差分别为8.523×10-3和8.961×10-3。研究结果表明,基于PCA-BPANN的紫外-可见吸收光谱技术能够方便、快速、准确地鉴别真假蜂蜜,为食品质量的快速检测提供可靠参考。 展开更多
关键词 蜂蜜 掺假 紫外-可见吸收光谱 反向传播人工神经网络 主成分-反向传播人工神经网络
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一种基于误差放大的快速BP学习算法 被引量：10
6
作者 杨博 王亚东 苏小红 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期774-779,共6页
针对目前使用梯度下降原则的BP学习算法 ,受饱和区域影响容易出现收敛速度趋缓的问题 ,提出一种新的基于误差放大的快速BP学习算法以消除饱和区域对后期训练的影响 该算法通过对权值修正函数中误差项的自适应放大 ,使权值的修正过程不... 针对目前使用梯度下降原则的BP学习算法 ,受饱和区域影响容易出现收敛速度趋缓的问题 ,提出一种新的基于误差放大的快速BP学习算法以消除饱和区域对后期训练的影响 该算法通过对权值修正函数中误差项的自适应放大 ,使权值的修正过程不会因饱和区域的影响而趋于停滞 ,从而使BP学习算法能很快地收敛到期望的精度值 对 3 par ity问题和Soybean分类问题的仿真实验表明 ,与目前常用的Delta bar Delta方法、加入动量项方法、PrimeOffset等方法相比 。 展开更多
关键词 反向传播 多层人工神经网络 误差放大 饱和区域 奇偶问题 Soybean数据集
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基于人工神经网络的莺落峡月径流模拟预测 被引量：15
7
作者 张勃 王海青 张华 《自然资源学报》 CSCD 北大核心 2009年第12期2169-2177,共9页
莺落峡是黑河干流出山口径流量的重要控制站,莺落峡径流量的多少直接影响着该流域经济、社会的发展和生态环境保护,水资源分配和调度的管理和决策。论文基于人工神经网络,对莺落峡径流进行了模拟预测。将月径流分为汛期和非汛期,分别建... 莺落峡是黑河干流出山口径流量的重要控制站,莺落峡径流量的多少直接影响着该流域经济、社会的发展和生态环境保护,水资源分配和调度的管理和决策。论文基于人工神经网络,对莺落峡径流进行了模拟预测。将月径流分为汛期和非汛期,分别建立BP人工神经网络,通过对径流分类前后的模型进行比较,发现分类后的月径流BP模型的性能显然优于未分类的模型,故此设计了4种不同气候情景,采用分类后的模型对莺落峡2030年的径流量进行了预测。即,在降水量不变、气温增加0.5℃,2030年莺落峡年径流量将增加8.92%;气温增加1℃、降水量不变,年径流量将减少5.414%;气温不变、降水量增加10%,年径流量将增加9.905%;气温增加0.5℃、降水量增加10%,年径流量将增加8.98%。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 径流模拟和预测 莺落峡 月径流量
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分散液液微萃取-上浮溶剂固化/高效液相色谱法测定沉积物中的十溴联苯醚 被引量：12
8
作者 翦英红 胡艳 +3 位作者 王婷 刘建林 张琛 李鱼 《分析化学》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第1期62-66,共5页
建立了沉积物中痕量十溴联苯醚的分散液液微萃取-上浮溶剂固化-高效液相色谱-紫外法(DLLME-SFO-HPLC-UV)。以正交试验数据为训练样本,采用BP(Back propagation)神经网络模型优化了分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件:分散剂为1.00mL甲醇... 建立了沉积物中痕量十溴联苯醚的分散液液微萃取-上浮溶剂固化-高效液相色谱-紫外法(DLLME-SFO-HPLC-UV)。以正交试验数据为训练样本,采用BP(Back propagation)神经网络模型优化了分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件:分散剂为1.00mL甲醇、萃取剂为35.0μL十二醇、NaCl质量浓度为10.00%、萃取时间10min和pH=5,其萃取率(ER)可达62.22%。方法的线性范围为3.5～1400ng/g(r=0.9960),检出限(LOD)和定量限(LOQ)分别为2.3pg/g(S/N=2)和5.6pg/g(S/N=5),实际样品的加标回收率为97.7%～104.2%。本方法集萃取、富集、分离步骤于一体,简化了沉积物中十溴联苯醚的前处理过程。 展开更多
关键词 分散液液微萃取 上浮溶剂固化 高效液相色谱-紫外法 沉积物 十溴联苯醚 多层前馈神经网络
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基于BP神经网络的光纤激光切割切口粗糙度预测 被引量：11
9
作者 郭华锋 李菊丽 孙涛 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期798-803,共6页
为了研究工艺参量对光纤激光切割切口质量的影响,进行了切割T4003不锈钢试验,分析了工艺参量与切口质量之间的关系。采用基于误差反向传播算法的人工神经网络,建立了激光功率、切割速率、辅助气体压力等工艺参量与切口粗糙度之间的预测... 为了研究工艺参量对光纤激光切割切口质量的影响,进行了切割T4003不锈钢试验,分析了工艺参量与切口质量之间的关系。采用基于误差反向传播算法的人工神经网络,建立了激光功率、切割速率、辅助气体压力等工艺参量与切口粗糙度之间的预测模型。对切割试验采集的训练样本进行了网络训练,并利用测试样本对训练模型进行验证。结果表明,随着激光功率增加,切口粗糙度增大;随着切割速率和辅助气体压力增加,切口粗糙度减小。神经网络预测模型精度较高,网络训练效果良好,预测值与试验样本值间的最大相对误差为2.4%。训练后检验精度较高,检验样本最大相对误差仅为6.23%。该模型可有效预测激光切割切口表面粗糙度,同时为合理选择及优化工艺参量,提高激光切割质量提供试验依据。 展开更多
关键词 激光技术 切口质量 反向传播人工神经网络 粗糙度 预测
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近红外光谱-人工神经网络的模型优化用于银耳产地识别研究 被引量：11
10
作者 刘宇佳 贺丽苹 +3 位作者 张泳 吕雪娟 曹庸 高新开 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期303-306,311,共5页
研究通过近红外光谱技术(NIRS)结合人工神经网络技术(ANN)识别银耳的不同产地。实验以四川省与福建省两个产地共120组银耳样品为研究对象,对其进行近红外光谱测定,计算光谱吸收值的平均偏差与一阶导数进而选取有效数据,结合主成分分析... 研究通过近红外光谱技术(NIRS)结合人工神经网络技术(ANN)识别银耳的不同产地。实验以四川省与福建省两个产地共120组银耳样品为研究对象,对其进行近红外光谱测定,计算光谱吸收值的平均偏差与一阶导数进而选取有效数据,结合主成分分析方法将原始数据降维并采用反向人工神经网络技术构建近红外分析模型。结果显示,通过对有效数据主成分分析,前3个主成分的累计方差贡献率达到100%,判断准确率为88.3%;进一步采用人工神经网络优化模型,在输出层为2隐藏层为11时,判断准确率达100%;此时校正集与预测集的均方根误差分别为3.05×10^(-2)与2.90×10^(-2),模型具有良好的泛化能力。因此,结合人工神经网络的近红外光谱检测技术,优化检测模型,能够准确、快速地识别银耳产地,为食品原材料的质量控制及地理标志的建立提供科学依据。 展开更多
关键词 银耳 产地识别 近红外光谱 人工神经网络
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基于BP人工神经网络的病毒性肝炎发病率自回归预测模型 被引量：9
11
作者 关鹏 何苗 周宝森 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2003年第5期269-271,共3页
目的　研究BP人工神经网络在存在自回归现象的病毒性肝炎发病率预测中的应用。方法　首先通过时间序列分析 ,发现病毒性肝炎发病率存在一阶自回归现象 AR(1) ,然后以AR(1)和平均气压、平均气温、平均降水量和平均蒸发量四个气象指标为... 目的　研究BP人工神经网络在存在自回归现象的病毒性肝炎发病率预测中的应用。方法　首先通过时间序列分析 ,发现病毒性肝炎发病率存在一阶自回归现象 AR(1) ,然后以AR(1)和平均气压、平均气温、平均降水量和平均蒸发量四个气象指标为网络输入 ,将 1979～ 1994年某地病毒性肝炎发病率变换值作为网络输出 ,选择 1979～ 1992年数据 ,利用MATLAB软件 6 5的神经网络工具箱 4 0构建、训练与模拟网络 ,预测另外两年病毒性肝炎发病率 ,建立病毒性肝炎自回归BP人工神经网络模型。结果　BP人工神经网络非线性相关系数RNL=0 80 ,而线性自回归模型RNL=0 62。结论　BP人工神经网络较好地描述了自回归模型中的非线性关系 ,内插及外推预测均较好 ,可以用于解决存在自回归现象的问题 ,效果好于传统方法。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 病毒性肝炎 发病率 自回归 预测模型 流行病学
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基于神经网络曲线拟合的电晕电流数学模型研究 被引量：10
12
作者 樊高辉 刘尚合 +1 位作者 魏明 胡小锋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期1034-1041,共8页
为求解电晕电流的通用数学模型,利用人工神经网络能以任意精度逼近任意函数的能力,设计了2层BP神经网络,分别对实测的具有双指数函数、Gaussian函数及不规则脉冲形式的电晕电流进行拟合。结果表明,当神经元数目取5-10时,便能对不同类型... 为求解电晕电流的通用数学模型,利用人工神经网络能以任意精度逼近任意函数的能力,设计了2层BP神经网络,分别对实测的具有双指数函数、Gaussian函数及不规则脉冲形式的电晕电流进行拟合。结果表明,当神经元数目取5-10时,便能对不同类型的电晕电流波形进行高精度拟合,拟合误差量级可达10-4,拟合时间约为2-10 s,通过提取网络的权值、阈值参数可得到电流的解析表达式。该方法得到的电流表达式具有统一的结构,不依赖于电流波形,可作为电晕电流的通用数学模型。 展开更多
关键词 电晕电流 数学模型 双指数函数 Gaussian函数 BP神经网络 神经元 解析表达式
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基于BP神经网络的车牌自动定位方法 被引量：4
13
作者 傅德胜 范春年 《微计算机应用》 2006年第4期409-410,共2页
提出了基于BP神经网络的车牌自动定位方法。实验表明,由此建立的车牌自动定位模型适用于各类机动车辆,总定位率为99.5%,达到了业务使用的要求。
关键词 自动定位 机动车辆 BP神经网络 自适应
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基于GIS和神经网络的森林植被分类(英文) 被引量：6
14
作者 刘旭升 李锋 +2 位作者 昝国胜 张晓丽 王军厚 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期710-717,共8页
本文综述了国际遥感分类研究,使用Landsat7ETM+遥感数据和地理辅助数据,应用BP神经网络方法,将莽汉山林场作为研究区进行了遥感影像的分类研究。比较了BP神经网络分类与最大似然、简单和复杂非监督分类法之间的类型与数量精度。BP神经... 本文综述了国际遥感分类研究,使用Landsat7ETM+遥感数据和地理辅助数据,应用BP神经网络方法,将莽汉山林场作为研究区进行了遥感影像的分类研究。比较了BP神经网络分类与最大似然、简单和复杂非监督分类法之间的类型与数量精度。BP神经网络分类的总类型精度是70.5%,总数量精度为84.65%,KAPPA系数是0.6455。结果说明BP神经网络的分类质量优于其他方法,其总的类型精度与其他三种分类方法相比分别增加了10.5%、32%和33%,总的质量精度增加了5.3%。因此,辅以地理参考数据的BP神经网络分类可以作为一种有效的分类方法。 展开更多
关键词 遥感 分类 森林 神经网络
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苹果货架期GAN-BP-ANN预测模型研究 被引量：7
15
作者 马惠玲 曹梦柯 +2 位作者 王栋 邱凌雨 任小林 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期367-375,共9页
准确预测剩余货架期是降低苹果过长贮藏风险的有效途径,目前基于传统动力学模型的预测准确度较低,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)改进的反向传播人工神经网络(BP-ANN)苹果货架期预测方法。以0、5、15、25℃下贮藏的“富士”苹果为研... 准确预测剩余货架期是降低苹果过长贮藏风险的有效途径,目前基于传统动力学模型的预测准确度较低,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)改进的反向传播人工神经网络(BP-ANN)苹果货架期预测方法。以0、5、15、25℃下贮藏的“富士”苹果为研究对象,获取果实的12个理化品质指标随贮藏时间变化的取值;分别采用2种特征选择方法对品质指标进行排序,依次累加排序为1~12的品质指标结合贮藏温度作为BP-ANN的输入层变量。通过GAN扩大BP-ANN的训练集样本数量,建立“富士”苹果货架期的GAN-BP-ANN和BP-ANN预测模型。试验结果表明,经过GAN可生成与真实数据分布范围一致的数据集,以真实和生成数据集共同作为训练集构建的GAN-BP-ANN模型其验证集准确度总体高于BP-ANN模型;以稀疏主成分分析(SPCA)选取得到的前1、2、6个品质指标,结合贮藏温度分别作为GAN-BP-ANN模型的输入层对货架期进行预测,其平均相对误差均在0.070以内,决定系数均在0.988以上。 展开更多
关键词 富士苹果 品质指标 货架期预测 生成式对抗网络 反向传播人工神经网络
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物理法再生涤纶鉴别方法初探 被引量：7
16
作者 付昌飞 陆秀琴 申世红 《合成纤维》 CAS 2016年第7期38-44,共7页
初步研究了物理法再生涤纶和原生涤纶的鉴别方法。通过"溶解-沉淀法"提取涤纶中游离齐聚物,用高效液相色谱(HPLC)法检测聚酯齐聚物的分布;在HPLC数据预处理中,依次采用小波变换法、相关性优化规整法和主成分分析方法达到基线... 初步研究了物理法再生涤纶和原生涤纶的鉴别方法。通过"溶解-沉淀法"提取涤纶中游离齐聚物,用高效液相色谱(HPLC)法检测聚酯齐聚物的分布;在HPLC数据预处理中,依次采用小波变换法、相关性优化规整法和主成分分析方法达到基线校正、信号对齐和数据降维目的;建立反向传播人工神经网络模型,实现物理法再生涤纶的自动识别。该模型不能识别化学法再生涤纶,仅对物理法再生涤纶有效。研究结果表明:采用化学模式识别方法处理涤纶中齐聚物分布可用于鉴别物理法再生涤纶。 展开更多
关键词 物理法再生涤纶 鉴别 齐聚物 化学模式识别 反向传播人工神经网络
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基于BP神经网络的既有居住建筑节能改造模式选择 被引量：6
17
作者 孙金颖 武涌 刘长滨 《暖通空调》 北大核心 2007年第9期25-28,69,共5页
通过分析国内外既有居住建筑节能改造实例,确定了关键影响因素指标体系。采用BP神经网络建立了既有居住建筑节能改造评价模型,并提出了适合我国既有居住建筑节能改造的模式。
关键词 既有居住建筑 节能改造 评价 模式选择 BP 人工神经网络
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人工神经网络预测取代芳烃类化合物对黑呆头鱼的毒性 被引量：6
18
作者 李钦玲 杨玉良 《计算机与应用化学》 CAS 2017年第5期395-400,共6页
运用Gsussian98程序的密度泛函(DFT-B3LYP)方法,在6-311G**水平上几何全优化下对92个取代芳烃类化合物的量子化学参数进行计算,将计算得到的12个量子化学参数和1个结构参数作为描述符引入QSAR研究,最终选取了4个参数用于建模,运用误差... 运用Gsussian98程序的密度泛函(DFT-B3LYP)方法,在6-311G**水平上几何全优化下对92个取代芳烃类化合物的量子化学参数进行计算,将计算得到的12个量子化学参数和1个结构参数作为描述符引入QSAR研究,最终选取了4个参数用于建模,运用误差反向传播网络(BP)和径向基函数网络(RBF)建立了取代芳烃化合物对黑呆头鱼毒性的预测模型,平均相关系数R分别为0.959和0.967,模型具有很好的预测能力。并应用模型对其中7个未知毒性的化合物进行了预测。将所得结果与多元线性回归结果进行对比,发现BP网络和RBF网络结果均优于多元回归预测模型,表明毒性与量化参数之间存在着非线性关系。 展开更多
关键词 取代芳烃类化合物 黑呆头鱼毒性 密度泛函理论 误差反向传播神经网络 径向基函数神经网络
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化学法再生涤纶鉴别方法初探 被引量：6
19
作者 付昌飞 李红杰 徐逸群 《合成纤维》 CAS 2016年第8期41-45,共5页
为了探究化学法再生涤纶和原生涤纶间的差异,应用"醇解-过滤"的方法将聚酯大分子异质链节解聚出来,并经高效液相色谱测试;测试数据经基线校正、信号对齐和数据降维后,转变为两类纤维的特征向量;建立反向传播人工神经网络模型... 为了探究化学法再生涤纶和原生涤纶间的差异,应用"醇解-过滤"的方法将聚酯大分子异质链节解聚出来,并经高效液相色谱测试;测试数据经基线校正、信号对齐和数据降维后,转变为两类纤维的特征向量;建立反向传播人工神经网络模型,实现化学法再生涤纶的计算机自动识别。结合所建立的物理法再生涤纶鉴别方法,可以建成一个再生涤纶"两步法"鉴别流程。尽管其存在步骤繁琐的缺点,但势必启发出更为高效的再生涤纶鉴别方案。 展开更多
关键词 化学法再生涤纶 鉴别 异质链节 化学模式识别 反向传播人工神经网络
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基于调制宽频模态分解和局部保持投影特征融合的光伏直流电能质量扰动识别
20
作者 熊婕 朱宪宇 +2 位作者 王娜 刘良江 李庆先 《电气技术》 2024年第5期22-30,40,共10页
光伏直流系统中的非线性负载可能导致直流电信号出现纹波、突变和噪声等扰动,而现有时频分析方法如变分模态分解等对光伏直流电信号进行分解时易产生误差。本文在宽带模式分解的基础上,采用基于调制差分算子的调制宽频模态分解(MBMD)对... 光伏直流系统中的非线性负载可能导致直流电信号出现纹波、突变和噪声等扰动,而现有时频分析方法如变分模态分解等对光伏直流电信号进行分解时易产生误差。本文在宽带模式分解的基础上,采用基于调制差分算子的调制宽频模态分解(MBMD)对光伏直流电信号进行去噪,以减小分解误差。首先采用MBMD对直流电信号进行自适应分解,然后结合局部保持投影(LPP)算法进行特征融合,最后采用反向传播(BP)人工神经网络模型实现直流电能质量智能识别。仿真和实验分析表明,本文提出的方法可准确识别不同类型的光伏直流电能质量扰动。 展开更多
关键词 调制宽频模态分解(MBMD) 复合多尺度模糊熵 局部保持投影(LPP) BP人工神经网络 直流电能质量 扰动识别
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