基于概率神经网络的广域后备保护故障判别研究 被引量：12

1

作者 吴浩 李群湛 +1 位作者 夏焰坤 刘炜 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期43-49,共7页

广域后备保护采集各节点相关信息,以判别电网某区域的故障元件。利用PNN的良好分类和容错能力,提出了基于PNN的广域后备保护故障判别新方法。以线路故障方向元件、线路距离Ⅱ段测量元件、主保护动作状态为PNN网络输入,利用确定故障下的... 广域后备保护采集各节点相关信息,以判别电网某区域的故障元件。利用PNN的良好分类和容错能力,提出了基于PNN的广域后备保护故障判别新方法。以线路故障方向元件、线路距离Ⅱ段测量元件、主保护动作状态为PNN网络输入,利用确定故障下的状态信息矩阵作为训练样本,训练PNN网络;再用随机故障时的元件状态信息向量作为测试样本,通过大量仿真实验,模拟了多种信息不准确情况下的故障判别结果。实验证明基于PNN网络的广域后备保护故障判别,具有很好的容错性和正判能力。 展开更多

关键词 广域后备保护 元件状态信息 pnn网络 故障判别 容错性

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基于概率神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量：9

2

作者 王敬涛 邓东花 《现代电子技术》 2010年第20期147-149,共3页

针对滚动轴承故障征兆与故障模式映射的复杂性,以及BP网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,提出了基于概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法。采用11个时域统计特征作为样本特征,利用PNN实现样本分类,并与反向传播(BP)网络进行... 针对滚动轴承故障征兆与故障模式映射的复杂性,以及BP网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,提出了基于概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法。采用11个时域统计特征作为样本特征,利用PNN实现样本分类,并与反向传播(BP)网络进行滚动轴承故障诊断的方法进行了对比。结果表明,PNN网络可以实现滚动轴承不同类型的故障识别,其分类结果比BP网络具有更高的准确性,并在避免局部极小和节约训练时间方面有较好的实用性。 展开更多

关键词 pnn网络 BP神经网络 故障诊断 滚动轴承

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PNN网络在预测MCS移动中的应用 被引量：7

3

作者 苏君毅 过仲阳 +2 位作者 邱洁 陆衍 吴健平 《上海地质》 2004年第3期27-30,共4页

神经网络是空间数据挖掘的一种重要手段。本文运用概率神经网络(PNN网络)对1998年夏季影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)东移的环境物理量场的空间分布特征进行了研究,得到了高原上MCS移动方向与环境物理量场空间分布之间的关系。研究... 神经网络是空间数据挖掘的一种重要手段。本文运用概率神经网络(PNN网络)对1998年夏季影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)东移的环境物理量场的空间分布特征进行了研究,得到了高原上MCS移动方向与环境物理量场空间分布之间的关系。研究表明,使用概率神经网络预测中尺度对流系统的移动具有较好的效果,从而为研究高原上MCS东移与环境场之间的关系提供了一种新的方法和思路。 展开更多

关键词 pnn网络 神经网络 空间数据挖掘 MCS 概率神经网络 中尺度对流系统

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认知诊断中基于神经网络的PSP方法 被引量：7

4

作者 钱锦昕 余嘉元 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第4期915-917,共3页

提出了基于神经网络的PSP方法并将其运用于认知诊断,以488名高三学生参加语文模考的数据为例进行分析,结果表明:(1)主成分分析方法可以对SOM网络的输入数据进行降维,并得到测验涉及的认知成分。(2)SOM网络可以对被试进行分类,并由此得... 提出了基于神经网络的PSP方法并将其运用于认知诊断,以488名高三学生参加语文模考的数据为例进行分析,结果表明:(1)主成分分析方法可以对SOM网络的输入数据进行降维,并得到测验涉及的认知成分。(2)SOM网络可以对被试进行分类,并由此得到各类的认知缺陷。(3)概率神经网络可以对新的被试进行较为准确的类别判断。PSP方法是一种较为实用的认知诊断方法。 展开更多

关键词 认知诊断 神经网络 主成分分析 SOM网络 pnn网络

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中国耕地资源安全模式识别的PNN神经网络方法 被引量：2

5

作者 李春华 李宁 +1 位作者 骆华莹 王斌年 《中国农学通报》 CSCD 北大核心 2011年第26期181-186,共6页

耕地资源安全不仅事关中国的粮食安全,而且影响中国的生态安全和社会安全。为了分析各地区耕地安全的特点和影响因素,笔者首先选取评价指标,构建区域耕地资源安全风险评价模型,然后应用安全预警理论建立耕地安全风险评价指标阈值标准,... 耕地资源安全不仅事关中国的粮食安全,而且影响中国的生态安全和社会安全。为了分析各地区耕地安全的特点和影响因素,笔者首先选取评价指标,构建区域耕地资源安全风险评价模型,然后应用安全预警理论建立耕地安全风险评价指标阈值标准,最后利用PNN神经网络模型,对中国区域耕地风险进行分析。结果表明,中国耕地安全风险分为5类地区:高度危险区:四川、云南、内蒙古、福建、重庆、陕西、贵州、甘肃、青海,主要是生态脆弱区;危险地区:山东、北京、上海、天津、广西;值得关注地区:宁夏、江苏、浙江、西藏、广东,既有经济发达地区又有相对落后地区;安全区:辽宁、山西、河南、河北;高度安全区:安徽、湖南、湖北、新疆、海南、江西、吉林、黑龙江,安全和高度安全区中,大部分是中国的粮食主产区。这意味着中国耕地保护政策要转向耕地生态背景和质量的保护,经济发展对耕地资源的压力也不容忽视,同时要继续加强对粮食主产区耕地保护的倾斜政策,确保中国的粮食安全。 展开更多

关键词 耕地安全 指标阈值 模式识别 pnn网络

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用混合遗传算法实现对PNN网络的快速训练

6

作者 吕金华 江汉红 《船海工程》 北大核心 2006年第5期93-95,共3页

结合遗传算法与BP算法形成一种混合遗传算法,考虑船舶运动特点选取合适的适应度函数,实现了对船舶操舵系统中的PNN网络进行快速训练,并对其策略问题进行了分析。

关键词 pnn网络 遗传算法 混合遗传算法

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基于神经网络方法的风机故障诊断

7

作者 邓东花 黄波 夏薇 《价值工程》 2012年第18期24-25,共2页

针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,将反向传播(BP)网络、径向基(RBF)网络和概率网络(PNN)用于风机进行故障诊断,并比较了3种网络的诊断精度。以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的神经网络进行故障辨识... 针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,将反向传播(BP)网络、径向基(RBF)网络和概率网络(PNN)用于风机进行故障诊断,并比较了3种网络的诊断精度。以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的神经网络进行故障辨识,结果表明,RBF网识别精度高于PNN网络,BP网络表现较差。 展开更多

关键词 BP网络 pnn网络 RBF网络 故障诊断 旋转机械

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基于图像识别技术的南疆红枣品种识别研究

8

作者 吴明清 李传峰 弋晓康 《塔里木大学学报》 2014年第4期105-110,共6页

通过Matlab图像处理和识别技术,根据不同品种的红枣的形状特征不同,分别对5种不同品种的红枣进行识别。首先对红枣俯视图像预处理提取红枣的表面轮廓,然后利用轮廓计算矩形度,圆形度,偏心率等7个几何特征和8个图像的不变距。利用PNN和B... 通过Matlab图像处理和识别技术,根据不同品种的红枣的形状特征不同,分别对5种不同品种的红枣进行识别。首先对红枣俯视图像预处理提取红枣的表面轮廓,然后利用轮廓计算矩形度,圆形度,偏心率等7个几何特征和8个图像的不变距。利用PNN和BP神经网络作为分类器,对不同品种的红枣图像进行识别。结果表明,两种神经网络能够对不同品种红枣进行识别,PNN网络的平均识别率为90%,BP网络的平均识别率为80%,PNN神经网络比BP神经网络分类效果好。 展开更多

关键词 图像处理 红枣 pnn网络 BP网络 品种识别

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基于概率神经网络的变压器故障诊断研究 被引量：1

9

作者 王淼 《中国设备工程》 2019年第2期99-100,共2页

概率神经网络(Probabilistic Neural Network)的结构简单、训练简洁,具有非常强大的非线性能力,具有较强的容错能力,充分利用故障先验知识,将诊断错误带来的损失降到最小。根据PNN理论,在MATLAB中建立一个简化的变压器的故障诊断系统,... 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)的结构简单、训练简洁,具有非常强大的非线性能力,具有较强的容错能力,充分利用故障先验知识,将诊断错误带来的损失降到最小。根据PNN理论,在MATLAB中建立一个简化的变压器的故障诊断系统,根据收集到的变压器故障实例数据进行了分析与仿真,仿真结果表明,概率神经网络在变压器故障诊断的问题中是可行的,应用前景非常广泛。 展开更多

关键词 pnn网络 变压器故障诊断 神经网络模型 MATLAB

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PNN网络在入侵检测中的应用研究 被引量：1

10

作者 王小敏 谢文俊 《软件导刊》 2016年第10期152-154,共3页

针对当前入侵检测技术存在检测率低、误报率高等问题,将PNN概率神经网络应用于入侵检测技术中,提出一种基于PNN的入侵检测技术。介绍了入侵检测的发展现状和概率神经网络的数学模型。实验结果证明,与BP网络相比,PNN网络能够准确实现样... 针对当前入侵检测技术存在检测率低、误报率高等问题,将PNN概率神经网络应用于入侵检测技术中,提出一种基于PNN的入侵检测技术。介绍了入侵检测的发展现状和概率神经网络的数学模型。实验结果证明,与BP网络相比,PNN网络能够准确实现样本分类,并能提高入侵检测性能。 展开更多

关键词 入侵检测 pnn网络 网络安全 检测性能

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基于光学性质判别苹果的早期轻微损伤 被引量：1

11

作者 吴小华 张舒慧 +3 位作者 陈思雨 谭佐军 张纾 陈建军 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2017年第18期258-263,共6页

苹果的轻微损伤部位容易被病原微生物入侵,导致自身和周围果实腐烂。早期轻微损伤的检测能有效降低损失。本研究采用单积分球系统结合反向倍增法测量1450~1800 nm波段下极品富士苹果的光学参数,采用多元散射校正和标准正态变量对数据进... 苹果的轻微损伤部位容易被病原微生物入侵,导致自身和周围果实腐烂。早期轻微损伤的检测能有效降低损失。本研究采用单积分球系统结合反向倍增法测量1450~1800 nm波段下极品富士苹果的光学参数,采用多元散射校正和标准正态变量对数据进行预处理。基于1450~1800 nm的吸收系数和约化散射系数,结合主成分分析和概率神经网络(PNN)建立了苹果轻微损伤的判别模型。构建的模型对无损伤样品判断准确率达到96%以上,当PNN密度分度值(Spread)小于0.7时,吸收系数对有损伤样品的判断准确率为100%。实验结果说明了苹果在1450~1800 nm范围内的光学性质能够用于判断苹果早期轻微损伤,为光学参数检测水果损伤提供应用前景。 展开更多

关键词 早期轻微损伤 苹果 单积分球 光学性质 pnn网络

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光伏组件输出特性的异常分类研究

12

作者 史新科 杨成佳 《建筑电气》 2024年第5期62-68,共7页

光伏组件异常直接影响到发电量与组件的使用寿命,及时发现光伏组件异常并消除异常,将直接提高光伏组件发电效率。为准确检测光伏组件的异常状态,以Matlab平台为基础,模拟6种光伏组件异常状态,并分析输出特性,提出以输出特性曲线的五特... 光伏组件异常直接影响到发电量与组件的使用寿命,及时发现光伏组件异常并消除异常,将直接提高光伏组件发电效率。为准确检测光伏组件的异常状态,以Matlab平台为基础,模拟6种光伏组件异常状态,并分析输出特性,提出以输出特性曲线的五特征法判断异常类型。用Python语言搭建概率神经网络,并用粒子群优化算法优化平滑因子。用粒子群优化概率神经网络(PSO-PNN)模型训练异常数据,结果表明:概率神经网络对数据集较敏感,在较大的数据集,模型分类准确率高,能有效检测光伏组件异常状态。 展开更多

关键词 光伏组件 MATLAB仿真 异常状态检测 U-I特性曲线 五特征法 特征提取 PSO-pnn网络 平滑因子

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基于PNN神经网络的掘进机截齿磨损程度识别研究 被引量：13

13

作者 张强 王禹 王琛淇 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期37-44,共8页

针对掘进机截齿磨损在线识别问题,提出一种基于PNN神经网络的截齿磨损程度多特征信号识别方法,提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动和声发射特征信号,分别分析振动加速度、声发射信号峰值以及2种特征信号频域图的均方根这4个特征... 针对掘进机截齿磨损在线识别问题,提出一种基于PNN神经网络的截齿磨损程度多特征信号识别方法,提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动和声发射特征信号,分别分析振动加速度、声发射信号峰值以及2种特征信号频域图的均方根这4个特征参数,获取振动信号、声发射信号与不同磨损程度截齿的变化规律。建立5种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对PNN神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度的精确识别。结果表明:基于PNN神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,识别准确率和预测准确率约为93.3%和95.0%,与BP神经网络方法相比分别提高了3.3%和15.0%。因此该神经网络具有良好的可靠性与精确性。 展开更多

关键词 掘进机 截齿磨损 振动信号 声发射信号 pnn神经网络

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旋转机械故障诊断的神经网络方法研究 被引量：9

14

作者 栾美洁 许飞云 贾民平 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2008年第1期85-88,共4页

BP神经网络具有较好的非线性映射能力,可以描述频率特征和故障之间的关系,而概率神经网络学习规则简单、训练速度快、避免局部极小和反复训练的问题。根据两种神经网络的原理选择合适的参数建立两个旋转机械故障诊断模型,并利用模型对... BP神经网络具有较好的非线性映射能力,可以描述频率特征和故障之间的关系,而概率神经网络学习规则简单、训练速度快、避免局部极小和反复训练的问题。根据两种神经网络的原理选择合适的参数建立两个旋转机械故障诊断模型,并利用模型对某旋转机械的故障数据进行处理,结果显示两种网络在故障诊断方面的实用价值。通过对故障数据的结果对比可以看到PNN网络比BP网络具有更好的容错能力。 展开更多

关键词 振动与波 BP神经网络 pnn神经网络 旋转机械 故障诊断

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基于PNN神经网络的电控发动机故障诊断 被引量：9

15

作者 巴寅亮 王书提 +2 位作者 李春兰 郭增波 加克.乌云才次克 《现代电子技术》 北大核心 2016年第20期146-148,153,共4页

PNN是前馈型神经网络,具有强大的非线性模式分类能力。提出运用PNN神经网络对发动机电控系统进行故障诊断的方法,介绍了PNN神经网络及其工作原理,以伊兰特汽车发动机电控系统为研究对象,让发动机在怠速情况下,并对其进行故障设置,运用金... PNN是前馈型神经网络,具有强大的非线性模式分类能力。提出运用PNN神经网络对发动机电控系统进行故障诊断的方法,介绍了PNN神经网络及其工作原理,以伊兰特汽车发动机电控系统为研究对象,让发动机在怠速情况下,并对其进行故障设置,运用金德KT600故障诊断仪采集发动机故障数据流,利用PNN神经网络建立诊断模型,并对网络诊断模型进行验证,诊断结果完全正确,且训练速度非常快。实验结果表明PNN神经网络具有较强的泛化能力和实用价值。 展开更多

关键词 pnn神经网络 发动机 电控系统 故障诊断

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PNN神经网络在尾气分析发动机故障诊断中的应用 被引量：10

16

作者 郝大鹏 巴寅亮 +2 位作者 李春兰 王书提 加克.乌云才次克 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期145-148,共4页

汽车尾气不仅对大气环境污染越来越严重,而且其排放成分浓度直接反映车辆运行工况,因此通过分析尾气成分浓度,利用PNN网络对尾气进行分析从而诊断发动机故障,可初步判断发动机故障所在。PNN网络结合径向神经网络和概率密度的优点,特别... 汽车尾气不仅对大气环境污染越来越严重,而且其排放成分浓度直接反映车辆运行工况,因此通过分析尾气成分浓度,利用PNN网络对尾气进行分析从而诊断发动机故障,可初步判断发动机故障所在。PNN网络结合径向神经网络和概率密度的优点,特别适合模式分类识别。文中以北京现代伊兰特为例,利用尾气分析仪采集汽车尾气CO,CO2,HC,O2和NOx的数据,运用PNN神经网络建立故障诊断模型,并对其进行验证。诊断及验证结果完全正确,表明PNN网络具有较高的准确率和使用价值。 展开更多

关键词 尾气分析 pnn神经网络 故障诊断 发动机 浓度 电控系统

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基于概率神经网络的风机故障诊断 被引量：9

17

作者 李铁军 朱成实 +2 位作者 吕营 王丹 王学平 《煤矿机械》 北大核心 2007年第10期187-189,共3页

针对风机常见故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,结合专家知识建立了风机系统故障知识库,提出了基于PNN神经网络的风机故障诊断方法,结果表明该方法能克服BP算法诊断过程中容易陷入局部极小的缺点,并能满足故障诊断的快速性和准... 针对风机常见故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,结合专家知识建立了风机系统故障知识库,提出了基于PNN神经网络的风机故障诊断方法,结果表明该方法能克服BP算法诊断过程中容易陷入局部极小的缺点,并能满足故障诊断的快速性和准确性要求,适用于在线检测,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 pnn神经网络 故障诊断 风机

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光伏系统直流故障电弧实验研究 被引量：7

18

作者 郭凤仪 刘大卫 +4 位作者 王智勇 邓勇 田东豪 游江龙 冯晓丽 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期25-32,共8页

光伏系统中的直流故障电弧严重威胁光伏系统的安全运行,由于其随机性和不稳定性且不具有交流电弧的零休现象,使得光伏系统中的直流故障电弧难以检测。研究光伏系统直流故障电弧的特性及其有效的检测方法对保障光伏系统运行的安全性和可... 光伏系统中的直流故障电弧严重威胁光伏系统的安全运行,由于其随机性和不稳定性且不具有交流电弧的零休现象,使得光伏系统中的直流故障电弧难以检测。研究光伏系统直流故障电弧的特性及其有效的检测方法对保障光伏系统运行的安全性和可靠性具有重要意义。设计了一套光伏直流故障电弧实验系统并有针对性地研究了光伏系统中直流故障电弧的特性和检测方法,提出了经验模态分解(EMD)算法和概率神经网络(PNN)算法相结合的光伏系统直流故障电弧检测方法,综合实验数据分析表明该方法能有效检测光伏系统中直流故障电弧。 展开更多

关键词 光伏系统 直流故障电弧检测 EMD算法 pnn神经网络

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图像处理技术在超高压巡检机器人视觉系统中的应用研究 被引量：8

19

作者 刘国海 朱珠 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第1期136-140,共5页

对绝缘瓷瓶定位及其破损检测在高压输电线路巡检机器人视觉系统中的应用提出了一套方案。通过CCD摄像头等实现对机器人视觉的模拟,对采集到的图像进行去噪、分割等预处理,以绝缘子中部的特定区域作为识别的依据,基于其形状特征及不变矩... 对绝缘瓷瓶定位及其破损检测在高压输电线路巡检机器人视觉系统中的应用提出了一套方案。通过CCD摄像头等实现对机器人视觉的模拟,对采集到的图像进行去噪、分割等预处理,以绝缘子中部的特定区域作为识别的依据,基于其形状特征及不变矩特征提取特征值,提出了采用概率神经网络对绝缘子的特殊区域及背景区域进行识别,完成对绝缘子的定位。利用Harris角点检测法,结合纵向切线灰度值变化率判断瓷瓶是否破损,通过仿真和实验,验证了其可行性。 展开更多

关键词 绝缘子 特征提取 pnn神经网络 HARRIS角点检测

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基于参数策略的改进粒子群优化PNN神经网络刀具磨损研究 被引量：6

20

作者 李健 樊妍 何斌 《机床与液压》 北大核心 2021年第3期75-80,139,共7页

刀具磨损直接影响工件加工质量和尺寸精度,正确掌握刀具磨损状态及时换刀,减少机床停机时间,将直接提高加工效率。为提高刀具磨损状态识别准确率,提出一种基于参数策略的改进粒子群优化PNN(IPSO-PNN)神经网络识别刀具的磨损状态。相较... 刀具磨损直接影响工件加工质量和尺寸精度,正确掌握刀具磨损状态及时换刀,减少机床停机时间,将直接提高加工效率。为提高刀具磨损状态识别准确率,提出一种基于参数策略的改进粒子群优化PNN(IPSO-PNN)神经网络识别刀具的磨损状态。相较于BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,IPSO-PNN神经网络结构简单、训练简洁快速。与BP神经网络和标准PNN神经网络仿真结果对比,结果表明:IPSO-PNN神经网络识别准确率高,收敛速度快,仿真耗时短,能有效提高刀具磨损识别准确率。 展开更多

关键词 刀具磨损 状态识别 IPSO-pnn神经网络 BP神经网络

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