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基于SOM-BP复合神经网络的边坡稳定性分析 被引量：14
1
作者 赵胜利 吴雅琴 +2 位作者 刘燕 刘永建 白永兵 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期105-108,共4页
针对边坡稳定影响因素所具有的随机性、不确定性等特点,采用SOM与BP复合神经网络模型,共同描述边坡稳定性程度及影响因素之间的复杂非线性映射,用来解决边坡稳定性预测问题,实例证明,该模型具有较高分析准确率,有较强的工程应用价值。
关键词 som-bp神经网络 边坡稳定性 预测
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基于SOM-BP神经网络的船舶柴油机故障诊断方法 被引量：1
2
作者 李根 杨剑征 刘祺 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第22期121-125,共5页
作为船舶系统重要的组成部分,柴油机工作状态与船舶安全航行息息相关。因此,对船舶柴油机故障诊断方法的研究具有重要的现实意义。以SOM神经网络和BP神经网络为理论基础,将二者融合构建SOM-BP神经网络,用于船舶柴油机故障诊断。通过仿... 作为船舶系统重要的组成部分,柴油机工作状态与船舶安全航行息息相关。因此,对船舶柴油机故障诊断方法的研究具有重要的现实意义。以SOM神经网络和BP神经网络为理论基础,将二者融合构建SOM-BP神经网络,用于船舶柴油机故障诊断。通过仿真试验,验证了SOM-BP神经网络在船舶柴油机故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 som-bp神经网络 船舶柴油机 故障诊断
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基于电气距离和SOM-BP的配电网拓扑识别研究 被引量：3
3
作者 崔恒志 韦磊 +3 位作者 马洲俊 张海强 朱红 李建岐 《自动化技术与应用》 2021年第9期146-151,共6页
获取准确可靠的配电网拓扑模型既是提高配电网智能化建设水平的重要基础,也是配电网调度运行服务优化的关键支撑。采用快速准确的识别方法,可大大降低其运行管理难度。文中提出了一种配电网拓扑识别方法,首先将配电网视为三种基本拓扑... 获取准确可靠的配电网拓扑模型既是提高配电网智能化建设水平的重要基础,也是配电网调度运行服务优化的关键支撑。采用快速准确的识别方法,可大大降低其运行管理难度。文中提出了一种配电网拓扑识别方法,首先将配电网视为三种基本拓扑单元的排列组合,获取节点-支路连接关系,进一步生成配电网拓扑矩阵;其次基于直流潮流法和SOM-BP神经网络算法,通过设置筛选半径筛除冗余数据,降低了计算复杂度,且可保留有效的训练数据,将识别系统整体拓扑解耦为识别单条线路;再次,采用矩阵运算将识别结果和拓扑矩阵相乘,即可更新配电网拓扑结构;最后,通过PSCAD和MATLAB进行了仿真验证。 展开更多
关键词 配电自动化 拓扑识别 节点-支路邻接矩阵 som-bp神经网络
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基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测系统
4
作者 黄群群 傅秀芬 许素霞 《科技创新导报》 2009年第17期7-8,共2页
针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别。提出一个基... 针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别。提出一个基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程。通过实验证明系统有较高的识别率和较低的误报率。 展开更多
关键词 自组织特征映射 聚类 som-bp神经网络 移动代理
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基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究 被引量：12
5
作者 高利民 许庆阳 +3 位作者 李锋 杨吉 孟景辉 杨树忠 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期50-58,共9页
针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等... 针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等特征参数,基于平均影响值进行特征参数选择,并确定输入维数;使用自组织特征映射(SOM)神经网络对输入特征参数进行多次聚类学习,分析学习结果得到6种退化状态样本数据;构建15-13-6型BP神经网络结构模型,实现对道岔设备退化状态的识别。结果表明,采用SOM-BP混合神经网络进行道岔设备退化状态识别的准确率达到95.56%。 展开更多
关键词 道岔 退化状态 som-bp混合神经网络 平均影响值 功率数据
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基于SOM-BP神经网络的光伏逆变器软故障诊断研究
6
作者 张书婷 朱珠 《中国新技术新产品》 2024年第13期22-24,共3页
为了解决光伏系统光伏逆变器故障持续时间短、线路复杂的问题,使用SOM-BP串联神经网络并利用Simulink软件进行仿真,对光伏逆变器的软故障进行建模,收集了相关的参数作为研究样本。在MATLAB环境中,与BP网络、SOM神经网络诊断结果进行对比... 为了解决光伏系统光伏逆变器故障持续时间短、线路复杂的问题,使用SOM-BP串联神经网络并利用Simulink软件进行仿真,对光伏逆变器的软故障进行建模,收集了相关的参数作为研究样本。在MATLAB环境中,与BP网络、SOM神经网络诊断结果进行对比,证明该串联神经网络在光伏逆变器软故障诊断方面具有实用性。 展开更多
关键词 光伏逆变器 故障诊断 som-bp串联神经网络
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基于最优小波包与SOM-BP融合的柴油机故障诊断 被引量：4
7
作者 龚明 潘宏侠 兰海龙 《煤矿机械》 北大核心 2012年第10期278-280,共3页
柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-B... 柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-BP神经网络相结合的方法可以得到更好的分类结果,有一定的工程实用性。 展开更多
关键词 小波包 最优小波包 som-bp复合神经网络
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