基于相似日和CAPSO-SNN的光伏发电功率预测 被引量：31

1

作者 陈通 孙国强 +4 位作者 卫志农 臧海祥 孙永辉 Kwok W Cheung 李慧杰 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期66-71,共6页

针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于相似日和云自适应粒子群优化(CAPSO)算法优化Spiking神经网络(SNN)的发电功率预测模型。考虑到季节类型、天气类型和气象等主要影响因素,提出以综合相似度指标进行相似日选取;以SNN强... 针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于相似日和云自适应粒子群优化(CAPSO)算法优化Spiking神经网络(SNN)的发电功率预测模型。考虑到季节类型、天气类型和气象等主要影响因素,提出以综合相似度指标进行相似日选取;以SNN强大的计算能力和其善于处理时间序列问题的特点为基础,结合CAPSO算法搜索的随机性和稳定性优化SNN的多突触连接权值,减少对权值的约束,提高算法的收敛精度。根据某光伏电站的实测功率数据对所提模型进行测试和评估,结果表明,该模型比传统预测模型具有更高的预测精度和更好的适用性。 展开更多

关键词 光伏发电 功率预测 spiking神经网络 云自适应粒子群优化算法 相似日选取

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基于Spiking神经网络的光伏系统发电功率预测 被引量：10

2

作者 陈通 孙国强 +3 位作者 卫志农 李慧杰 CHEUNG KWOK W 孙永辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期7-12,44,共7页

为了提高光伏系统发电功率预测的精度,本文提出一种基于Spiking神经网络(SNN)的预测模型。该神经网络采用精确脉冲时间的编码方式,更接近真实的生物神经系统,具有强大的计算能力。考虑季节类型、天气类型和大气温度等主要影响因素,该模... 为了提高光伏系统发电功率预测的精度,本文提出一种基于Spiking神经网络(SNN)的预测模型。该神经网络采用精确脉冲时间的编码方式,更接近真实的生物神经系统,具有强大的计算能力。考虑季节类型、天气类型和大气温度等主要影响因素,该模型采用灰色关联分析法选取相似日。本文应用实际光伏发电系统的数据分别对基于SNN、BP人工神经网络(BP-ANN)和支持向量机(SVM)的预测模型进行测试和评估。预测结果表明:SNN预测模型相比于BP-ANN和SVM模型有较高的预测精度和较强的适用性,可以为光伏系统发电功率预测提供一种可行方法。 展开更多

关键词 光伏系统 spiking神经网络 SpikeProp算法 相似日选择算法 发电功率预测

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基于蜂群优化的Spiking神经网络模型研究与评估 被引量：2

3

作者 马韦伟 郑勤红 刘珊珊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第8期221-225,共5页

为提高Spiking神经网络的训练能力,以多标签分类问题作为研究切入点,采用蜂群算法进行模型优化。基于Spiking理念的神经网络模型有多种,文中选择概率Spiking神经网络(Probabilistic Spiking Neural Network,PSNN)进行多标签分类。首先,... 为提高Spiking神经网络的训练能力,以多标签分类问题作为研究切入点,采用蜂群算法进行模型优化。基于Spiking理念的神经网络模型有多种,文中选择概率Spiking神经网络(Probabilistic Spiking Neural Network,PSNN)进行多标签分类。首先,建立概率Spiking神经网络分类模型,通过点火时间序列进行编码,触发脉冲响应实现数据传递;然后,利用Spiking神经网络的权重、动态阈值、遗忘参数等构建蜂群,并以多标签分类准确率作为人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的适应度函数,从而通过不断更新蜂群个体适应度值来获得最优个体;最后,以最优参数完成概率Spiking神经网络的多标签分类。实验结果表明,通过合理设置蜂群个体规模及蜜源搜索范围,ABC-PSNN算法能够获得较高的多标签分类准确率。相比其他Spiking神经网络模型和常用多标签分类算法,ABC-PSNN算法具备更高的分类准确率和稳定性。 展开更多

关键词 spiking神经网络 概率spiking神经网络 蜂群算法 多标签分类 脉冲响应

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基于Spiking神经网络的机械臂故障诊断（英文） 被引量：7

4

作者 王秀青 曾慧 +1 位作者 解飞 吕峰 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期15-21,共7页

因为Spiking神经网络(Spiking neural networks,SNNs)能同时传递时空信息,SNNs包含优于传统神经网络的许多特性,因而更适用于动态时序信号的分析。碰撞和受阻是机械臂在靠近抓取位置时常见的两种故障。为区别此两种故障状态与正常工作状... 因为Spiking神经网络(Spiking neural networks,SNNs)能同时传递时空信息,SNNs包含优于传统神经网络的许多特性,因而更适用于动态时序信号的分析。碰撞和受阻是机械臂在靠近抓取位置时常见的两种故障。为区别此两种故障状态与正常工作状态,提出一种基于SNNs的新型机械臂故障诊断方法。讨论所提出的SNNs故障诊断方法的体系结构,比较了当SNNs故障诊断方法选用不同Spiking神经网络拓扑结构和不同参数时的诊断结果。试验结果表明所提出的基于Spiking神经网络的机械臂故障诊断方法是有效的。该方法有助于机械臂故障的正确诊断,并且对平稳安全的生产具有重要意义。 展开更多

关键词 故障诊断 spiking神经网络 机械臂 STDP学习 时序信号

原文传递

基于多超声传感器信息和NeuCube的移动机器人走廊场景识别 被引量：4

5

作者 王秀青 侯增广 +3 位作者 潘世英 谭民 王永吉 曾慧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2833-2837,共5页

为提高室内移动机器人的环境感知能力,针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型Neu Cube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息,比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析,以及各种模式信... 为提高室内移动机器人的环境感知能力,针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型Neu Cube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息,比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析,以及各种模式信息的识别和分类。此外,SNN更易于用硬件实现。在对Neu Cube的基本原理、学习方法和计算步骤进行讨论的基础上,利用多超声传感信息和Neu Cube对室内移动机器人常处的7种走廊场景进行识别。实验结果表明基于多超声传感信息和Neu Cube的移动机器人走廊场景分类方法可以对7种走廊场景进行有效识别,该方法有助于增强移动机器人的自主性和提高其智能水平。 展开更多

关键词 移动机器人 多超声传感信息 spiking神经网络 环境感知 分类

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基于忆阻器的spiking神经网络在图像边缘提取中的应用 被引量：4

6

作者 刘玉东 王连明 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期34-40,共7页

根据生物视觉系统的功能原理,用忆阻器模拟生物突触,结合忆阻器的记忆特性和spiking神经网络的高效处理能力,构造了一种可用于图像边缘提取的三层spiking神经网络模型,该网络用忆阻器电导的变化量来表征图像边缘信息,仿真结果表明,该方... 根据生物视觉系统的功能原理,用忆阻器模拟生物突触,结合忆阻器的记忆特性和spiking神经网络的高效处理能力,构造了一种可用于图像边缘提取的三层spiking神经网络模型,该网络用忆阻器电导的变化量来表征图像边缘信息,仿真结果表明,该方法的边缘提取结果具有连续性、光滑性、低误检漏检性和边缘定位准确性,该神经网络的处理过程符合生物信息处理机制,为视觉系统的仿生实现提供了新的思路。 展开更多

关键词 spiking神经网络 忆阻器 突触 图像边缘提取

原文传递

基于菌群优化Spiking神经网络的渲染时间估计

7

作者 胡博 章毅 蔡柳萍 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期214-220,共7页

为了提高三维模型渲染时间估计的准确度,采用Spiking神经网络算法进行渲染时间预估。目前,基于Spiking理念的神经网络模型有多种,选择了其中的卷积Spiking神经网络(Convolutional Spike neural network,CSNN)来实现渲染时间计算。首先,... 为了提高三维模型渲染时间估计的准确度,采用Spiking神经网络算法进行渲染时间预估。目前,基于Spiking理念的神经网络模型有多种,选择了其中的卷积Spiking神经网络(Convolutional Spike neural network,CSNN)来实现渲染时间计算。首先,建立了基于CSNN的渲染时间预估模型。通过点火时间序列完成编码,从而触发脉冲响应实现数据传递。其次,利用CSNN的权重、卷积核尺寸、偏置等参数来构建菌群优化(Bacterial foraging optimization,BFO)算法,并以渲染时间预估值和实际值的差值作为适应度函数。通过驱化、繁衍和迁徙操作不断更新菌群个体的适应度值来获得最优个体。最后,以最优参数进行CSNN的渲染时间预估。试验结果表明,通过合理设置BFO算法的引力系数、斥力系数和迁徙概率阈值等参数,BFO+CSNN算法能够获得较高的渲染时间预估准确率。相比于其他渲染时间预估算法,BFO+CSNN算法具备更高的渲染时间预估准鲁棒性。 展开更多

关键词 spiking神经网络 渲染时间 菌群优化 卷积神经网络

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多脉冲发放的Spiking神经网络 被引量：3

8

作者 方慧娟 王永骥 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期638-644,共7页

针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期.通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,... 针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期.通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息,提高学习速度. 展开更多

关键词 spiking神经网络 多脉冲 SRM模型 不应期

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基于Spiking神经网络的光伏发电系统功率预测 被引量：1

9

作者 卢怡含 王林 +2 位作者 晋飞 刘忠辉 唐敏 《黑龙江电力》 CAS 2016年第3期263-269,共7页

针对光伏发电系统输出功率的随机性,提出了一种基于Spiking神经网络的光伏发电功率预测模型,它采用精确脉冲时间的编码方式,能接近真实的生物神经系统,并具有强大的计算能力。考虑天气类型、太阳辐照强度、环境温度等主要影响因素,采用... 针对光伏发电系统输出功率的随机性,提出了一种基于Spiking神经网络的光伏发电功率预测模型,它采用精确脉冲时间的编码方式,能接近真实的生物神经系统,并具有强大的计算能力。考虑天气类型、太阳辐照强度、环境温度等主要影响因素,采用近似欧式距离选取相似日的方法,应用实际光伏发电系统的历史发电数据和气象数据对Spiking神经网络、BP神经网络和支持向量机三种预测模型进行测试和评估。预测结果与实测值的比较表明:Spiking神经网络模型相比于BP神经网络和支持向量机模型具有较高的预测精度和较强的适用性,可作为解决光伏发电系统功率预测可行方法之一。 展开更多

关键词 光伏系统 spiking神经网络 脉冲响应模型 Spikeprop算法 发电功率预测

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基于粒子群算法优化Spiking神经网络 被引量：1

10

作者 沈虹 蔚承建 苏俊霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第B12期305-307,共3页

Spiking神经网络采用神经元的发放时间点进行信息编码,更接近于生物神经元。学习算法的选取对发挥Spiking神经网络的性能有很大的影响。基于BP算法的SpikeProp采用多突触连接的网络结构,利用梯度信息进行网络参数的调整,易于陷入局部最... Spiking神经网络采用神经元的发放时间点进行信息编码,更接近于生物神经元。学习算法的选取对发挥Spiking神经网络的性能有很大的影响。基于BP算法的SpikeProp采用多突触连接的网络结构,利用梯度信息进行网络参数的调整,易于陷入局部最优解;且连接权值的选取只能为正值,否则将不收敛。采用粒子群算法(Particle Swarm Optim ization,PSO)进行Spiking网络连接参数的调整,全局收敛性好,减少了对连接权值的约束,简化了网络结构。实验表明,该方法是一种有效的Spiking网络学习方法。 展开更多

关键词 spiking神经网络 粒子群算法 XOR问题 IRIS问题

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基于CS-SNN的公交到站时间预测模型

11

作者 邝先验 罗会超 +1 位作者 钟蕊 欧阳鹏 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第3期30-33,共4页

针对公交到站时间预测不准以及工作日和周末运行特性差异的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的Spiking神经网络(CS-SNN)预测模型。通过分析和验证Spiking神经网络的性能特征,再采用寻优性能更强的CS算法优化Spiking神经网络的初始参数... 针对公交到站时间预测不准以及工作日和周末运行特性差异的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的Spiking神经网络(CS-SNN)预测模型。通过分析和验证Spiking神经网络的性能特征,再采用寻优性能更强的CS算法优化Spiking神经网络的初始参数,最后利用行车历史数据对神经网络进行训练和建模来实现到站时间的准确预测,将该优化算法与未优化的SNN算法和Elman神经网络算法用MATLAB分别仿真测试。对比结果显示:无论工作日还是周末,CS-SNN预测模型对公交行程时间的预测均具有更高的准确性且结果更加稳定。 展开更多

关键词 智能交通 公交到站时间预测 布谷鸟搜索算法 spiking神经网络 公共交通

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基于spiking神经网络的白细胞图像边缘检测 被引量：1

12

作者 林璇 《数字技术与应用》 2016年第7期58-60,共3页

本文通过模拟生物系统视觉皮层神经网络的活动,建立了第三代人工神经网络spiking神经网络以及基于电导率的IF神经元模型,并将该神经网络应用于经预处理后的白细胞图像的边缘检测。实验结果说明,本文建立的基于spiking神经网络的边缘检... 本文通过模拟生物系统视觉皮层神经网络的活动,建立了第三代人工神经网络spiking神经网络以及基于电导率的IF神经元模型,并将该神经网络应用于经预处理后的白细胞图像的边缘检测。实验结果说明,本文建立的基于spiking神经网络的边缘检测方法可应用于白血病细胞图像的边缘检测,具有一定的可行性和发展前景。 展开更多

关键词 图像处理 边缘检测 spiking神经网络 白细胞图像 图像分割

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鸽视顶盖快速显著感知编码模型研究

13

作者 王松伟 黄淑漫 +1 位作者 师丽 王梦珂 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期4086-4099,共14页

在经典目标识别理论中,哺乳动物的视网膜和LGN中许多神经元执行了DoG (Difference of Gaussian)操作,其功能一般认为是白化,祛除冗余,并增强了边缘。通过对鸽视顶盖的ON-OFF神经元进行电生理研究,发现其利用FSL(First-SpikeLatency)进... 在经典目标识别理论中,哺乳动物的视网膜和LGN中许多神经元执行了DoG (Difference of Gaussian)操作,其功能一般认为是白化,祛除冗余,并增强了边缘。通过对鸽视顶盖的ON-OFF神经元进行电生理研究,发现其利用FSL(First-SpikeLatency)进行场景整体信息粗略快速的传递,利用发放率对场景中显著性特征进行相续的传递。通过解析神经元响应模式,提出了OT(Optic Tectum)的ON-OFF神经元工作机制的一种假设,搭建了模型架构。该研究对新型的Spike神经网络的研究具有一定的借鉴意义。 展开更多

关键词 视顶盖 显著性表征 spike神经网络 延时编码

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