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基于主成分分析和集成神经网络的发动机故障诊断模型研究 被引量:24
1
作者 李增芳 何勇 宋海燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期131-134,共4页
针对发动机废气排放参数和故障之间复杂的非线性关系,提出了一种基于主成分分析和集成神经网络技术的发动机故障诊断分析模型。该模型首先运用主成分分析方法降低故障诊断样本的输入维数,然后按发动机不同运转状态将样本分组,并用于子... 针对发动机废气排放参数和故障之间复杂的非线性关系,提出了一种基于主成分分析和集成神经网络技术的发动机故障诊断分析模型。该模型首先运用主成分分析方法降低故障诊断样本的输入维数,然后按发动机不同运转状态将样本分组,并用于子网络训练;故障诊断时,各子网络分别诊断出相应的结果,最后采用投票法融合各输出结果。试验结果表明,这种模型能有效简化训练样本和样本属性参数,优化网络结构,其诊断精度及学习能力优于单一神经网络诊断模型,能较好地解决网络规模大、训练速度慢、诊断精度低等缺点。 展开更多
关键词 发动机 故障诊断 集成神经网络 主成分分析 废气分析 数据融合
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基于BP神经网络的故障诊断技术研究 被引量:14
2
作者 贺小辉 石嵘 《计算机与现代化》 2009年第7期17-21,共5页
分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故... 分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率。 展开更多
关键词 故障诊断 BP神经网络 集成神经网络
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主动配电网短期负荷预测研究 被引量:16
3
作者 管鑫 刘会家 +3 位作者 张振 陈波 刘士祥 黄景光 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2019年第1期32-39,共8页
主动配电网通过市场机制来引导群体性的主动需求行为,电网负荷特性随之发生改变,降低了传统负荷预测技术的预测精度。考虑主动配电网在传统负荷的基础上引入响应负荷的计算分析,提出适用于主动配电网的组合预测方法。分析用户响应特性... 主动配电网通过市场机制来引导群体性的主动需求行为,电网负荷特性随之发生改变,降低了传统负荷预测技术的预测精度。考虑主动配电网在传统负荷的基础上引入响应负荷的计算分析,提出适用于主动配电网的组合预测方法。分析用户响应特性及规律,考虑影响用户响应度的因素并将其线性参数化,建立基于响应度评估模型的响应负荷预测方法;将传统负荷分解成季节性基荷和残差,基荷采用相似日负荷预测技术进行预测,残差利用集成神经网络模型进行预测,建立改进神经网络组合预测模型。利用时变响应模型模拟主动配电网负荷数据集来进行仿真验证,与其他负荷预测技术进行对比,实验结果证明了所提负荷预测方法的有效性。 展开更多
关键词 主动配电网 主动需求 响应度 集成神经网络 负荷预测
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基于粗糙集-集成神经网络的航空发动机磨损故障诊断方法 被引量:10
4
作者 文振华 左洪福 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第21期2580-2584,共5页
将粗糙集理论和神经网络相结合并应用到航空发动机磨损故障诊断中,依据属性的重要性和决策表的相容性,用自组织神经网络完成连续数据离散处理这一关键环节,采用粗糙集理论对征兆信息进行属性约简,获取征兆的主要特征,为神经网络结构简... 将粗糙集理论和神经网络相结合并应用到航空发动机磨损故障诊断中,依据属性的重要性和决策表的相容性,用自组织神经网络完成连续数据离散处理这一关键环节,采用粗糙集理论对征兆信息进行属性约简,获取征兆的主要特征,为神经网络结构简化和子神经网络的构成等奠定了基础,通过基于D-S证据理论的方法得到最终的融合结果。将该方法用于某型航空发动机的磨损故障诊断专家系统中,实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 磨损故障 航空发动机 粗糙集 集成神经网络
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基于集成神经网络的短文本分类模型 被引量:12
5
作者 高云龙 左万利 +1 位作者 王英 王鑫 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期933-938,共6页
针对短文本具有稀疏性强和文本长度较小等特性,为更好地处理短文本分类问题,提出一个基于集成神经网络的短文本分类模型.首先,使用扩展词向量作为模型的输入,从而使数值词向量可有效描述短文本中形态、句法及语义特征;其次,利用递归神... 针对短文本具有稀疏性强和文本长度较小等特性,为更好地处理短文本分类问题,提出一个基于集成神经网络的短文本分类模型.首先,使用扩展词向量作为模型的输入,从而使数值词向量可有效描述短文本中形态、句法及语义特征;其次,利用递归神经网络(RNN)对短文本语义进行建模,捕获短文本内部结构的依赖关系;最后,在训练模型过程中,利用正则化项选取经验风险和模型复杂度同时最小的模型.通过对语料库进行短文本分类实验,验证了所提出模型有较好的分类效果,且该分类模型可处理变长的短文本输入,具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 短文本 集成神经网络 扩展词向量 分类
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极限学习机在中厚板轧制力预报中的应用 被引量:12
6
作者 冀秀梅 王龙 +1 位作者 高克伟 刘玠 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期393-399,共7页
轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力,精度较低。为提高轧制力预报精度,首先基于大量历史生产数据,通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析,选出权重较大的... 轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力,精度较低。为提高轧制力预报精度,首先基于大量历史生产数据,通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析,选出权重较大的影响因子;其次选取现场代表钢种进行热模拟压缩实验,在此基础上提出基于极限学习机(ELM)的综合神经网络轧制力预报模型,即先通过化学成分计算出基准变形抗力,再将其作为轧制力神经网络输入变量进行轧制力预报。建模采用10折10次交叉验证确定最佳网络隐层节点数,并用现场实际生产过程数据对网络进行训练与测试。综合神经网络模型投入现场生产,轧制力预报相对误差±10%以内占比提高15.61%,钢板头部厚度命中率提高1.9%。 展开更多
关键词 极限学习机 综合神经网络 轧制力预报 数学模型 主成分分析
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基于集成神经网络的刀具磨损量监测 被引量:8
7
作者 高宏力 许明恒 傅攀 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期641-644,653,共5页
提出了一种基于集成神经网络识别铣刀磨损量的监测方法.利用小波包变换将切削力和振动信号分解为不同频带的时间序列,从每个信号中选择与刀具磨损状态最相关的3组频段的均方根作为监测特征;通过信号的组合和不同子网络输出决策间的融合... 提出了一种基于集成神经网络识别铣刀磨损量的监测方法.利用小波包变换将切削力和振动信号分解为不同频带的时间序列,从每个信号中选择与刀具磨损状态最相关的3组频段的均方根作为监测特征;通过信号的组合和不同子网络输出决策间的融合,集成神经网络输出刀具磨损的识别结果.试验和仿真分析表明,此方法能够满足刀具磨损量实时监测的要求. 展开更多
关键词 刀具磨损监测 多传感器 小波包 集成神经网络
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矿用提升机监测和故障诊断方法研究 被引量:11
8
作者 袁传运 《能源与环保》 2019年第3期135-137,142,共4页
为了矿井提升机的安全运行,研究了矿用提升机监测和故障诊断方法,分析了矿井提升机常见故障形式和事故类型,对其进行代码编制,以《煤矿安全规程》以及提升机常见机械故障形式的相关要求,研究了矿用提升机监测和故障诊断系统中所需要监... 为了矿井提升机的安全运行,研究了矿用提升机监测和故障诊断方法,分析了矿井提升机常见故障形式和事故类型,对其进行代码编制,以《煤矿安全规程》以及提升机常见机械故障形式的相关要求,研究了矿用提升机监测和故障诊断系统中所需要监测的主要参数,主要为主轴装置、减速器、电动机和制动系统的相关参数;采用集成神经网络的故障诊断方法以及串并联混合的形式对提升机集成神经网络的结构进行设计,设计了矿井提升机故障诊断的各层子网络结构。研究为矿用提升机监测和故障诊断系统的建立提供了理论基础。 展开更多
关键词 矿用提升机监测 故障诊断 故障形式 监测参数 集成神经网络
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弹性地基接缝板声振法脱空判定 被引量:9
9
作者 彭永恒 谭忆秋 张肖宁 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1981-1986,共6页
采用声振法研究接缝和弹性地基脱空与声学特征变化的关系,利用有限元方法分析了有、无脱空接缝板的振动频率。通过声振法检测,得出地基脱空的范围及大小与声学特征参数具有很好的相关性,以某一脱空路面为例,通过计算分析,提出采用基于... 采用声振法研究接缝和弹性地基脱空与声学特征变化的关系,利用有限元方法分析了有、无脱空接缝板的振动频率。通过声振法检测,得出地基脱空的范围及大小与声学特征参数具有很好的相关性,以某一脱空路面为例,通过计算分析,提出采用基于信息融合理论的集成神经网络技术对刚性路面脱空状况进行识别。为用声学特征进行地基脱空等缺陷无损检测提供了理论和实验依据。该法速度快、精度高,便于实际应用。 展开更多
关键词 声振法 刚性路面 地基脱空 有限元 声学特征 集成神经网络
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基于DCT的PCA及神经网络的人脸识别研究 被引量:6
10
作者 马怡然 张凤玲 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 2007年第3期76-79,共4页
PCA(Principal Component Analysis,也称为K-L变换)方法在许多人脸库的识别中取得了很好的效果,但运算量大;DCT(Discrete Cosine Transform)有较高的压缩性能并可通过快速算法来完成;集成的BP神经网络比单一BP网具有更好的泛化能力.针... PCA(Principal Component Analysis,也称为K-L变换)方法在许多人脸库的识别中取得了很好的效果,但运算量大;DCT(Discrete Cosine Transform)有较高的压缩性能并可通过快速算法来完成;集成的BP神经网络比单一BP网具有更好的泛化能力.针对上述特点,提出了一种新算法,首先用DCT处理原始人脸图像,然后用包含了原始图像大部分信息的少量DCT系数作PCA,最后用集成的BP神经网络进行识别.在ORL人脸库上的仿真试验结果表明,该方法是一种更为高效的识别方法. 展开更多
关键词 人脸识别 DCT PCA BP神经网络 神经网络集成
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基于集成神经网络的航空发动机故障诊断研究 被引量:8
11
作者 李洪伟 马中原 谢镇波 《新技术新工艺》 2018年第8期63-66,共4页
针对航空发动机单一信息源故障诊断存在诊断效率低和准确率不高的问题,研究了基于油液和振动信息融合的集成神经网络的故障诊断方法,并将其应用到航空发动机的故障诊断中。以某型航空发动机为例,采用振动信息和油液信息融合诊断的思路,... 针对航空发动机单一信息源故障诊断存在诊断效率低和准确率不高的问题,研究了基于油液和振动信息融合的集成神经网络的故障诊断方法,并将其应用到航空发动机的故障诊断中。以某型航空发动机为例,采用振动信息和油液信息融合诊断的思路,研究了集成神经网络故障诊断法在该发动机轴承故障中的应用,并结合具体数据对此诊断方法进行了验证。诊断结果表明,与传统的单一信息源故障诊断方法相比,集成神经网络故障诊断法诊断效率更高,可检测故障模式更多,误诊率更低。 展开更多
关键词 油液 振动 信息融合 集成神经网络 航空发动机 故障诊断
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混合型集成神经网络故障诊断方法研究 被引量:2
12
作者 王由华 刘振娟 李宏光 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2003年第1期65-68,共4页
基于集成神经网络故障诊断理论 ,提出了一种混合型集成神经网络故障诊断方法 ,阐述了其结构和算法。采用了工业对象对其进行了仿真研究 。
关键词 混合型集成神经网络 故障诊断 仿真 设备 HINNFD系统 结构 设计
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基于增量式学习的圆锥角膜分类算法
13
作者 赖雨晴 刘凤连 +2 位作者 李婧 汪日伟 谭左平 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期880-884,共5页
圆锥角膜是一种进展性的角膜疾病,多发于青春期,会造成不规则散光以及视力下降,晚期致盲需进行角膜移植,因此圆锥角膜的早期精准筛查是阻止疾病进展避免恶化的必要条件。神经网络作为一种经典的算法是圆锥角膜诊断的有效工具。但随着圆... 圆锥角膜是一种进展性的角膜疾病,多发于青春期,会造成不规则散光以及视力下降,晚期致盲需进行角膜移植,因此圆锥角膜的早期精准筛查是阻止疾病进展避免恶化的必要条件。神经网络作为一种经典的算法是圆锥角膜诊断的有效工具。但随着圆锥角膜病例数据日益增长,为了充分利用新增数据,往往需要对所有样本重新训练,这将耗费大量的时间。为了解决上述问题,本文提出集成神经网络的增量式学习算法,以实现圆锥角膜的智能诊断。此外,本文还引入欠采样和代价敏感思想,用于解决已有增量式学习算法无法处理不均衡数据的问题。实验结果表明,本文提出的算法识别精度达到97%,并且所需训练时间短、存储空间少,因此本算法能够更高效地辅助圆锥角膜诊断。 展开更多
关键词 圆锥角膜 集成神经网络 增量学习 不平衡数据
原文传递
基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测
14
作者 郑伦川 梁新元 袁乖宁 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第6期159-164,共6页
矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性... 矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性和生产效率成为一个亟待解决的问题。提出了一种基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测方法。该方法融合了多个神经网络模型,并通过改进极限学习机算法来提高检测精度和效率。首先,基于集成学习思想将传统卷积神经网络、递归神经网络和自编码器等多个预训练模型集成为一个更强大的检测模型。其次,在极限学习机的基础上引入了自适应权重调整策略,提高了算法的自适应能力和准确性。将所提出的方法在某矿山数据集上进行了试验,结果表明:该方法在检测区分度较低或异常数据较多的情况下性能优异,有助于实现高精度和高效率的故障检测。 展开更多
关键词 矿井移动机器人 故障检测 集成神经网络 改进极限学习机
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刚性路面脱空声识别集成神经网络方法 被引量:6
15
作者 彭永恒 任瑞波 +1 位作者 罗跃纲 张肖宁 《中南公路工程》 2005年第3期15-18,52,共5页
基于集成神经网络对刚性路面脱空声的识别与分类能力,用简单的敲击法获取了刚性路面的声响应信号,通过对声信号的频域特征提取,应用集成神经网络对刚性路面脱空状况进行了识别。实验表明所给出的特征提取方法和集成神经网络模型是解决... 基于集成神经网络对刚性路面脱空声的识别与分类能力,用简单的敲击法获取了刚性路面的声响应信号,通过对声信号的频域特征提取,应用集成神经网络对刚性路面脱空状况进行了识别。实验表明所给出的特征提取方法和集成神经网络模型是解决刚性路面脱空识别的一条较为有效途径。 展开更多
关键词 道路工程 刚性路面 集成神经网络 声识别 脱空
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基于集成神经网络风机故障诊断系统的研究 被引量:3
16
作者 牛小玲 《煤矿机械》 北大核心 2006年第5期903-905,共3页
利用集成神经网络建立了风机故障的智能诊断系统。该系统在设备异常后进行诊断,并能给出结果和建议,体现了高度的智能化行为。
关键词 风机 故障诊断 集成神经网络
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结构自适应多核RBF神经网络降水预报集成模型 被引量:5
17
作者 李洁 彭昱忠 吴建生 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第2期50-57,73,共9页
构造了一种带多个核函数的结构自适应径向基函数神经网络(RBF NN)降水预报集成模型.该网络结构同时使用6个核函数,采用基于输入输出全部信息的模糊相似矩阵的平均矩阵元法自动确定隐节点数,自适应地生成RBF神经网络集成个体,最后建立多... 构造了一种带多个核函数的结构自适应径向基函数神经网络(RBF NN)降水预报集成模型.该网络结构同时使用6个核函数,采用基于输入输出全部信息的模糊相似矩阵的平均矩阵元法自动确定隐节点数,自适应地生成RBF神经网络集成个体,最后建立多元回归模型集成.对日本的细网格资料数据建立平均日降水量预报模型,利用MATLAB进行仿真实验,结果表明,该模型预报性能明显优于同期中国气象局的T213(中国气象局的全球中期天气数值预报产品预报值)降水预报,可为气象预报研究提供新思路,为降水预报决策的制定提供重要的参考. 展开更多
关键词 多核径向基函数 集成神经网络 多方法集成建模 降水预报
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基于缸盖振动信号的柴油机多工况气缸压力识别方法研究 被引量:5
18
作者 刘建敏 李晓磊 +1 位作者 乔新勇 张杰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期875-880,979,共7页
对某12150型柴油机进行了缸内燃烧激励的瞬态动力学计算,分析了其缸盖振动的位移、速度和加速度与缸内燃烧特征参数的对应关系。接着在此基础上,对实测振动加速度进行数字积分和平均滤波得到振动位移信号,并利用希尔伯特包络和滑动平均... 对某12150型柴油机进行了缸内燃烧激励的瞬态动力学计算,分析了其缸盖振动的位移、速度和加速度与缸内燃烧特征参数的对应关系。接着在此基础上,对实测振动加速度进行数字积分和平均滤波得到振动位移信号,并利用希尔伯特包络和滑动平均法提取了振动位移的趋势项。再以该趋势项为输入参数构建了Adaboost_BP集成神经网络模型,最后利用此模型对不同工况下的缸内压力进行识别。结果表明:振动位移趋势项与缸内压力的良好对应关系和参数本身的简洁性有效降低了神经网络输入的复杂度,提高了神经网络的训练效率;集成神经网络模型能够准确识别不同工况下的缸内压力,其泛化性和精度均有大幅度提高。 展开更多
关键词 柴油机 振动 气缸压力 希尔伯特包络 集成神经网络
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基于集成模糊神经网络的容差模拟电路故障诊断方法 被引量:4
19
作者 韩宝如 崔蕾 《现代电子技术》 2013年第4期133-135,140,共4页
为了解决容差模拟电路故障诊断,采用了一种集成T S模糊神经网络的故障诊断方法,首先应用PSpice软件仿真得到故障数据,其次对故障数据进行小波分解并归一化处理,获得神经网络训练样本,然后将样本分配到每个T S模糊神经网络中进行训练和... 为了解决容差模拟电路故障诊断,采用了一种集成T S模糊神经网络的故障诊断方法,首先应用PSpice软件仿真得到故障数据,其次对故障数据进行小波分解并归一化处理,获得神经网络训练样本,然后将样本分配到每个T S模糊神经网络中进行训练和测试。采用学习速率可变的附加动量BP算法训练网络权值,使其稳定性与收敛速度达到最佳。仿真结果证明:该方法收敛速度快、正确诊断率高,能有效地实现对模拟电路故障的诊断。 展开更多
关键词 模糊神经网络 模拟电路故障诊断 集成神经网络 学习速率可变
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一种配网线损分析的智能化方法 被引量:2
20
作者 张超 刘宪林 《郑州工业大学学报》 CAS 2001年第4期103-106,共4页
利用集成神经网和信息融合技术 ,建立针对配网结构和运行特点的线损分析数学模型 .基于该模型的线损分析方法 ,将输入变量通过Kohonen网分配到所属类别中 ,再通过置信矩阵、权矩阵进行线损分析 .在分析过程中 ,可以计及运行经验和其他信... 利用集成神经网和信息融合技术 ,建立针对配网结构和运行特点的线损分析数学模型 .基于该模型的线损分析方法 ,将输入变量通过Kohonen网分配到所属类别中 ,再通过置信矩阵、权矩阵进行线损分析 .在分析过程中 ,可以计及运行经验和其他信息 ,根据计算数据对模型参数作动态修正 。 展开更多
关键词 集成神经网 配网 线损 智能化 信息融合 数学模型
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