人工神经网络对电子鼻性能的影响 被引量：11

1

作者 秦树基 徐春花 王占山 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期804-808,共5页

电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别... 电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别时,虽然传感器阵列对白酒的响应谱的差别是电子鼻识别的基础,但是人工神经网络结构和算法包括相关训练参数的选择对决定电子鼻的性能也有重要的作用.比较而言,学习矢量量化网络在分类能力和训练成本方面更胜一筹,而概率神经网络则在计算负载和易用性方面更好一些. 展开更多

关键词 反向传输网络 学习矢量量化网络 概率神经网络 模式识别 电子鼻

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基于神经网络的软件模块风险性预测模型 被引量：10

2

作者 胡求索 钟诚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第18期106-110,共5页

采用学习矢量量化神经网络对软件质量进行预测,提出基于学习矢量量化神经网络的软件模块风险性预测模型,与BP神经网络预测模型相比,实验结果表明提出的模型获得更精确的预测效果。

关键词 软件质量 软件模块风险性 预测模型 学习矢量量化神经网络

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雷电冲击下换流变压器绕组故障模拟与诊断方法 被引量：7

3

作者 普子恒 张宇娇 +4 位作者 方春华 汪涛 谢齐家 贺家慧 李敏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1552-1559,共8页

现有的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法灵敏度较低,且难以判断故障类型;绕组在雷电冲击下发生故障的试验数据较少,难以深入分析故障特征。针对上述问题,设计并制作了具有典型换流变压器绕组结构、比例约为1/5的缩比模型,并模拟不... 现有的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法灵敏度较低,且难以判断故障类型;绕组在雷电冲击下发生故障的试验数据较少,难以深入分析故障特征。针对上述问题,设计并制作了具有典型换流变压器绕组结构、比例约为1/5的缩比模型,并模拟不同故障类型进行试验研究。分析故障情况下的试验数据,利用故障情况与正常情况传递函数不同频率段的相关系数作为特征参数;提出了基于学习矢量量化(learning vector quantization,LVQ)网络的变压器绕组短路故障诊断方法,利用特征参数对LVQ网络进行训练,并对训练后的网络进行测试。结果表明:通过特定频率段相关系数的对比可以区分不同故障;LVQ网络故障诊断测试准确率达到98%,验证了诊断方法的有效性。 展开更多

关键词 换流变压器 缩比模型 故障模拟 雷电冲击 故障诊断 学习矢量量化网络

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混动汽车的工况自适应等效燃油消耗最小控制 被引量：2

4

作者 胡银全 刘和平 游青山 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第7期85-91,共7页

为了减小混合动力汽车的燃油消耗,提出了驾驶工况自适应的等效燃油消耗最小控制策略。介绍了混合动力系统结构和工作模式,建立了混合动力车辆的实时控制模型。基于庞特里亚金极小值原理和等效燃油消耗最小策略求解了车辆在多个优化目标... 为了减小混合动力汽车的燃油消耗,提出了驾驶工况自适应的等效燃油消耗最小控制策略。介绍了混合动力系统结构和工作模式,建立了混合动力车辆的实时控制模型。基于庞特里亚金极小值原理和等效燃油消耗最小策略求解了车辆在多个优化目标下的最优控制律;提取了车辆行驶工况特征参数,使用学习矢量量化神经网络构造了驾驶工况智能识别器,实现了驾驶工况精准识别。为了使等效燃油消耗最小策略适用于复杂多变的驾驶工况,提出了等效因子随驾驶工况自适应变化策略。使用由4种标准工况组成的综合工况进行仿真验证,并与文献[6]的智能规则控制、文献[11]的模型预测控制策略进行比较,这里提出的自适应等效燃油消耗最小策略的百公里油耗比智能规则控制减少了7.64%,比模型预测控制减少了4.96%,说明了自适应等效燃油消耗最小策略可以有效减少混合动力汽车的燃油消耗。 展开更多

关键词 混合动力汽车 工况自适应 等效燃油消耗最小 极小值原理 学习矢量量化网络

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基于LVQ网络处理的多目标分类识别

5

作者 郭勇 唐敏学 张桂菊 《苏州大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第3期55-59,共5页

提出利用光学图像相关识别技术和学习矢量量化神经网络(LVQ网络)相结合,实现多种目标的旋转不变分类识别.阐述了LVQ网络对基于类间综合鉴别函数得到的相关峰进行处理的原理和方法,并进行计算机模拟.结果表明,即使相关信号含有一定的噪声... 提出利用光学图像相关识别技术和学习矢量量化神经网络(LVQ网络)相结合,实现多种目标的旋转不变分类识别.阐述了LVQ网络对基于类间综合鉴别函数得到的相关峰进行处理的原理和方法,并进行计算机模拟.结果表明,即使相关信号含有一定的噪声,该方法也可对多种目标图像作出正确的分类识别,识别准确率较高,且具有良好的容错性. 展开更多

关键词 学习矢量量化神经网络 分类识别 综合鉴别函数 旋转不变

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基于PCA-LVQ的专业可持续发展综合分类研究

6

作者 谢颖 朱远胜 +1 位作者 姚雪存 马维聪 《浙江纺织服装职业技术学院学报》 2018年第4期84-91,共8页

提出将PCA及LVQ网络用于专业可持续发展分类应用研究,通过多种调研形式获取专业发展的21项指标,首先对比使用标准正交归一化方法和min-max归一化方法对原始的样本进行归一化,再利用PCA算法解除样本特征的相关性,实现数据的降维。最后利... 提出将PCA及LVQ网络用于专业可持续发展分类应用研究,通过多种调研形式获取专业发展的21项指标,首先对比使用标准正交归一化方法和min-max归一化方法对原始的样本进行归一化,再利用PCA算法解除样本特征的相关性,实现数据的降维。最后利用LVQ神经网络对已经降维的数据进行学习,并得到学习结果,最后利用学习得到的权值矩阵对新的样本进行识别,判断专业发展水平。 展开更多

关键词 主成分分析 学习矢量量化网络 专业可持续发展

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对学习矢量量化神经网络中“死”点问题的研究 被引量：6

7

作者 冯乃勤 南书坡 郭战杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期64-66,共3页

竞争型神经网络已经在模式识别、分类等方面得到了广泛的应用,与传统的聚类方法相比具有巨大优势,但是在许多方面还存在不足,需要进一步完善。在Kohonen提出的学习矢量量化网络(Learning Vector Quantization Network,LVQ)的基础上,引... 竞争型神经网络已经在模式识别、分类等方面得到了广泛的应用,与传统的聚类方法相比具有巨大优势,但是在许多方面还存在不足,需要进一步完善。在Kohonen提出的学习矢量量化网络(Learning Vector Quantization Network,LVQ)的基础上,引入阈值学习规则,较好地解决了该类网络中遇到"死"点时训练误差偏大的问题,最后通过Matlab编程实现。 展开更多

关键词 学习矢量量化网络 阈值 死点

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基于学习矢量量化神经网络的水稻白穗和正常穗的高光谱识别 被引量：17

8

作者 刘占宇 孙华生 黄敬峰 《中国水稻科学》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期664-668,共5页

水稻病虫害的发生会导致大量白穗的出现,对白穗和正常穗的区分是采取植保措施和灾害评估的基础。通过研究获取了由水稻二化螟和穗瘟造成的白穗和正常穗的室内光谱,选取红边斜率、红边面积、绿峰幅值和绿峰面积等4个高光谱变量作为输入向... 水稻病虫害的发生会导致大量白穗的出现,对白穗和正常穗的区分是采取植保措施和灾害评估的基础。通过研究获取了由水稻二化螟和穗瘟造成的白穗和正常穗的室内光谱,选取红边斜率、红边面积、绿峰幅值和绿峰面积等4个高光谱变量作为输入向量,利用学习矢量量化(LVQ)神经网络对水稻白穗和正常穗进行分类。利用测试样本对网络进行测试,结果显示对白穗和正常稻穗的分类精度高达100%。研究表明,基于LVQ神经网络对水稻白穗和正常穗进行辨别的方法是切实可行的,可以补充和替代肉眼观测。 展开更多

关键词 水稻 遥感 病虫害估测 高光谱反射率 学习矢量量化神经网络

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基于改进学习矢量量化神经网络输电线路故障识别技术 被引量：14

9

作者 宋亮亮 杨毅 +1 位作者 范栋琛 朱诚 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第2期583-590,共8页

针对输电线路距离长、覆盖范围广,易受到自然环境和人为因素的影响,对输电线路故障分类和识别非常困难。在输电线路故障分类中将经验小波变换与改进的学习矢量量化神经网络相结合,使用经验小波变换提取输电线路的故障特征,并使用改进的... 针对输电线路距离长、覆盖范围广,易受到自然环境和人为因素的影响,对输电线路故障分类和识别非常困难。在输电线路故障分类中将经验小波变换与改进的学习矢量量化神经网络相结合,使用经验小波变换提取输电线路的故障特征,并使用改进的学习矢量量化神经网络识别故障特征。通过对不同故障类型、故障位置、过渡电阻和初始故障角度进行仿真,验证该模型的准确性和有效性。仿真结果表明,该方法在故障分类中具有一定的优势,不受上述因素的影响,具有良好的鲁棒性和故障分类性能。该研究为中国输电线故障识别技术的发展提供一定的参考。 展开更多

关键词 输电线路 经验小波变换 学习矢量量化神经网络 故障特征 故障分类

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薏仁种类的近红外光谱技术快速鉴别 被引量：13

10

作者 刘星 毛丹卓 +1 位作者 王正武 杨永健 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1259-1263,共5页

薏仁是一种药食两用资源,对其品质快速鉴别的需求也越来越多,近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)作为一种快速、无损且环保的方法正适合这一需求。以不同产地和品种薏仁的近红外光谱为基础,结合化学计量学方法对薏仁种类... 薏仁是一种药食两用资源,对其品质快速鉴别的需求也越来越多,近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)作为一种快速、无损且环保的方法正适合这一需求。以不同产地和品种薏仁的近红外光谱为基础,结合化学计量学方法对薏仁种类进行鉴别。对原光谱用无监督学习算法主成分分析(principal component analysis,PCA)和有监督学习算法学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM)进行定性判别分析。由于不同地区和不同品种的薏仁营养物质组成复杂且含量相近,所选两类薏仁的特征变量很相似,因而PCA得分图重叠严重,很难区分;而LVQ神经网络和SVM都能得到满意结果,LVQ神经网络的预测正确率为90.91%,SVM在经过惩罚参数和核函数参数优选后,分类准确率能达到100%。结果表明:近红外光谱技术结合化学计量学方法可作为一种快速、无损、可靠的方法用于薏仁种类的鉴别,并为市场规范提供技术参考。 展开更多

关键词 薏仁 近红外光谱 支持向量机 学习向量量化神经网络 定性判别

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基于LVQ的煤矿城市生态风险评价指标时间尺度特征 被引量：12

11

作者 彭建 陶静娴 刘焱序 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期867-874,共8页

生态风险评价指标在时间尺度上的表征效果是不一致的,因而有必要基于生态风险评价指标的时间尺度特征分析,探索生态风险动态评价方法.本文以辽宁省5个典型煤矿城市为研究对象,采用学习向量量化神经网络(learning vector quantization,L... 生态风险评价指标在时间尺度上的表征效果是不一致的,因而有必要基于生态风险评价指标的时间尺度特征分析,探索生态风险动态评价方法.本文以辽宁省5个典型煤矿城市为研究对象,采用学习向量量化神经网络(learning vector quantization,LVQ)定量分析生态风险评价指标的重要性,进而明晰其时间尺度特征,并提出煤矿城市风险"长期-短期"时间二维动态表征方法.结果表明:单位产值工业SO2去除量、单位产值工业粉尘去除量、城市园林绿地面积覆盖率、降水量、子系统协调度、矿业从业人数百分比、污染治理项目本年度完成投资等为长时间尺度指标,其余指标偏向反映生态风险的短期特征;长、短时间尺度指标相结合,能够反映煤矿城市两个时间维度上的生态风险动态水平.其中,阜新市现状风险值最大,抚顺市短期风险上升幅度最高,朝阳市长期风险上升幅度最高.基于LVQ的评价指标时间尺度特征分析,对于煤矿城市生态风险的动态防范与综合管理具有重要指示意义. 展开更多

关键词 生态风险动态评价 “长期-短期”时间二维尺度 学习向量量化神经网络 煤矿城市

原文传递

基于模糊C均值聚类及学习向量量化神经网络的负荷同时系数预测模型 被引量：5

12

作者 李江 杨润冰 +3 位作者 于文双 杨铮 巩彦江 叶宝柱 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期567-574,共8页

针对变压器及电缆容量确定问题,该文以负荷同时系数(LSF)预测为目标,建立考虑社会发展水平、人口构成、负荷类型的LSF影响因素指标体系。应用模糊C均值聚类对台区负荷的用电类型进行划分,基于学习向量量化(LVQ)神经网络建立LSF预测模型... 针对变压器及电缆容量确定问题,该文以负荷同时系数(LSF)预测为目标,建立考虑社会发展水平、人口构成、负荷类型的LSF影响因素指标体系。应用模糊C均值聚类对台区负荷的用电类型进行划分,基于学习向量量化(LVQ)神经网络建立LSF预测模型。该预测模型具有自动确定LSF影响因素权重、针对不同类型综合负荷预测的选择性强、便于依据实测数据更新模型参数的特点。LSF预测精度提高,为配变定容提供了有利依据。应用京津唐地区实际负荷验证了该文LSF预测方法的有效性。 展开更多

关键词 负荷同时系数 模糊C均值聚类 学习向量量化神经网络 变压器 电缆 容量

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人工神经网络应用于糖尿病/糖耐量异常的疾病分类研究 被引量：2

13

作者 钱玲 施侣元 程茂金 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1052-1056,共5页

目的　探讨人工神经网络 (ANN )用于疾病分类研究的前景。方法　利用某矿区 1996年糖尿病现况调查资料 ,采用学习向量量化 (LVQ )网络和判别分析方法进行糖尿病 /糖耐量 (DM IGT)异常 正常状态的判别比较 ;同时人为设置变量缺损值 ,检... 目的　探讨人工神经网络 (ANN )用于疾病分类研究的前景。方法　利用某矿区 1996年糖尿病现况调查资料 ,采用学习向量量化 (LVQ )网络和判别分析方法进行糖尿病 /糖耐量 (DM IGT)异常 正常状态的判别比较 ;同时人为设置变量缺损值 ,检验LVQ网络对缺失数据的适应性。结果　LVQ网络结构为 2 5→ 13→ 3 ;网络判断准确率为 96.98% ,对血糖异常者的正确判断率为92 .45%。利用逐步判别分析建立的含 11个变量的判别方程的判断准确率为 87.3 4 % ,对血糖异常者的正确判断率为 85.53 %。LVQ网络对带缺失项样本的误判比例为 1 3 0 ,判别分析则为 7 3 0。结论　利用LVQ网络进行疾病分类预测 ,不仅能获得更好的预测效果 ,而且对资料的类型、分布不作任何限制 ,也不需要对分析变量做任何处理 ,还能很好地处理带缺失项的资料 。 展开更多

关键词 人工神经网络 糖尿病 糖耐量异常 疾病分类 调查

原文传递

基于主成分分析和学习向量量化神经网络的制动工况路面识别与验证

14

作者 郑国峰 陈文 傅涛 《汽车工程学报》 2023年第5期635-644,共10页

开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络(Principal Component Analysis—Learning Vector Quantization,PCA-LVQ)的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表... 开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络(Principal Component Analysis—Learning Vector Quantization,PCA-LVQ)的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表征路面特征的主要成分,采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练,并用于路面特征分类,使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明,所提出的PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征,路面识别的精度达到97%,与传统BP神经网络的路面类型特征识别精度提升7%;同时,在不同车速下,基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。 展开更多

关键词 主成分分析 学习向量量化神经网络 制动工况 路面类型特征识别

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车联网数据的PCA-LVQ行驶工况识别方法与测试 被引量：3

15

作者 郑国峰 林鑫 +2 位作者 张承伟 肖攀 张学东 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第6期96-104,共9页

提出了基于主成分分析-学习向量量化(PCA-LVQ)神经网络智能算法的行驶工况的识别方法。基于用户车联网数据,通过运动学片段划分后,首先对速度、刹车频次、驾驶时间等多维度特征参数进行主成分分析(principal component analysis,PCA),... 提出了基于主成分分析-学习向量量化(PCA-LVQ)神经网络智能算法的行驶工况的识别方法。基于用户车联网数据,通过运动学片段划分后,首先对速度、刹车频次、驾驶时间等多维度特征参数进行主成分分析(principal component analysis,PCA),实现输入信息降维处理,避免冗余信息带来的识别误差。其次将降维后的信息输入到LVQ神经网络模型中进行训练,并将模型用于用户典型驾驶工况的识别,分别对模型识别的影响因素进行研究。结果表明:基于PCA-LVQ智能算法的行驶工况识别方法能够有效进行工况识别,工况识别的精度与运动学片段长度相关,还受训练样本量和识别量的影响,但不受工况顺序影响。 展开更多

关键词 主成分分析 学习向量量化神经网络 工况识别 车联网数据

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基于实例的学习矢量量化神经网络诊断方法及其应用 被引量：3

16

作者 张国辉 《制造业自动化》 北大核心 2006年第6期11-14,共4页

基于CBR良好的可扩充性、可移植性和神经网络极强的分类能力,提出了基于实例的学习矢量量化神经网络诊断方法。该方法应用于机械故障诊断系统中,可以减小实例搜索空间,提高实例检索效率。论述了系统的设计方法和应用步骤。

关键词 学习矢量量化神经网络 基于实例推理 故障诊断

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基于PCA-LVQ神经网络的化工过程故障诊断 被引量：3

17

作者 谭莉 于春梅 《工业控制计算机》 2016年第11期86-87,共2页

提出将学习矢量量化(LVQ)神经网络应用于化工过程的故障诊断中。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法,其网络结构简单,适用于故障诊断。当网络输入数据过大时,会导致计算复杂,计算速度缓慢,因此,采用主元分析法(PCA... 提出将学习矢量量化(LVQ)神经网络应用于化工过程的故障诊断中。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法,其网络结构简单,适用于故障诊断。当网络输入数据过大时,会导致计算复杂,计算速度缓慢,因此,采用主元分析法(PCA)对数据进行降维处理,将得到的数据作为网络的输入,再用LVQ算法对田纳西-伊斯曼(TE)过程进行故障诊断。最后,将诊断识别率与LVQ算法以及BP算法进行比较,仿真表明,采用PCA降维处理的LVQ算法在识别率上有了较大的提高。 展开更多

关键词 学习矢量量化神经网络 主元分析法 故障诊断 田纳西-伊斯曼过程

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基于LVQ工况识别的PHEV控制策略研究 被引量：3

18

作者 尹安东 姜涛 《车辆与动力技术》 2018年第2期1-6,共6页

为提高插电式混合动力汽车的燃油经济性,根据城市循环工况的特点选定了4种典型的城市工况,采用学习向量量化(LVQ)神经网络识别车辆运行实时工况,并在MATLAB/Simulink平台制定了一种基于工况识别的整车控制策略.基于实例车型,在Cruise软... 为提高插电式混合动力汽车的燃油经济性,根据城市循环工况的特点选定了4种典型的城市工况,采用学习向量量化(LVQ)神经网络识别车辆运行实时工况,并在MATLAB/Simulink平台制定了一种基于工况识别的整车控制策略.基于实例车型,在Cruise软件中建立了整车仿真模型,并在城市工况下进行仿真.仿真结果表明:所建立的控制策略能够有效识别工况信息;能够以此进行相应工作模式的切换和合理的转矩分配,且相对于传统汽车燃油经济性有明显的提高.从而验证了该控制策略的合理性和有效性. 展开更多

关键词 插电式混合动力汽车 学习向量量化神经网络 工况识别 控制策略 燃油经济性

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基于多重分形和LVQ神经网络的小麦病害智能识别 被引量：2

19

作者 张飞云 《湖北农业科学》 北大核心 2013年第7期1669-1671,1675,共4页

针对不同小麦病害有不同的形状特征,利用多重分形分析提取小麦病害图像的8个多重分形谱值作为小麦病害的形状特征参数,并利用这8个特征参数来索引图像数据库作为学习向量量化(LVQ)神经网络的输入,进行样本训练、分类识别。试验结果表明... 针对不同小麦病害有不同的形状特征,利用多重分形分析提取小麦病害图像的8个多重分形谱值作为小麦病害的形状特征参数,并利用这8个特征参数来索引图像数据库作为学习向量量化(LVQ)神经网络的输入,进行样本训练、分类识别。试验结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达90.0%以上。 展开更多

关键词 小麦病害 多重分形谱 智能识别 LVQ神经网络

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基于LVQ神经网络的朱鹮个体辨识技术研究 被引量：1

20

作者 王民 赵伟 +2 位作者 张立材 要趁红 黄斐 《信息通信》 2015年第9期7-8,共2页

向量量化(LVQ)神经网络在语音识别领域具有广泛应用。常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,文章提出采用遗传算法(GA)优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向... 向量量化(LVQ)神经网络在语音识别领域具有广泛应用。常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,文章提出采用遗传算法(GA)优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对鸟类鸣声的快速、准确识别。将其应用于朱鹮个体的辨识研究中,通过与BP神经网络进行比较,该方法在识别率上有较好的效果。 展开更多

关键词 学习向量量化 遗传算法 朱鹮鸣声 语音识别

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