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改进BP神经网络在负荷动静比例确定中的应用 被引量：37
1
作者 史真惠 朱守真 +3 位作者 郑竞宏 王光 曲祖义 王刚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期25-29,共5页
指出了电力系统负荷动、静组成比例在实际电力系统分析、计算中的重要性,并应用一种改进的BP算法--Levenberg-Marpuardt 反向传播算法来对神经网络进行训练,进而利用人工神经网络(ANN)来确定电力系统综合负荷动、静组成比例为β=F[Y(t),... 指出了电力系统负荷动、静组成比例在实际电力系统分析、计算中的重要性,并应用一种改进的BP算法--Levenberg-Marpuardt 反向传播算法来对神经网络进行训练,进而利用人工神经网络(ANN)来确定电力系统综合负荷动、静组成比例为β=F[Y(t),Y(t-1),…,Y(t-n),U(t),U(t-1),…,U(t-n)].其中,β为动态负荷在综合负荷中所占的比例,Y=[P,Q]T,U=[V,f]T.该算法改进了BP神经网络学习速度慢的缺点.应用该方法对仿真数据、动模实验数据和现场实测数据进行了测算,得出了其相应的动、静组成比例.测算结果验证了在确定负荷动、静比例时可以忽略频率的变化,证明了BP神经网络用于确定负荷动、静组成比例的有效性. 展开更多
关键词 电力系统 负荷动静比例 BP神经网络 反向传播算法
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大数据分析在预防医学中的应用研究
2
作者 黄国铭 彭洁 +1 位作者 周康 黄天明 《信息与电脑》 2023年第18期14-16,共3页
针对医疗疾病预防与控制的业务需求,提出基于大数据监管、数据分析评价的预防医学管理模型,利用大数据分析中的神经网络(Neural Networks,NN)算法对原发性高血压(Essential Hypertension,EH)病患进行疾病诱因、发病情况的数据分析,从而... 针对医疗疾病预防与控制的业务需求,提出基于大数据监管、数据分析评价的预防医学管理模型,利用大数据分析中的神经网络(Neural Networks,NN)算法对原发性高血压(Essential Hypertension,EH)病患进行疾病诱因、发病情况的数据分析,从而得到客观准确的疾病预测与评估结果。 展开更多
关键词 大数据分析 预防医学 诊断预测 神经网络算法
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仿真假体视觉下神经网络算法的应用研究 被引量：1
3
作者 赵瑛 李琦 +2 位作者 王冬晖 于爱萍 谷宇 《现代电子技术》 北大核心 2020年第4期164-166,172,共4页
尽管已有多种图像处理策略被应用到视觉假体的仿真研究中并提高了被试的识别表现,但在植入电极数量有限的情况下,如何保证盲人获得足够的拓扑信息是视觉假体仍需解决的问题。在此背景下,本文将两种神经网络算法应用到仿真假体视觉中对... 尽管已有多种图像处理策略被应用到视觉假体的仿真研究中并提高了被试的识别表现,但在植入电极数量有限的情况下,如何保证盲人获得足够的拓扑信息是视觉假体仍需解决的问题。在此背景下,本文将两种神经网络算法应用到仿真假体视觉中对图像进行前景目标提取和像素化处理,首先利用图像分割数据集训练一个U-net网络得到前景提取后的结果,将其像素化之后与提取前的原图配对,再利用配对后的数据集训练一个Pix2Pix网络从而实现了将彩色图像"翻译"为像素化图像的目标。实验结果表明,与传统图像处理算法相比U-net网络具有更准确的目标提取效果,且经Pix2pix网络"翻译"后的图像也与标签图像更相似,有助于提高假体佩戴者的识别准确率。 展开更多
关键词 仿真假体视觉 神经网络算法 前景目标提取 像素化处理 数据集训练 图像配对
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电信网可靠性的综合评价方法 被引量：13
4
作者 丁开盛 张学渊 梁雄健 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期66-70,共5页
电信网可靠性是电信网运行中最重要的指标之一．在分析电信网可靠性指标体系的基础上，提出了进行可靠性综合评价的思路．为解决评价中的核心问题——各指标评价的权重，采用ＢＰ算法得到了各指标与基准指标的相关关系，从而确定了指标... 电信网可靠性是电信网运行中最重要的指标之一．在分析电信网可靠性指标体系的基础上，提出了进行可靠性综合评价的思路．为解决评价中的核心问题——各指标评价的权重，采用ＢＰ算法得到了各指标与基准指标的相关关系，从而确定了指标的权重． 展开更多
关键词 电信网 可靠性 可靠性指标 评价方法
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BP神经网络算法在需水预测与评价中的应用 被引量：12
5
作者 凌和良 桂发亮 楼明珠 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2007年第22期42-47,共6页
需水预测是进行水资源规划与管理的必备技术方法,在水资源短缺的地区显得尤为重要.合理而准确地预测未来的需水量,可以避免投资的浪费或减少将来用水危机的发生.以江西省为例,采用BP神经网络算法对江西省近期的需水进行预测与评价,将结... 需水预测是进行水资源规划与管理的必备技术方法,在水资源短缺的地区显得尤为重要.合理而准确地预测未来的需水量,可以避免投资的浪费或减少将来用水危机的发生.以江西省为例,采用BP神经网络算法对江西省近期的需水进行预测与评价,将结果与其它方法预测的进行比较,比较结果说明神经网络算法预测需水是成功的。 展开更多
关键词 水资源 需水预测 神经网络算法
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用神经网络模拟内燃机万有特性 被引量：11
6
作者 曾利权 陈晓伟 习纲 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期61-64,共4页
提出了以神经网络（ANN）模拟万有特性的新方法，并将神经网络的拟合结果与人工样条拟合的结果进行了比较。同时也介绍了有关神经网络应用的基本方法。
关键词 特性曲线 内燃机 神经网络
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混沌神经网络智能集成算法优化策略 被引量：6
7
作者 章敬东 邓飞其 刘永清 《计算机测量与控制》 CSCD 2003年第5期332-335,共4页
为了将神经网络的通用性、灵活性与混沌优化易于跳出局部最优解达到全局最优、搜索效率高、对优化条件的要求不高 (不需具有连续性和可微性 )的优点有机地结合起来 ,智能集成了混沌神经网络优化算法。该算法寻优效率高 ,通用性强 。
关键词 混沌 神经网络 智能集成算法 优化策略 优化问题
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原子吸收分光光度法同时测定粮谷中痕量镉和砷 被引量：5
8
作者 侯晋 陈国松 王镇浦 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期387-390,共4页
本文利用干扰效应并采用模拟退火 误差反向传播人工神经网络算法辅助原子吸收分光光度法在单波长下对粮谷中痕量镉和砷的同时测定时行了研究 ,取得了满意结果。标准加入法的回收率分别为 91%～98%和 87%～ 92 % ,7次平行测定结果的相... 本文利用干扰效应并采用模拟退火 误差反向传播人工神经网络算法辅助原子吸收分光光度法在单波长下对粮谷中痕量镉和砷的同时测定时行了研究 ,取得了满意结果。标准加入法的回收率分别为 91%～98%和 87%～ 92 % ,7次平行测定结果的相对标准偏差均小于 4%。该法快速。 展开更多
关键词 砷 镉 模拟退火算法 人工神经网络算法 原子吸收分光光度法 粮谷 痕量分析
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车速传感器的电磁兼容优化设计研究 被引量：3
9
作者 吕明珠 刘世勋 《盐城工学院学报（自然科学版）》 CAS 2016年第2期1-5,共5页
针对某型车速传感器所面临的电磁兼容问题,分析了射频辐射产生的原因,提出了混沌神经网络电磁兼容优化设计算法。该方法采用多个待优化变量并行搜索的方式及反馈型的网络模式逐渐缩小搜索空间,直至找到全局最优解。实验表明,该算法能有... 针对某型车速传感器所面临的电磁兼容问题,分析了射频辐射产生的原因,提出了混沌神经网络电磁兼容优化设计算法。该方法采用多个待优化变量并行搜索的方式及反馈型的网络模式逐渐缩小搜索空间,直至找到全局最优解。实验表明,该算法能有效降低传感器射频能量的峰值,优化后的车速传感器电磁兼容性测试结果符合速度传感器通用技术条件的整体误差标准。 展开更多
关键词 车速传感器 电磁兼容 射频辐射 混沌神经网络算法 优化设计 全局最优解
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非处方助听产品造型批量定制设计方法 被引量：2
10
作者 朱兆华 华彬彬 姚君 《机械设计》 CSCD 北大核心 2021年第12期110-116,共7页
依据概率神经网络算法构建耳甲腔形状识别模型,在满足用户佩戴非处方助听产品舒适性的基础上,实现该产品造型的批量定制设计。构建以耳甲腔曲面型值点为输入层,耳甲腔形状类别为输出层,径向基函数为模式层的耳甲腔形状识别模型。通过曲... 依据概率神经网络算法构建耳甲腔形状识别模型,在满足用户佩戴非处方助听产品舒适性的基础上,实现该产品造型的批量定制设计。构建以耳甲腔曲面型值点为输入层,耳甲腔形状类别为输出层,径向基函数为模式层的耳甲腔形状识别模型。通过曲面偏差分析和有限元分析,分别对识别结果的可靠性进行验证。通过训练和测试得到模型的识别精度为94.3%。偏差分析结果显示:新样本耳甲腔曲面与其识别组曲面间的最大差值均小于1.9 mm。当新样本佩戴以识别结果为依据而设计的非处方助听产品造型时,接触压力云图分布均匀,且最大压力值仅为0.22 MPa。结果表明:以耳甲腔形状差异为视角,进行识别与批量定制设计的非处方助听产品造型具备较高的佩戴舒适性。 展开更多
关键词 助听产品设计 批量定制 概率神经网络算法 形状识别 耳甲腔
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BP算法在电信网可靠性综合评价中的应用 被引量：1
11
作者 温红岩 李端灵 《西山科技》 2001年第1期29-31,共3页
电信网可靠性是电信网运行中最重要的指标之一。本文分析了电信网可靠性指标体系 ,提出了进行可靠性综合评价的思路 ,并采用 BP算法评价了西山矿区通信网的可靠性增长情况。
关键词 电信网 可靠性 评价方法 BP神经网络算法 评价指标 权重
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基于电阻率约束的分频属性反演在油气检测中的应用——以渤海B构造为例
12
作者 邓少清 孙佳林 张京思 《物探化探计算技术》 CAS 2020年第2期206-211,共6页
渤海B构造含油层系主要集中在浅层明化镇组下段,近年来随着勘探程度的加快,几口探井在明下段II油组-V油组均获得了不错的油气发现,提高潜力砂体油气检测的精度,降低勘探井位部署风险显得越来越迫切。渤海浅层运用油水层频谱特征分析“... 渤海B构造含油层系主要集中在浅层明化镇组下段,近年来随着勘探程度的加快,几口探井在明下段II油组-V油组均获得了不错的油气发现,提高潜力砂体油气检测的精度,降低勘探井位部署风险显得越来越迫切。渤海浅层运用油水层频谱特征分析“高频衰减、低频增加”的烃类检测方法存在一定的局限性,已不能满足勘探需要,为充分挖掘地震和测井信息,引入了对油水响应区分明显的电阻率曲线参与反演计算,同时利用地震分频属性反演方法得到地震低、中、高频信息,通过BP神经网络算法计算出不同厚度下振幅与频率(AVF)之间的关系,从而建立起测井目标曲线与地震波形间的非线性映射联系,可以更准确地反映储层流体分布特征,提高研究区油气检测精度,在渤海B构造中预测结果与钻井结果吻合度较高,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 频谱特征 电阻率 分频属性反演 BP神经网络算法
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用神经网络镇定可反馈线性化的仿射非线性系统
13
作者 鲍晓红 贾英民 《航天控制》 CSCD 北大核心 1995年第4期43-48,共6页
在用状态方程描述的单输入仿射非线性系统中存在一类可以通过非线性状态变换（ｘ）和输入变换ｕ＝α（ｘ）＋β（ｘ）ｖ实现输入──状态线性化的系统，用多层前馈神经网络通过实时学习实现此状态变换，并在此基础上用李亚普诺夫方法设... 在用状态方程描述的单输入仿射非线性系统中存在一类可以通过非线性状态变换（ｘ）和输入变换ｕ＝α（ｘ）＋β（ｘ）ｖ实现输入──状态线性化的系统，用多层前馈神经网络通过实时学习实现此状态变换，并在此基础上用李亚普诺夫方法设计进行系统镇定的反馈控制器，仿真表明，学习在很短时间内可收敛，且系统对外干扰和未建模动态有一定鲁棒性。 展开更多
关键词 非线性系统 非线性控制 神经网络 算法
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基于多点分布式光纤光栅的GIS隔离开关触头温度在线监测技术 被引量：54
14
作者 陈强 李庆民 +2 位作者 丛浩熹 行晋源 李劲松 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期298-306,共9页
GIS设备导体触头温升过高会引发重大事故,光纤光栅技术在电气设备温度在线监测方面具有广泛的应用前景。针对光纤光栅温度传感器无法直接安装在导体触头表面进行温度测量的难题,提出了一种基于测量多点外壳温度及环境温度,从而间接计算... GIS设备导体触头温升过高会引发重大事故,光纤光栅技术在电气设备温度在线监测方面具有广泛的应用前景。针对光纤光栅温度传感器无法直接安装在导体触头表面进行温度测量的难题,提出了一种基于测量多点外壳温度及环境温度,从而间接计算导体触头温度的方法。建立了单相GIS隔离开关三维有限元计算模型,得到GIS内部温度分布规律,确定了多个光纤光栅温度传感器的最优安装位置。进行GIS隔离开关温升实验,将实验数据与仿真结果进行了比较,验证了仿真计算模型的准确性。最后利用人工神经网络算法对环境温度、外壳温度和导体触头温度进行了曲线拟合,计算结果与实测数据对比表明本方法具有较高准确度。该在线测温方法简单有效,无需破坏现有GIS设备的结构,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 GIS 触头温度 多点分布式 光纤光栅 有限元模型 神经网络算法
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利用Stratimagic波形研究冀中探区大王庄地区岩性油藏 被引量：30
15
作者 赵力民 彭苏萍 +1 位作者 郎晓玲 赵太良 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期33-36,共4页
Stratimagic波形分类方法充分利用了地震资料信息丰富的特点 ,采用神经网络算法对地震道形状即波形特征 ,对某一层间内容的实际地震数据道进行逐道对比分类 ,细致刻画地震信号的横向变化 ,从而得到与地质相对应的地震相图 ,并以此用于... Stratimagic波形分类方法充分利用了地震资料信息丰富的特点 ,采用神经网络算法对地震道形状即波形特征 ,对某一层间内容的实际地震数据道进行逐道对比分类 ,细致刻画地震信号的横向变化 ,从而得到与地质相对应的地震相图 ,并以此用于储层砂体及岩性油藏的预测。以在生产应用中取得明显效果的大王庄岩性油藏为例 ,介绍了Stratimagic波形分类技术在该区东营组岩性油藏勘探中的具体应用方法。用预测结果提供了 3口井位目标 ,经钻探实施后均获商业性油流 ,新发现了千万吨级储量规模的岩性油藏。 展开更多
关键词 波形分类法 神经网络算法 砂岩体 岩性油藏 冀中探区
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非线性协整关系及其检验方法研究 被引量：26
16
作者 张喜彬 孙青华 张世英 《系统工程学报》 CSCD 1999年第1期57-68,共12页
文献［４］所提出的协整概念描述了向量时间序列中的长期线性均衡关系，从而可以称为“线性协整”．然而，经济系统中的许多时间序列是长记忆的，这些序列本身以及序列之间往往存在非线性关系，所以对这些序列进行线性协整分析是不太合... 文献［４］所提出的协整概念描述了向量时间序列中的长期线性均衡关系，从而可以称为“线性协整”．然而，经济系统中的许多时间序列是长记忆的，这些序列本身以及序列之间往往存在非线性关系，所以对这些序列进行线性协整分析是不太合适的．针对时间序列的长记忆和非线性特点，本文提出了向量时间序列非线性协整的概念，并运用神经网络方法对非线性协整关系存在性进行检验．同时，还讨论了这种非线性协整关系检验的可行性，给出了运用神经网络估计非线性协整函数的算法．最后，通过模拟试验说明了检验方法的可行性与有效性． 展开更多
关键词 长期记忆 非线性协整 检验 经济系统 系统分析
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基于BP神经网络的冗余机械臂逆运动学分析 被引量：32
17
作者 刘世平 曹俊峰 +4 位作者 孙涛 胡江波 付艳 张帅 李世其 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第24期2974-2977,2985,共5页
常见的七自由度冗余机械臂逆运动学解法较为繁杂,且对不同构型机械臂的逆运动学解法通用性较差。为了找到一种通用的七自由度机械臂逆运动学求解方法,建立了神经网络模型,选择了合适的激励函数、隐藏层神经元数量、神经网络层数和学习... 常见的七自由度冗余机械臂逆运动学解法较为繁杂,且对不同构型机械臂的逆运动学解法通用性较差。为了找到一种通用的七自由度机械臂逆运动学求解方法,建立了神经网络模型,选择了合适的激励函数、隐藏层神经元数量、神经网络层数和学习速率等模型参数。设计轨迹跟踪实验对神经网络模型进行验证,实验数据证明该方法有效且精度较高,是一种可行的冗余机械臂逆运动学求解方法。 展开更多
关键词 神经网络算法 七自由度 冗余机械臂 逆向运动学 精密度
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基于神经模糊Petri网的高压断路器故障诊断研究 被引量：27
18
作者 程学珍 朱晓林 +2 位作者 杜彦镔 王程 曹茂永 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2535-2544,共10页
为提高高压断路器运行的稳定性,该文借助Petri网的强大的知识表达和逻辑推理功能对高压断路器的状态进行评估和诊断。根据断路器的物理逻辑关系,构建了基于神经模糊Petri网的高压断路器故障诊断模型;采用失效模式与效应分析(FMEA)法对... 为提高高压断路器运行的稳定性,该文借助Petri网的强大的知识表达和逻辑推理功能对高压断路器的状态进行评估和诊断。根据断路器的物理逻辑关系,构建了基于神经模糊Petri网的高压断路器故障诊断模型;采用失效模式与效应分析(FMEA)法对故障统计数据进行处理,求取库所置信度、变迁阈值、库所权值、规则可信度;优化正向推理算法,实现对高压断路器故障的准确预测;逆向推理结合最小割集可有效避免检修的盲目性。最后,以部分模型为例,进行推理分析,并通过故障树和统计数据来验证推理模型的正确性和合理性。 展开更多
关键词 神经模糊Petri网 高压断路器 故障诊断 矩阵推理 神经网络算法
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基于多特征融合神经网络的串联电弧故障识别技术 被引量：26
19
作者 龙官微 穆海宝 +2 位作者 张大宁 李洋 张冠军 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期463-471,共9页
传统低压保护装置如低压断路器、熔断器等无法有效检测出由于接触不良、绝缘失效等导致的串联电弧故障,因此如何准确检测串联电弧故障成为目前研究的热点问题。为此,采用基于电流波形的检测方法展开深入研究,通过搭建电弧故障平台模拟... 传统低压保护装置如低压断路器、熔断器等无法有效检测出由于接触不良、绝缘失效等导致的串联电弧故障,因此如何准确检测串联电弧故障成为目前研究的热点问题。为此,采用基于电流波形的检测方法展开深入研究,通过搭建电弧故障平台模拟串联电弧故障,获得了不同负载下正常和电弧故障的数据;然后在此基础上建立了多特征融合的神经网络算法,并利用mini-batch梯度下降、指数衰减的学习率和Adam的优化算法对模型进行了优化。研究结果表明:所提算法的查准率及查全率分别能达到98%和99%,相比于支持向量机和BP神经网络算法具有更高的识别率。研究为串联电弧故障识别提供了一种新的算法,对于该方向的研究拓展了新的思路。 展开更多
关键词 串联电弧 故障识别 多特征融合 神经网络 Adam算法
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深度学习算法的原理及应用 被引量：20
20
作者 胡侯立 魏维 胡蒙娜 《信息技术》 2015年第2期175-177,共3页
深度学习作为一种新兴的多层神经网络降维算法,通过组建含有多个隐层的神经网络深层模型,对输入的高维数据逐层提取特征,以发现数据的低维嵌套结构,形成更加抽象有效的高层表示。从深度学习算法的基本原理入手,较为详细地讲解了深度学... 深度学习作为一种新兴的多层神经网络降维算法,通过组建含有多个隐层的神经网络深层模型,对输入的高维数据逐层提取特征,以发现数据的低维嵌套结构,形成更加抽象有效的高层表示。从深度学习算法的基本原理入手,较为详细地讲解了深度学习算法的单层网络基本结构受限波尔兹曼机及其训练过程。最后通过自动编码机举例说明深度学习技术应用于手写数字识别所带来的性能提升,并对深度学习技术做了简单总结。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络算法 受限波尔兹曼机 自动编码机
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