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人工智能的历史回顾和发展现状 被引量：107
1
作者 顾险峰 《自然杂志》 2016年第3期157-166,共10页
简略地回顾了人工智能的历史和发展现状。分析比较了人工智能两大领域:符号主义和连接主义,同时介绍了各个领域的主要原理和方法。着重回顾了深度学习的历史、复兴的原因和主要的应用。
关键词 人工智能 连接主义 符号主义 深度学习 图像识别 语音识别 神经网络
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基于数据挖掘的个性化学习导航系统的设计与实现 被引量：29
2
作者 曲红亭 申瑞民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第8期59-61,共3页
介绍了在远程教育系统中引入自适应机制，针对远程教育系统的学习者的学习特点，提供不同的学习资源，即个性化学习导航系统。个性化的基础是对用户的已有数据进行数据挖掘，分析出用户的知识架构。根据已有的全局知识空间，与用户知识... 介绍了在远程教育系统中引入自适应机制，针对远程教育系统的学习者的学习特点，提供不同的学习资源，即个性化学习导航系统。个性化的基础是对用户的已有数据进行数据挖掘，分析出用户的知识架构。根据已有的全局知识空间，与用户知识架构作补操作，向用户提供其应学习的资源。 展开更多
关键词 自适应网站 个性化 知识架构 神经网络 网络日志
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球磨机多模型PID型神经元网络控制系统 被引量：38
3
作者 程启明 郑勇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期103-109,共7页
针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性、时变性等特点,提出了采用基于PID型神经元网络的多模型控制方法,在不同工况下系统的时变特性采用多个模型进行描述,而每个模型的控制器则采用PID型神经元网络进行解耦控制。通过在线计算... 针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性、时变性等特点,提出了采用基于PID型神经元网络的多模型控制方法,在不同工况下系统的时变特性采用多个模型进行描述,而每个模型的控制器则采用PID型神经元网络进行解耦控制。通过在线计算模型匹配程度,选择相应的模型和控制器,组成闭环系统,切换算法实现多模型间无扰切换,同一工况慢时变采用控制器参数自调整来提高鲁棒性。PID型神经元网络是一种特殊的3层前向神经网络,其隐层单元分别为比例(P)、积分(I)和微分单元(D),各层神经元个数、连接方式、连接权值的初值按PID控制规律确定。仿真结果表明,文中提出的控制方法相比传统控制方法有更好的控制品质,跟踪快、鲁棒性强、解耦好,较好地解决了球磨机系统的时变性、耦合性等问题。 展开更多
关键词 多模型 切换算法 神经元网络 多变量解耦控制 球磨机制粉系统
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化工软测量技术研究进展 被引量：14
4
作者 金福江 周丽春 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1379-1382,共4页
详细说明了软测量技术的含义以及软测量系统的组成。在此基础上,介绍了软测量技术中基于机理分析建模、应用状态观测器建模、应用统计分析建模、神经元网络、模糊技术、以及支持向量机的智能建模等软测量建模理论方法和最新研究成果,之... 详细说明了软测量技术的含义以及软测量系统的组成。在此基础上,介绍了软测量技术中基于机理分析建模、应用状态观测器建模、应用统计分析建模、神经元网络、模糊技术、以及支持向量机的智能建模等软测量建模理论方法和最新研究成果,之后介绍了小波分析、推断控制算法在软测量数据处理中的应用,最后介绍了基于虚拟仪器开发平台的软测量系统实现技术。 展开更多
关键词 软测量 状态观测器 神经元网络 模糊技术 支持向量机 虚拟仪器
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基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测算法 被引量：16
5
作者 曾惟如 吴佳 闫飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期325-332,共8页
时间序列异常检测是数据分析中一个重要的研究领域.传统的时间序列的异常检测方法主要通过比较检测数据和历史数据的差异程度,以判断被检测数据是否为奇异点(Surprise)、离群(Outlier)点等.然而序列和窗口的划分,状态的划分或者异常的... 时间序列异常检测是数据分析中一个重要的研究领域.传统的时间序列的异常检测方法主要通过比较检测数据和历史数据的差异程度,以判断被检测数据是否为奇异点(Surprise)、离群(Outlier)点等.然而序列和窗口的划分,状态的划分或者异常的定义和判定等问题,使得这类方法存在一定的局限性.本文针对传统时间序列检测算法不足,提出一种基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测算法.该方法对时间序列内在模式关系进行学习,建立预测模型,通过比较预测值和真实值的偏离程度来判断数据是否异常.首先使用稀疏离散表征在保证保留数据相关性的同时又将数据离散化;然后输入到模型网络,预测下一时刻的数据值;最终根据预测值和真实值的差异为数据异常程度进行定量评分.在人造数据和真实数据上的实验表明,该方法能够准确、快速地发掘时间序列中的异常. 展开更多
关键词 异常检测 神经网络 层级实时记忆 稀疏离散表征
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基于神经网络的水深插值研究 被引量：9
6
作者 施朝健 《中国航海》 CSCD 北大核心 2003年第4期6-10,共5页
提出了利用神经网络技术,对离散的、分布不规则的海图水深数据进行插值处理得到连续水深数值的方法,研究了应用Levenberg Marquardt反向学习网络进行函数逼近和径向基函数网络进行函数插值二种算法,用函数曲面和实际水域数值对算法进行... 提出了利用神经网络技术,对离散的、分布不规则的海图水深数据进行插值处理得到连续水深数值的方法,研究了应用Levenberg Marquardt反向学习网络进行函数逼近和径向基函数网络进行函数插值二种算法,用函数曲面和实际水域数值对算法进行了测试和误差分析,并对实际应用中区域分块、规一化和等深线数据处理等问题作了说明。 展开更多
关键词 神经网络 海图 水深数据 水深插值 反向学习网络 计算方法 误差分析 水路运输 空间插值
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燃煤锅炉水位神经元网络优化控制 被引量：8
7
作者 郑明方 肖立川 +1 位作者 薛国新 吕四维 《煤矿自动化》 北大核心 2001年第6期1-3,共3页
根据大型汽包锅炉的特点 ,提出了一种燃煤锅炉水位神经元网络优化控制方法。给出了作为模型预估器的神经网络GA -BP算法流程及GA算法实现 ,提出了最优控制指标选择原则及控制指标表达式。经计算机对某电厂 2 0 0MW机组汽包锅炉的工业对... 根据大型汽包锅炉的特点 ,提出了一种燃煤锅炉水位神经元网络优化控制方法。给出了作为模型预估器的神经网络GA -BP算法流程及GA算法实现 ,提出了最优控制指标选择原则及控制指标表达式。经计算机对某电厂 2 0 0MW机组汽包锅炉的工业对象进行仿真研究表明 ,该控制方法具有良好的抗干扰能力。 展开更多
关键词 锅炉 神经网络 液位控制
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具有混沌特征的GMDH网络在降雨量预测中的应用 被引量：9
8
作者 吴耿锋 彭虎 +2 位作者 储阅春 傅忠谦 周佩玲 《小型微型计算机系统》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期135-137,共3页
ＧＭＤＨ称为数据处理的群集方法，它的网络结构有自组织特征，适用于非线性系统的建模〔１〕．降雨量是一种重要的灾害数据，具有混沌特性，本文将降雨量的混沌特征引入神经网络ＧＭＤＨ的建模，并对安徽省蚌埠地区的降雨量进行了预测... ＧＭＤＨ称为数据处理的群集方法，它的网络结构有自组织特征，适用于非线性系统的建模〔１〕．降雨量是一种重要的灾害数据，具有混沌特性，本文将降雨量的混沌特征引入神经网络ＧＭＤＨ的建模，并对安徽省蚌埠地区的降雨量进行了预测，收到良好效果． 展开更多
关键词 降雨量 预测 混沌 GMDH网络 神经网络
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基于特征级融合和支持向量机的飞机识别 被引量：9
9
作者 朱旭锋 马彩文 刘波 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1710-1713,共4页
提出一种新的基于组合不变量的飞机识别方法。对不同飞机机型图像,提取Hu矩、仿射矩和归一化傅里叶描述子(NFD)3类不变量进行特征级融合。针对组合不变量取值范围较大问题,提出采用4种归一化方法,结合支持向量机(SVM)以提高飞机识别系... 提出一种新的基于组合不变量的飞机识别方法。对不同飞机机型图像,提取Hu矩、仿射矩和归一化傅里叶描述子(NFD)3类不变量进行特征级融合。针对组合不变量取值范围较大问题,提出采用4种归一化方法,结合支持向量机(SVM)以提高飞机识别系统的分类性能。仿真实验表明,提取飞机的组合不变量特征,采用传统神经网络或SVM构建分类器,分类性能均优于单一类别不变量的同类分类器,且SVM的分类性能要优于传统神经网络。同时,当组合不变量要与智能型分类器结合时,采用特定的归一化方法才能取得较好的识别率。 展开更多
关键词 组合不变量 归一化 支持向量机(SVM) 神经网络
原文传递
AMT换挡执行机构自适应智能控制策略 被引量：9
10
作者 鄢挺 杨林 陈亮 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1441-1450,共10页
针对AMT换挡机械同步过程中换挡执行机构的控制,提出一种自适应智能控制策略。目的是通过双闭环控制(换挡电机电流和同步器位移)使同步器位移紧密跟随目标位移轨迹。考虑到换挡执行机构参数不确定性和动态干扰,加入补偿器控制以接近实... 针对AMT换挡机械同步过程中换挡执行机构的控制,提出一种自适应智能控制策略。目的是通过双闭环控制(换挡电机电流和同步器位移)使同步器位移紧密跟随目标位移轨迹。考虑到换挡执行机构参数不确定性和动态干扰,加入补偿器控制以接近实际换挡电机特性,补偿器增益由神经网络经由自学习算法训练得到,自学习算法输入为换挡电机实际电流与神经网络预测电流之差。同时,利用模糊自适应控制对同步器位移闭环PI控制器参数进行调整。目标同步器位移轨迹由离线和在线自学习策略及时更新。仿真结果表明:相比于常规PID控制,本文策略跟随目标轨迹精度更高,稳定性更好,响应速度更快。 展开更多
关键词 车辆工程 换挡执行机构 轨迹跟随 自适应 驾驶性 神经网络 模糊算法
原文传递
基于机器视觉的线束连接器字符检测 被引量：8
11
作者 吴晖辉 曾宪荣 +1 位作者 赖燕君 吴福培 《测试技术学报》 2018年第2期174-179,共6页
针对线束连接器上印刷字符检测智能化程度不高的情况,提出了一种基于机器视觉的检测方法.首先,利用一阶导数获得印刷字符边缘点,并将边缘点拟合为线,由此定位字符的位置,并对字符的角度和位置进行比较;然后,对合格的字符分割、归一化,... 针对线束连接器上印刷字符检测智能化程度不高的情况,提出了一种基于机器视觉的检测方法.首先,利用一阶导数获得印刷字符边缘点,并将边缘点拟合为线,由此定位字符的位置,并对字符的角度和位置进行比较;然后,对合格的字符分割、归一化,并以整个字符图像作为输入特征;最后,基于字符的特征,建立了用于印刷字符识别的BP神经网络,并对其进行了改进.实验证明:基于机器视觉的连接器印刷字符单个字符识别准确率为99.1%,检测时间为95ms,具有较高的识别准确率和速度. 展开更多
关键词 机器视觉 线束连接器 字符检测 神经网络
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电阻炉的计算机优化控制 被引量：4
12
作者 毛一心 鲁亿方 王顺 《工业加热》 CAS 2003年第4期49-52,55,共5页
高等学校专业实验室针对计算机控制应用领域进行了利用计算机对电阻炉单变量炉温、多变量炉温控制系统和远程炉温控制系统的实验,摸索出各种PID控制算法和运用神经网络的BP网对PID控制进行模拟仿真,最后利用已经训练好的神经网络来预测... 高等学校专业实验室针对计算机控制应用领域进行了利用计算机对电阻炉单变量炉温、多变量炉温控制系统和远程炉温控制系统的实验,摸索出各种PID控制算法和运用神经网络的BP网对PID控制进行模拟仿真,最后利用已经训练好的神经网络来预测PID控制的效果;并用VB实现的远程人机交互。 展开更多
关键词 电阻炉 温度控制 计算机 PID控制算法 神经网络
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基于神经网络的微分先行PID控制器的研究 被引量：4
13
作者 陈芸 王永初 《机械与电子》 2004年第6期64-66,共3页
微分先行PID是理想型PID改进中的一种,它适合于给定值频繁变化的情况。但是传统的PID控制器在实际的工业生产过程中,对具有非线性、时变不确定等特性的系统控制效果并不理想。
关键词 微分先行PID 神经网络 BP算法 控制器
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踏板行程模拟器在线控制动系统中的应用 被引量：7
14
作者 宋传学 郑竹安 +3 位作者 靳立强 彭思仑 王剑锋 肖峰 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期17-22,共6页
为了提高制动过程的舒适性并消除制动操作时的不适感,考虑到制动踏板感觉是线控制动系统研究的核心内容并直接关系到车辆的驾驶舒适度及行驶安全性,利用踏板行程模拟器来模拟制动踏板感觉,并分析比较传统制动系统和带有踏板行程模拟器... 为了提高制动过程的舒适性并消除制动操作时的不适感,考虑到制动踏板感觉是线控制动系统研究的核心内容并直接关系到车辆的驾驶舒适度及行驶安全性,利用踏板行程模拟器来模拟制动踏板感觉,并分析比较传统制动系统和带有踏板行程模拟器的线控制动系统.利用AMESim软件建立踏板行程模拟器模型,利用MATLAB/Simulink软件设计踏板行程模拟器的单神经元自适应智能PID控制策略.设置传统车辆制动系统台架试验基本参数并进行仿真验证,最终得出该线控制动系统中的踏板行程模拟器和控制策略均能达到传统制动系统的性能要求,并有效地改善了制动过程中的舒适度. 展开更多
关键词 模拟器 线控制动系统 神经元网络 PID控制 联合仿真
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漂石河床一般冲刷的人工神经网络解 被引量：4
15
作者 文超 文雨松 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期93-95,共3页
漂石河床的一般冲刷计算是迄今为止还在研究的课题。本文使用人工神经网络方法中的反向转播算法(BP法 ) ,成功模拟了成昆线大漂石河床一般冲刷深度的测试数据 ,其精度较高 ,可供漂石河床的一般冲刷计算参考。
关键词 漂石河床 一般冲刷深度 人工神经网络
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基于神经元网络的电网谐波联动预警系统设计 被引量：6
16
作者 杜俊杰 梁俊伟 +1 位作者 和立辉 杜洋 《电子设计工程》 2019年第11期5-8,14,共5页
由于传统系统无法对多种谐波进行预警处理,导致预警误差较大,为了解决该问题,提出了基于神经元网络的电网谐波联动预警系统设计。根据神经元网络工作原理设计系统总体结构,采用2205型号采集卡对数据进行采集,使用4046型号单片集成锁相环... 由于传统系统无法对多种谐波进行预警处理,导致预警误差较大,为了解决该问题,提出了基于神经元网络的电网谐波联动预警系统设计。根据神经元网络工作原理设计系统总体结构,采用2205型号采集卡对数据进行采集,使用4046型号单片集成锁相环,在一定范围内跟踪电压信号变化,保证输入与输出信号频率一致,设计数字处理器与总线连接电路,使不同神经元网络节点都能接收到相同数据。在软件功能内设置电网参数,实时检测电流变化,结合神经元模型设置输入矢量,获取神经元输出值,采用最小学习算法,调节连接权值,通过分析超过额定值电流和时间关系,实现联动预警系统设计。由实验结果可知,该系统最大预警误差为0.0063,不会对系统预警造成任何影响。 展开更多
关键词 神经元网 电网谐波 联动预警 采集卡 锁相环 超过额定值
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基于神经网络PID的智能温度控制器的设计 被引量：3
17
作者 孙海阳 李文英 魏晋宏 《机械工程与自动化》 2005年第2期89-91,共3页
采用具有自学习能力的BP神经网络与传统PID相结合的智能控制算法对温度对象实施控制,该算法简单、易于实现。最后设计出了基于该算法的单片机智能温度控制器。
关键词 神经网络 PID 温度控制器
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基于神经网络的无人机云服务质量控制方法研究 被引量：5
18
作者 高昂 段渭军 +2 位作者 李立欣 张会生 胡延苏 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1762-1771,共10页
无人机云通过动态卸载任务到云端进行高效处理,能够极大地提高无人机的智能水平。由于设计理念、任务环境、突发事件等因素,导致卸载的任务对网络服务质量(QoS)需求不尽相同。从控制角度研究无人机云系统的网络传输QoS控制问题,提出并... 无人机云通过动态卸载任务到云端进行高效处理,能够极大地提高无人机的智能水平。由于设计理念、任务环境、突发事件等因素,导致卸载的任务对网络服务质量(QoS)需求不尽相同。从控制角度研究无人机云系统的网络传输QoS控制问题,提出并实现了一种基于BP神经网络的双闭环接入控制方法,在最大化能量利用率的同时,实现绝对QoS和相对QoS保证。硬件实验结果表明,该方法不仅能够在任务动态变化时提供相对QoS和绝对QoS保证,并且在网络高负载下具有更高的吞吐量和能量利用率,在网络低负载下具有更低的能耗。 展开更多
关键词 无人机云 服务质量 接入控制 神经网络
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改进量子粒子群优化算法的神经网络模型负荷预测 被引量：5
19
作者 张兰 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期639-644,共6页
提出一种基于Levy飞行的量子粒子群优化算法并用于小波神经网络的训练,该算法采用基于Levy分布的飞行策略扩大粒子的搜索空间,使粒子易于逃离局部最优点。该算法克服了传统算法在神经网络训练过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢等缺点... 提出一种基于Levy飞行的量子粒子群优化算法并用于小波神经网络的训练,该算法采用基于Levy分布的飞行策略扩大粒子的搜索空间,使粒子易于逃离局部最优点。该算法克服了传统算法在神经网络训练过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提高了神经网络的泛化能力。最后将改进的量子粒子群优化算法训练小波神经网络应用于电力系统负荷预测的模型,仿真结果表明改进的量子粒子群优化算法在神经网络训练上具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 Levy飞行 量子粒子群 神经网络 负荷预测
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转炉炼钢工艺自动控制的新进展 被引量：3
20
作者 张景进 石彦杰 +1 位作者 孙兰臻 曲英 《河北冶金》 2004年第5期7-8,共2页
介绍了转炉炼钢过程自动控制的先进技术,认为随着这些先进技术的应用,转炉炼钢的效率将得到最大程度的发挥,生产率不断提高,同时也充分发挥了转炉炼钢的优越性,对扩大产品种类、冶炼精细的品种钢和提高产品质量有着重要意义。
关键词 检测 信息 直接出钢 全自动 神经元网络 人工智能 机器人
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