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卷积Mamba模型驱动的地震随机噪声压制方法
1
作者 韦秀娟 刘兴业 周怀来 《煤田地质与勘探》 北大核心 2025年第5期196-206,共11页
【背景】地震随机噪声压制是提升地震资料质量的关键环节之一,数据驱动的深度学习方法提供了一种智能解决方案。然而,主流的基于卷积神经网络的随机噪声智能压制方法受限于局部感受野特性,导致去噪过程中局部细节与宏观结构的协同优化不... 【背景】地震随机噪声压制是提升地震资料质量的关键环节之一,数据驱动的深度学习方法提供了一种智能解决方案。然而,主流的基于卷积神经网络的随机噪声智能压制方法受限于局部感受野特性,导致去噪过程中局部细节与宏观结构的协同优化不足,进而影响噪声压制精度。广泛应用于全局特征提取的Transformer模型通过自注意力机制能够有效捕获长距离依赖关系,理论上可弥补卷积神经网络在全局建模能力方面的局限性。但其计算慢,资源占用大,应用受限。【目的和方法】针对上述问题,提出了融合卷积Mamba的地震数据随机噪声压制网络(CMUNet)。基于二维选择性扫描技术(沿水平、垂直双方向遍历输入数据),通过状态空间方程构建全局动态系统,实现对地震数据时空特征的跨尺度特征提取,借助Mamba模型的硬件感知并行扫描算法降低计算资源消耗,保证去噪效果的同时提升计算效率。针对地震数据的特点,设计卷积-Mamba混合模块,在UNet编码器中构建层次化特征提取路径,即浅层CNN聚焦局部噪声模式识别,深层Mamba捕获大尺度地质结构关联性;进一步引入残差通道注意力门控,强化有效信号与噪声的特征可分性。【结果和结论】对于合成数据测试,提出的方法相较于UNet在信噪比、峰值信噪比和结构相似性上分别提高了2.4 dB、2.4 dB和0.0056,表现出对随机噪声的有效压制能力及对有效信号的保护能力。在野外实际地震数据应用中,局部相似性图像分析结果显示较低的局部相似值,进一步印证了该方法对有效信号的损伤程度低,展现出更优的保幅性,具有良好应用前景。 展开更多
关键词 地震随机噪声压制 深度学习 卷积神经网络 状态空间模型 Mamba
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状态依赖型切换系统的数据驱动方法建模
2
作者 王涛 谭吉 +1 位作者 刘东 杨叶江 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期493-500,共8页
切换系统是由一系列连续或离散的子系统和切换机制组合而成的一类复杂系统,状态依赖型切换系统因其复杂性而尚未被深入研究.因此,通过系统的输入输出轨迹来对状态依赖的切换系统进行数据驱动建模,利用数据挖掘技术寻找数据之间的有用信... 切换系统是由一系列连续或离散的子系统和切换机制组合而成的一类复杂系统,状态依赖型切换系统因其复杂性而尚未被深入研究.因此,通过系统的输入输出轨迹来对状态依赖的切换系统进行数据驱动建模,利用数据挖掘技术寻找数据之间的有用信息,建立输入与输出之间更形象的表达形式;在此基础上提出一种结构框架,根据辨识轨迹的切换时刻将数据分段,借助神经网络建立子系统的模型以及切换规则,深度挖掘状态依赖切换系统的信息,得到切换系统中子系统及子系统间的信息.实验结果表明:相比传统的机理建模,本文提出的数据驱动方法将建模的复杂度降低了17.3%. 展开更多
关键词 状态依赖切换系统 数据驱动 数据模型 神经网络
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水利泵站计算机自动化及远程监控系统的应用 被引量：8
3
作者 孙大东 吴西 《农机化研究》 北大核心 2024年第4期207-210,共4页
为了充分发挥水利泵站的利用效益,对水利泵站进行数字化信息管理,并对水利泵站的计算机自动化和远程监控系统进行了应用研究。远程控制系统主要由控制中心、远程管理模块、网络传输系统、模拟量采集模块、继电器控制模块和数据库。为了... 为了充分发挥水利泵站的利用效益,对水利泵站进行数字化信息管理,并对水利泵站的计算机自动化和远程监控系统进行了应用研究。远程控制系统主要由控制中心、远程管理模块、网络传输系统、模拟量采集模块、继电器控制模块和数据库。为了充分利用水利泵站的自动化和远程监控系统,缩短维修时间,借助人工神经网络模型,通过对作业过程中的监测数据进行管理、分析和评估,预测水利泵站的作业状态。为了验证水利泵站自动化监控系统的性能,对其进行调试和作业状态预测试验,结果表明:系统可以正常运行,且可准确预测水利泵站的运行状态。 展开更多
关键词 水利泵站 计算机自动化 远程监控系统 人工神经网络模型 状态预测
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利用深度学习预报美国东北部日降水分布 被引量：2
4
作者 张弛 陈国兴 杨洪涛 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期55-64,共10页
现阶段降水预报主要依靠数值天气预报模式。但受物理参数化、计算资源等因素的影响,基于数值模式的降水预报还存在非常大的不确定性。近年来,深度学习在天气预报领域显示出巨大优势和潜力。本文通过构建神经网络预报美国东北部日降水分... 现阶段降水预报主要依靠数值天气预报模式。但受物理参数化、计算资源等因素的影响,基于数值模式的降水预报还存在非常大的不确定性。近年来,深度学习在天气预报领域显示出巨大优势和潜力。本文通过构建神经网络预报美国东北部日降水分布,探讨神经网络模型基于低分辨率气象场(ERA-Interim, 0.7°)预报高分辨率降水(CPC,0.25°)的能力,并比较3种主流网络框架(VGG,ResNet, GoogleNet)在该任务中的表现。结果表明,3种网络框架都对美国东北部日降水分布具有一定的预报能力(VGG框架表现最优),但三者的均方根误差(RMSE)均高于ERA-Interim 24-h(ERA24)的降水预报。3种神经网络的集合预报结果优于ERA24预报,且这三者与ERA24预报结果的集合平均能够显著提高ERA24对不同季节、不同强度降水的预报。 展开更多
关键词 降水预报 深度学习 神经网络框架 模式评估 美国东北部
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数实融合驱动光伏产业高质量发展的技术路径研究 被引量：1
5
作者 韩健 颜灵杰 +2 位作者 张帆 王宇昕 毛瀚锋 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期193-196,共4页
本文基于光伏产业生产规模迅速扩张的现状,围绕光伏功率预测缺乏精度、最大功率点跟踪效率不足、光伏电站运维技术落后问题展开论述。结合人工神经网络(ANN)模型、元启发式算法与光伏健康状态架构技术,深入探讨数实融合驱动光伏产业高... 本文基于光伏产业生产规模迅速扩张的现状,围绕光伏功率预测缺乏精度、最大功率点跟踪效率不足、光伏电站运维技术落后问题展开论述。结合人工神经网络(ANN)模型、元启发式算法与光伏健康状态架构技术,深入探讨数实融合驱动光伏产业高质量发展的内在机理。通过多层感知器(MLP)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)和卷积神经网络(CNN)对现有技术进行优化,提高光伏功率预测精度。引入元启发式算法,帮助解决快速响应、最大功率点处连续振荡与易锁定局部峰值点问题,提高最大功率点跟踪效率。利用数据质量例程(DQR)、数字孪生模型和人工智能驱动的故障诊断算法,解决光伏系统故障检测领域缺乏精确、通用且与位置无关的数据驱动型光伏诊断算法的问题,改善大型光伏电站运维程序。 展开更多
关键词 数实融合 光伏产业 人工神经网络(ANN)模型 元启发式算法 光伏健康状态架构
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基于数据驱动的锂电池健康状态预测
6
作者 崔孝凯 王庆芝 刘其朋 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期154-159,共6页
针对传统基于数据驱动锂电池健康状态预测模型所存在的精确度低、鲁棒性差等问题,构建了一个融合非线性与线性特征的时序预测模型,其中多尺度一维卷积神经网络串联双向门控循环神经网络形成非线性时序预测分支,自回归模型构成线性分支... 针对传统基于数据驱动锂电池健康状态预测模型所存在的精确度低、鲁棒性差等问题,构建了一个融合非线性与线性特征的时序预测模型,其中多尺度一维卷积神经网络串联双向门控循环神经网络形成非线性时序预测分支,自回归模型构成线性分支。两个分支并联,最终通过全连接层输出预测结果。模型具备非线性部分的泛化能力和线性部分的记忆能力,对输入的幅值变化更加灵敏,并采用鲸鱼优化算法寻找最优模型超参数。通过对比现有模型以及消融实验验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 电池健康状态 双向门控循环神经网络 自回归模型 鲸鱼优化算法
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可持续转型视角下山西省水生态安全评估与预警研究
7
作者 郭晓佳 刘志超 王瑞祥 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期63-74,共12页
山西省正处于可持续转型的关键时期,科学评估水生态安全现状有利于社会经济发展和生态文明建设,为可持续转型发展提供强有力的水支撑。基于“压力-状态-功能-响应”(PSFR)模型建立评估体系,采用变异系数法、耦合协调度模型及灰色关联模... 山西省正处于可持续转型的关键时期,科学评估水生态安全现状有利于社会经济发展和生态文明建设,为可持续转型发展提供强有力的水支撑。基于“压力-状态-功能-响应”(PSFR)模型建立评估体系,采用变异系数法、耦合协调度模型及灰色关联模型,从水生态压力、水生态状态、水生态功能、水生态响应4个方面探析2007—2021年山西省水生态安全时空演变特征及其影响因素,并利用BP神经网络模型对山西省水生态安全进行预警研究。结果表明:山西省水生态安全综合指数在2007—2021年由0.2949增长至0.7384,空间上中南部优于北部;各子系统综合指数呈波动上升趋势,耦合协调度由勉强协调提升至良好协调,空间上中部优于南北部;归一化植被指数、农业用水比例等是主要的影响因素;2022—2030年全省水生态安全等级均处于安全状态。研究结果可为山西省转型发展、水生态安全治理、生态环境管理提供理论支持。 展开更多
关键词 水生态安全 可持续转型 PSFR模型 BP神经网络 山西省
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基于BP神经网络的SOC估计及铅酸蓄电池特性 被引量：14
8
作者 赵轩 康留旺 +1 位作者 汪贵平 马建 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期874-877,共4页
蓄电池特性是影响电动汽车充电时间和续驶里程的主要因素,针对应用较普遍的铅酸蓄电池展开研究具有重要意义。基于阻容等效电路建立了铅酸蓄电池充放电模型,通过不同倍率的充放电实验获得了模型参数与电池荷电状态(SOC)的关系式。采用B... 蓄电池特性是影响电动汽车充电时间和续驶里程的主要因素,针对应用较普遍的铅酸蓄电池展开研究具有重要意义。基于阻容等效电路建立了铅酸蓄电池充放电模型,通过不同倍率的充放电实验获得了模型参数与电池荷电状态(SOC)的关系式。采用BP型神经网络模型对铅酸蓄电池SOC进行估计,在Matlab环境下基于SOC神经网络模型对铅酸蓄电池充放电过程进行仿真研究。仿真结果表明铅酸蓄电池模型可以真实地模拟充放电特性,仿真结果与实验结果的平均误差为2.5%。 展开更多
关键词 铅酸蓄电池 充放电特性 神经网络 SOC 建模仿真
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基于RBF神经网络的金属应力状态系数模型 被引量：5
9
作者 孟令启 王海龙 +1 位作者 马金亮 徐如松 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 2007年第1期1-5,共5页
以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽... 以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.测试结果表明,RBF网络模型具有很好的推广能力.与传统的BP神经网络模型相比较,结果表明,RBF网络具有更高的精度和更好的泛化能力. 展开更多
关键词 应力状态影响系数 RBF神经网络 模型
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发酵过程混合神经网络模型及其仿真 被引量：7
10
作者 隋青美 王正欧 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第4期415-417,共3页
提出了一种新型结构的发酵过程混合神经网络模型。该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成。由于非线性神经网络采用结构具有线性形式的Flat网络,两个网络能够合并为同一表达式,并具有线性形式,可采用线性最小二乘法求解网络... 提出了一种新型结构的发酵过程混合神经网络模型。该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成。由于非线性神经网络采用结构具有线性形式的Flat网络,两个网络能够合并为同一表达式,并具有线性形式,可采用线性最小二乘法求解网络权值。与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比,该模型训练方式简单,并可方便地使用在线辨识算法。 展开更多
关键词 发酵过程 混合神经网络 模型 仿真 状态估计 非线性规划
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基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识 被引量：12
11
作者 张冬妍 胡昆仑 赵真非 《森林工程》 北大核心 2003年第6期10-12,共3页
木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递... 木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果 。 展开更多
关键词 动态递归神经网络 木材干燥 辨识 仿真 状态-输出模型
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基于神经网络的慢性病危险因素人体模型的建模方法 被引量：4
12
作者 包家明 王顺 +3 位作者 朱朝阳 王奕青 徐雅诗 汪蔷 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期715-721,共7页
本研究的目的是运用神经网络反向传播(BP)学习算法,建立一种个体化慢性病危险因素人体模型的方法,为状态控制研究提供人体模型基础。该模型以运动状况、饮食习惯(包括盐、谷类、蔬菜、水果、肉禽类、蛋类、鱼虾类、豆类、奶类、油脂、... 本研究的目的是运用神经网络反向传播(BP)学习算法,建立一种个体化慢性病危险因素人体模型的方法,为状态控制研究提供人体模型基础。该模型以运动状况、饮食习惯(包括盐、谷类、蔬菜、水果、肉禽类、蛋类、鱼虾类、豆类、奶类、油脂、动物内脏等的摄入量)、饮酒和吸烟等为输入量,输出量包括与慢性病密切相关的收缩压、舒张压、血糖、心率、BMI等生理参数,并用残差分析检验所建模型的可靠性。通过13例志愿者的受试试验,有9例实测参数和估计参数的符合率超过80%。研究结果表明,所提出的基于神经网络的个体化慢性病危险因素预测模型的建模方法,在总体上是可行的,为个体化设计危险因素控制策略提供了依据。 展开更多
关键词 慢性病 危险因素 个体化模型 神经网络 状态控制
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基于BP神经网络电动轮汽车行驶状态监测分析 被引量：6
13
作者 肖健 曾令全 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第5期237-240,共4页
行驶状态监测是电动轮汽车整车控制的基础,也是整车网略技术发展的基础。针对电动轮车辆行驶状态监测评估分析,设计分析系统,在此系统中实现了对总线数据的实时监控研究,总线的时间特性与占用率的评估,总线通信数据的存储。通过分析判... 行驶状态监测是电动轮汽车整车控制的基础,也是整车网略技术发展的基础。针对电动轮车辆行驶状态监测评估分析,设计分析系统,在此系统中实现了对总线数据的实时监控研究,总线的时间特性与占用率的评估,总线通信数据的存储。通过分析判定车辆行驶状态所需要的数据以及数据的测量方法,并且利用Matlab使用BP算法建立了BP神经元三层网络模型,预测出判定车辆行驶状态的参数,并与实际理论公式判定参数进行比较,结果表明相对误差在范围内,由此可见用BP神经元网络来实现判定车辆行驶状态参数的方法是可行的,可以作为设计使用的参考。 展开更多
关键词 电动轮汽车 BP算法 神经元网略 模型 行驶状态
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基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法 被引量：1
14
作者 袁光耀 胡振涛 +2 位作者 张谨 赵新强 付春玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期256-261,共6页
针对现有应用非线性滤波算法对神经网络进行训练时存在精度不足的问题,提出了一种基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法。首先,将前馈神经网络各个节点的连接权值和偏置作为状态向量,建立前馈神经网络的状态空间模型。其次,利用Sph... 针对现有应用非线性滤波算法对神经网络进行训练时存在精度不足的问题,提出了一种基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法。首先,将前馈神经网络各个节点的连接权值和偏置作为状态向量,建立前馈神经网络的状态空间模型。其次,利用Spherical-Radial准则生成容积点,并依据Gauss-Newton迭代策略来优化量测更新过程中获取的状态估计值和状态估计误差协方差,通过容积卡尔曼滤波估计精度的改善,提升神经网络节点的连接权值和偏置的训练效果。理论分析和仿真实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 前馈神经网络 状态空间模型 容积卡尔曼滤波 Gauss-Newton迭代
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基于实测数据的风电场稳态等值建模研究 被引量：4
15
作者 李牡丹 王印松 刘霜 《可再生能源》 CAS 北大核心 2018年第3期438-445,共8页
针对大型风电场仿真模型复杂,计算量大的特点,提出一种利用实测数据建立大型风电场稳态等值模型的新方法。通过粒子滤波算法对原始风速数据进行预处理,消除噪声干扰对真实数据的影响;考虑到风电场内风机的风况差异问题,采用K-均值聚类... 针对大型风电场仿真模型复杂,计算量大的特点,提出一种利用实测数据建立大型风电场稳态等值模型的新方法。通过粒子滤波算法对原始风速数据进行预处理,消除噪声干扰对真实数据的影响;考虑到风电场内风机的风况差异问题,采用K-均值聚类算法提取反映风电机组风况差异的特征风速,以简化建模过程;选择特征风速和实测风电功率为输入、输出信号,应用BP神经网络拟合风电场稳态等值模型。该模型考虑了风电场地形地貌、机组分布因素,利用实测数据对模型进行泛化能力分析和精度验证,仿真结果表明,该方法具有一定的准确性与合理性。 展开更多
关键词 风电场 实测数据 BP神经网络 稳态 等值建模
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基于脉冲神经网络伪量测建模的配电网三相状态估计 被引量：45
16
作者 黄蔓云 孙国强 +3 位作者 卫志农 臧海祥 陈通 陈胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第16期38-43,82,共7页
为了给配电网管理系统提供全面准确的实时数据,配电网三相状态估计显得尤为重要。针对当前配电网量测信息不足,提出了基于脉冲神经网络(SNN)伪量测建模的配电网三相状态估计。该方法首先将实时和部分历史支路功率量测输入SNN进行伪量测... 为了给配电网管理系统提供全面准确的实时数据,配电网三相状态估计显得尤为重要。针对当前配电网量测信息不足,提出了基于脉冲神经网络(SNN)伪量测建模的配电网三相状态估计。该方法首先将实时和部分历史支路功率量测输入SNN进行伪量测建模,然后由高斯混合模型生成相应的量测误差,最后进行基于加权最小二乘法的配电网三相状态估计。理论分析和算例验证表明,所提模型不仅能够在正常通信时有效提高配电网状态估计精度,而且能在通信故障时保证估计精度在合理范围内,进而为配电网的运行控制提供参考依据。 展开更多
关键词 配电网 状态估计 脉冲神经网络 高斯混合模型 伪量测
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Parex过程基于神经网络简化模型的操作优化 被引量：3
17
作者 顾金生 李兵 蒋慰孙 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1996年第6期749-753,共5页
以芳烃吸附Ｐａｒｅｘ过程为例，在建立其稳态机理模型的基础上，采用正文设计方法获得模型的特性数据；根据这些数据建立具有一个隐层的神经网络模型，并以此作为优化操作的简化模型。采用一种新的优化方法（ＳＡＧＡＣＩＡ），得到吸... 以芳烃吸附Ｐａｒｅｘ过程为例，在建立其稳态机理模型的基础上，采用正文设计方法获得模型的特性数据；根据这些数据建立具有一个隐层的神经网络模型，并以此作为优化操作的简化模型。采用一种新的优化方法（ＳＡＧＡＣＩＡ），得到吸附塔的最佳操作条件，以实现计算机的二级优化控制。 展开更多
关键词 神经网络 简化模型 操作 优化 移动床 Parex过程
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基于实验数据的航空发动机稳态模型建模 被引量：3
18
作者 白杰 张正 王伟 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第1期62-66,共5页
针对基于部件级航空发动机稳态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取,建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法;为了建立航空发动机的稳态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,... 针对基于部件级航空发动机稳态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取,建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法;为了建立航空发动机的稳态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,提出使用BP神经网络对发动机重要参数进行建模,同时使用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化。最后,使用改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对传统粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明IPSO-BP网络建立的发动机模型精度更高,稳定性更好。 展开更多
关键词 航空发动机 模型辨识 稳态模型 神经网络 改进粒子群优化算法
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闪速炉的神经网络冰镍质量模型与稳态优化控制研究 被引量：20
19
作者 万维汉 万百五 杨金义 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期800-804,共5页
提出了基于神经元网络技术的软测量方法，建立复杂工业过程（闪速炉）模型．针对生产工艺的要求，分别建立了生产工艺指标模型和产品产量模型，开辟了复杂工业过程产品质量建模的新领域．在建模基础上，对闪速炉进行了稳态优化控制研究... 提出了基于神经元网络技术的软测量方法，建立复杂工业过程（闪速炉）模型．针对生产工艺的要求，分别建立了生产工艺指标模型和产品产量模型，开辟了复杂工业过程产品质量建模的新领域．在建模基础上，对闪速炉进行了稳态优化控制研究，结果表明该方法具有较好的节能效果． 展开更多
关键词 神经网络 稳态优化控制 闪速炉 冰镍质量 冶金
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射击运动员训练适应状态的神经网络评价模型研究 被引量：6
20
作者 庞俊华 《天津体育学院学报》 CAS CSSCI 北大核心 2007年第5期441-444,共4页
研究目的:针对现有的运动员训练适应状态评价方法的不足,从神经生物学角度,依据自组织理论,采用自组织竞争人工神经网络模型,对射击运动员训练适应状态水平进行研究。研究方法:文献法、跟踪观察法、实验法和模型法。研究结果与结论:建... 研究目的:针对现有的运动员训练适应状态评价方法的不足,从神经生物学角度,依据自组织理论,采用自组织竞争人工神经网络模型,对射击运动员训练适应状态水平进行研究。研究方法:文献法、跟踪观察法、实验法和模型法。研究结果与结论:建立射击运动员训练适应水平的神经网络评价模型,仿真结果表明所建立的网络评价模型具有准确度较高、客观性、科学性的特点。 展开更多
关键词 自组织竞争人工神经网络 运动员训练适应状态水平 射击运动员
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引证文献
 统计分析
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