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一种非平稳网络延迟层析成像的方法被引量：2: 1; 作者钱峰胡光岷 +1 位作者姚兴苗李乐民《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1338-1343,共6页; 网络层析成像将医学、地震学等领域成熟的层析成像理论应用于通信网络领域,它通过基于端到端测量来估计网络内部的行为,为目前在国际学术界备受关注的新技术之一.本文提出了一种基于递归多感知器网络(Re-current Multilayer Perceptron:... 展开更多; 关键词层析成像理论网络层析成像递归多感知器网络(rmlp) 非平稳网络行为链路延迟特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的剩余使用寿命预测实证研究被引量：10: 2; 作者王加昌郑代威 +2 位作者唐雷郑丹晨刘梦娟《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期937-945,共9页; 剩余寿命预测是设备预测性维护的3个核心任务之一。目前最新的研究进展是利用机器学习来建立剩余使用寿命预测模型。论文首先梳理了设备剩余使用寿命预测主要采用的机器学习模型,包括支持向量回归模型、多层感知机模型、卷积神经网络和... 展开更多; 关键词预测性维护剩余使用寿命预测机器学习支持向量回归多层感知机卷积神经网络循环神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

递归多层感知器的稳定性分析——LMI方法被引量：5: 3; 作者刘妹琴颜钢锋《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期897-902,共6页; 递归多层感知器(RMLP)在工程上应用比较多,但对其稳定性的研究还比较少.本文提出一种新的神经网络模型———标准神经网络模型(SNNM),通过状态空间扩展法,将RMLP转化为SNNM,而SNNM的稳定性分析可转化为一组线性矩阵不等式(LMI)的求解,利... 展开更多; 关键词递归多层感知器稳定性分析 LMI方法状态空间扩展法线性矩阵不等式标准神经网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合神经网络的汽车运动状态估计被引量：6: 4; 作者高振海温文昊 +2 位作者唐明弘张建陈国迎《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1527-1536,共10页; 针对现有车辆运动状态估计算法严重依赖动力学模型精度且在大的质心侧偏角工况下准确性难以保障的问题,本文提出了一种基于混合神经网络的车辆运动状态估计算法。通过分析车辆本身的动力学基本特性,设计了适合于车辆运动状态估计的HNN... 展开更多; 关键词车辆状态估计深度学习门控循环单元多层感知机混合神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人工智能算法的油井地层压力预测新方法被引量：3: 5; 作者王秀芳江雨晨 +1 位作者王涛潘恒《钻采工艺》 CAS 北大核心 2023年第5期21-28,共8页; 地层压力预测研究中,数值模拟方法存在计算量大、耗时长、需要大量专业知识作支撑等问题,单一模型由于具有网络结构简单、参数量少、运行速度快等优点,被广泛采用,但大量的应用发现其具有容易过拟合、泛化能力不强等问题。基于人工智能... 展开更多; 关键词地层压力预测卷积神经网络双向门控循环单元多层感知机融合网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

人工神经网络模型发展及应用综述被引量：291: 6; 作者张驰郭媛黎明《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期57-69,共13页; 人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密,人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。根据人工神经网络相关文献进行分析,综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史,根据神经网络的发展介绍了人工神经网... 展开更多; 关键词人工神经网络多层感知器递归神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度神经网络的煤矿瓦斯浓度序列预测算法被引量：4: 7; 作者李旭赖祥威 +5 位作者曹继翔张凌寒周向东郑万波夏云霓崔俊飞《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S02期315-319,共5页; 针对统计学习和机器学习方法难以对瓦斯浓度序列数据准确预测的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)-门控循环单元(GRU)神经网络的瓦斯浓度序列预测算法。首先对数据进行划分和归一化;接着引入LSTM神经网络细胞和GRU神经网络细胞处理具... 展开更多; 关键词瓦斯预测长短期记忆网络门控循环单元多层感知机神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像: 8; 作者邹橹胡光岷钱峰《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第B06期116-119,122,共5页; 为了提高互联网的管理和控制水平,进而优化配置网络资源,一种新的估计网络内部参数的方法"网络层析成像"得到了广泛关注。提出一种基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像方法,利用递归多层感知器求解非平稳网络丢包模型... 展开更多; 关键词网络层析成像非平稳网络丢包模递归多层感知器; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种非平稳网络延迟层析成像的方法被引量：2: 1; 作者钱峰胡光岷姚兴苗李乐民; 机构电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术教育部重点实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1338-1343,共6页; 基金国家自然科学基金(No.60572092); 文摘网络层析成像将医学、地震学等领域成熟的层析成像理论应用于通信网络领域,它通过基于端到端测量来估计网络内部的行为,为目前在国际学术界备受关注的新技术之一.本文提出了一种基于递归多感知器网络(Re-current Multilayer Perceptron:RMLP)延迟时变参数的追踪算法,该算法能够在没有任何先验信息条件下追踪非平稳网络链路平均延迟,估计链路延迟的概率密度分布.仿真实验也验证了以上两点,同时本文提出的算法比序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo:SMC)方法[9]具有更小的估计误差.; 关键词层析成像理论网络层析成像递归多感知器网络(rmlp) 非平稳网络行为链路延迟特征; Keywords tomography theory network tomography recurrent multilayer perceptron （rmlp） network nonstationary network behavior delay characteristics; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的剩余使用寿命预测实证研究被引量：10: 2; 作者王加昌郑代威唐雷郑丹晨刘梦娟; 机构中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期937-945,共9页; 基金国家自然科学基金(61202445) 中央高校基本业务费项目(ZYGX2016J096); 文摘剩余寿命预测是设备预测性维护的3个核心任务之一。目前最新的研究进展是利用机器学习来建立剩余使用寿命预测模型。论文首先梳理了设备剩余使用寿命预测主要采用的机器学习模型,包括支持向量回归模型、多层感知机模型、卷积神经网络和循环神经网络;然后介绍了3个在剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测中主要采用的公开数据集,以及两个广泛采用的预测性能评价指标。特色之处是基于NASA提供的涡扇发动机仿真数据集C-MAPSS展示了RUL预测建模的基本步骤和关键技术细节,详细比较了几种代表性预测模型的性能。实验结果显示浅层结构的支持向量回归模型的性能确实显著弱于包含深度神经网络的模型;而在深度神经网络中,卷积神经网络和循环神经网络又显示出了各自在挖掘复杂特征交互以及时序特征交互之间的强大能力。最后展望了剩余寿命预测技术的发展前景并讨论了面临的主要挑战。; 关键词预测性维护剩余使用寿命预测机器学习支持向量回归多层感知机卷积神经网络循环神经网络; Keywords Predictive maintenance Remaining useful life prediction Machine learning Support vector regression multilayer perceptron Convolutional neural network recurrent neural network; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TB114.3 [理学—概率论与数理统计] TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名递归多层感知器的稳定性分析——LMI方法被引量：5: 3; 作者刘妹琴颜钢锋; 机构浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期897-902,共6页; 文摘递归多层感知器(RMLP)在工程上应用比较多,但对其稳定性的研究还比较少.本文提出一种新的神经网络模型———标准神经网络模型(SNNM),通过状态空间扩展法,将RMLP转化为SNNM,而SNNM的稳定性分析可转化为一组线性矩阵不等式(LMI)的求解,利用Matlab/LMIToolbox求解LMI,从而判定RMLP的Lyapunov稳定性,并考虑非零阈值对稳定性的影响.该方法也适用于其他类型的递归神经网络(RNN)的稳定性分析.; 关键词递归多层感知器稳定性分析 LMI方法状态空间扩展法线性矩阵不等式标准神经网络模型; Keywords standard neural network model (SNNM) recurrent multilayer perceptron (rmlp) state space extension method linear matrix inequality (LMI); 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合神经网络的汽车运动状态估计被引量：6: 4; 作者高振海温文昊唐明弘张建陈国迎; 机构吉林大学中国第一汽车集团有限公司智能网联开发院; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1527-1536,共10页; 基金国家自然科学基金(51775236) 国家重点研发计划项目(2017YFB0102600) +1 种基金吉林省科技发展计划项目(20200501009GX)资助。; 文摘针对现有车辆运动状态估计算法严重依赖动力学模型精度且在大的质心侧偏角工况下准确性难以保障的问题,本文提出了一种基于混合神经网络的车辆运动状态估计算法。通过分析车辆本身的动力学基本特性,设计了适合于车辆运动状态估计的HNN混合神经网络架构,实现了车辆运动状态的深度学习估计。基于多个标准工况组成的数据集与典型实车测试工况进行了网络训练与测试验证。结果表明,相比于传统算法,本算法基于神经网络实现了精准的无动力学模型的汽车运动状态估计,提高了估计精度,且对路面附着系数变化具有鲁棒性。; 关键词车辆状态估计深度学习门控循环单元多层感知机混合神经网络; Keywords vehicle state estimation deep learning gated recurrent unit multilayer perceptron hybrid neural network; 分类号 U463.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工智能算法的油井地层压力预测新方法被引量：3: 5; 作者王秀芳江雨晨王涛潘恒; 机构东北石油大学电气信息工程学院; 出处《钻采工艺》 CAS 北大核心 2023年第5期21-28,共8页; 基金黑龙江省自然科学基金项目“基于微纳光纤与卷积神经网络的管道泄漏检测研究”(编号:LH2022E024); 文摘地层压力预测研究中,数值模拟方法存在计算量大、耗时长、需要大量专业知识作支撑等问题,单一模型由于具有网络结构简单、参数量少、运行速度快等优点,被广泛采用,但大量的应用发现其具有容易过拟合、泛化能力不强等问题。基于人工智能的快速发展,文章提出一种基于CNN-BiGRU-MLP融合模型的地层压力预测方法。首先对卷积神经网络进行优化;然后对新兴的门控循环单元进行改进,形成双向门控循环单元,达到数据复用的效果,增强网络对高维数据的处理能力;最后通过多层感知机再对特征之间的关联进一步提取。同时使用L2正则化技术优化网络。分析表明,文章提出的融合模型预测准确率可以达到95.24%,均方误差可以降低至0.0066,平均绝对误差可以降低至0.0648,弥补了数值模拟方法和经典单一模型的不足,为地层压力预测提供了一种新方法。; 关键词地层压力预测卷积神经网络双向门控循环单元多层感知机融合网络; Keywords formation pressure prediction convolutional neural network bidirectional gated recurrent unit multilayer perceptron fusion network; 分类号 TE21 [石油与天然气工程—油气井工程] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工神经网络模型发展及应用综述被引量：291: 6; 作者张驰郭媛黎明; 机构齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期57-69,共13页; 基金国家自然科学基金(61872204) 黑龙江省属高等学校基本科研业务费专项(135309462)。; 文摘人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密,人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。根据人工神经网络相关文献进行分析,综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史,根据神经网络的发展介绍了人工神经网络相关概念,其中主要涉及到多层感知器、反向传播神经网络、卷积神经网络以及递归神经网络,描述了卷积神经网络发展当中出现的部分卷积神经网络模型和递归神经网络中常用的相关网络结构,分别综述了各个人工神经网络算法在相关领域的应用情况,总结了人工神经网络的未来发展方向。; 关键词人工神经网络多层感知器递归神经网络; Keywords artificial neural network multilayer perceptron recurrent neural network; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度神经网络的煤矿瓦斯浓度序列预测算法被引量：4: 7; 作者李旭赖祥威曹继翔张凌寒周向东郑万波夏云霓崔俊飞; 机构昆明理工大学理学院中铁一局集团第四工程有限公司重庆大学计算机学院中煤科工集团重庆研究院有限公司; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S02期315-319,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(62172062,62162036)。; 文摘针对统计学习和机器学习方法难以对瓦斯浓度序列数据准确预测的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)-门控循环单元(GRU)神经网络的瓦斯浓度序列预测算法。首先对数据进行划分和归一化;接着引入LSTM神经网络细胞和GRU神经网络细胞处理具有时序性的历史瓦斯浓度序列数据,设计网络结构学习瓦斯浓度序列内部动态变化规律,以误差损失最小化为目标,得到预测方法完成瓦斯浓度预测。以吉林八连城瓦斯浓度监控数据为实例,采用所提算法进行瓦斯预测,并与单一LSTM神经网络、GRU神经网络和多层感知机(MLP)进行对比。实验结果表明,对于一年(长期)南11902上顺工作面的训练集和测试集,所提算法较MLP的均方根误差(RMSE)分别降低了4.227%和3.559%;对于一年(长期)72305上顺回风的训练集和测试集,所提算法较MLP的均方根误差分别降低了7.846%和10.323%,均表现出更高的预测精度。; 关键词瓦斯预测长短期记忆网络门控循环单元多层感知机神经网络; Keywords gas prediction Long Short-Term Memory(LSTM)network Gated recurrent Unit(GRU) multilayer perceptron neural network; 分类号 TD713 [矿业工程—矿井通风与安全] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像: 8; 作者邹橹胡光岷钱峰; 机构电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术教育部重点实验室; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第B06期116-119,122,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60572092); 文摘为了提高互联网的管理和控制水平,进而优化配置网络资源,一种新的估计网络内部参数的方法"网络层析成像"得到了广泛关注。提出一种基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像方法,利用递归多层感知器求解非平稳网络丢包模型。采用NS2仿真工具进行实验,证明了该算法能够自适应非平稳网络丢包率随时间变化而产生的波动,以实时追踪网络内部链路的丢包率。; 关键词网络层析成像非平稳网络丢包模递归多层感知器; Keywords network tomography nonstationary network loss model recurrent multilayer Pereeptron （rmlp）; 分类号 TP393.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种非平稳网络延迟层析成像的方法	钱峰胡光岷姚兴苗李乐民	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于机器学习的剩余使用寿命预测实证研究	王加昌郑代威唐雷郑丹晨刘梦娟	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2022	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	递归多层感知器的稳定性分析——LMI方法	刘妹琴颜钢锋	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于混合神经网络的汽车运动状态估计	高振海温文昊唐明弘张建陈国迎	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于人工智能算法的油井地层压力预测新方法	王秀芳江雨晨王涛潘恒	《钻采工艺》 CAS 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	人工神经网络模型发展及应用综述	张驰郭媛黎明	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2021	291	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于深度神经网络的煤矿瓦斯浓度序列预测算法	李旭赖祥威曹继翔张凌寒周向东郑万波夏云霓崔俊飞	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像	邹橹胡光岷钱峰	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料