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基于分组数据处理神经网络气动人工肌肉迟滞特性 被引量:7
1
作者 崔霞 施光林 沈伟 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期931-935,共5页
气动人工肌肉的动态特性中存在着非常复杂的迟滞现象.目前对其迟滞特性的研究很不充分,甚至对其输入空间都难以确定.为此,建立了单自由度气动人工肌肉实验平台,利用分组数据处理神经网络独特的自组织特性,运用数据挖掘技术探索气动人工... 气动人工肌肉的动态特性中存在着非常复杂的迟滞现象.目前对其迟滞特性的研究很不充分,甚至对其输入空间都难以确定.为此,建立了单自由度气动人工肌肉实验平台,利用分组数据处理神经网络独特的自组织特性,运用数据挖掘技术探索气动人工肌肉迟滞特性的输入空间.将自适应模糊小脑模型神经网络引入滑模控制,基于已确定的输入空间,在每个采样周期逼近迟滞力不断变化的动态值,在线实时补偿迟滞力的影响.实验结果验证了输入空间选取的合理性和有效性. 展开更多
关键词 分组数据处理神经网络 气动人工肌肉 迟滞力 输入空间
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基于深度神经网络的无线传感器网络数据异常识别方法
2
作者 毛华彬 熊志文 傅彦铭 《传感技术学报》 北大核心 2025年第8期1491-1498,共8页
在识别异常数据时,若存在数据丢失,后续会因时空变化而影响数据之间的关联性,影响识别效果。为此,针对无线传感器网络数据,基于深度神经网络设计了新的异常数据识别方法。在常规OptSpace算法中引入节点协作机制,根据利用节点间的协作关... 在识别异常数据时,若存在数据丢失,后续会因时空变化而影响数据之间的关联性,影响识别效果。为此,针对无线传感器网络数据,基于深度神经网络设计了新的异常数据识别方法。在常规OptSpace算法中引入节点协作机制,根据利用节点间的协作关系填补数据中的空缺值;采用相关性自适应处理算法和Kriging插值法重构、修正数据,降低时空变化的影响;将处理后的数据输入到深度神经网络中,通过卷积、池化与分类处理,输出识别结果。仿真结果表明:所提方法不存在识别盲区,识别通信受阻、连接异常、非法入侵、信息丢失4种异常时未出现错误。将数据采集量和数据量的差值与平均绝对误差的乘积作为分析指标,反映预测值误差与数据量间的关系,所提方法的指标值仅为5.90。 展开更多
关键词 信息与通信工程 数据异常识别 深度神经网络 OptSpace算法 数据填补 相关性自适应处理算法
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基于一维噪声增强卷积神经网络的轴承剩余使用寿命预测 被引量:1
3
作者 丁伟 陈律 +2 位作者 王骁贤 宋俊材 陆思良 《轴承》 北大核心 2025年第5期71-78,共8页
基于一维卷积神经网络,采用无条件的噪声注入方法提高网络模型的训练速度和预测精度,将得到的一维噪声增强卷积神经网络模型(1DNECNN)用于轴承剩余使用寿命预测,避免了复杂的数据预处理过程,可从原始振动信号中直接分辨出轴承的退化程... 基于一维卷积神经网络,采用无条件的噪声注入方法提高网络模型的训练速度和预测精度,将得到的一维噪声增强卷积神经网络模型(1DNECNN)用于轴承剩余使用寿命预测,避免了复杂的数据预处理过程,可从原始振动信号中直接分辨出轴承的退化程度。在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上的对比试验表明,与无噪声注入的一维卷积神经网络、二维卷积神经网络和卷积注意力神经网络相比,1DNECNN预测结果的均方误差降低了24%~49%,具有更高的预测精度和更优的拟合性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命 预测 神经网络 卷积 数据处理
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基于LSTM神经网络的船舶油耗模型研究
4
作者 李智东 易文欣 +1 位作者 陆丛红 周波 《大连理工大学学报》 北大核心 2025年第4期369-375,共7页
针对船舶节能减排和提高经济效益的需求,建立了准确的船舶油耗模型,为船舶采取各种航行策略优化措施提供了决策基础.基于丹麦籍客滚轮的实测运行数据,经过数据预处理和特征选取,利用LSTM神经网络和多种机器学习算法建立了案例船的油耗模... 针对船舶节能减排和提高经济效益的需求,建立了准确的船舶油耗模型,为船舶采取各种航行策略优化措施提供了决策基础.基于丹麦籍客滚轮的实测运行数据,经过数据预处理和特征选取,利用LSTM神经网络和多种机器学习算法建立了案例船的油耗模型.将各模型对测试集和额外时间序列测试集的预测值与真实值分别进行比较,结果表明LSTM模型对两种测试集的预测误差均低于1.30%,预测精度不会出现较大波动;而其他模型对额外时间序列测试集的预测性能会下降,稳定性和预测精度均不如LSTM模型.考虑到油耗模型的预测性能和实际应用场景,基于LSTM神经网络的油耗模型具有较大的优势,对后续的船舶油耗率预测及航行策略优化都具有重要意义. 展开更多
关键词 油耗率预测 黑箱模型方法 数据处理 LSTM神经网络
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基于GA-LSTM神经网络的充电桩故障诊断
5
作者 周锦 高天 +2 位作者 王强 殷张程 朱金荣 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期97-104,共8页
电动汽车充电设施的充电数据包括电压、电流、温度、功率等时序数据,这些数据具有前一时刻影响关联下一时刻的特点。利用长短期记忆(LSTM)神经网络挖掘数据量中的关联特征,建立工作数据与故障之间的特征模型,可以进行充电桩故障诊断。但... 电动汽车充电设施的充电数据包括电压、电流、温度、功率等时序数据,这些数据具有前一时刻影响关联下一时刻的特点。利用长短期记忆(LSTM)神经网络挖掘数据量中的关联特征,建立工作数据与故障之间的特征模型,可以进行充电桩故障诊断。但LSTM神经网络存在过拟合和易陷入局部最优解的问题,为此,提出一种遗传算法(GA)优化LSTM神经网络的充电桩故障诊断方法。使用遗传算法,通过模拟生物进化过程来搜索最优解,选择适应度高的个体进行繁殖,并引入变异操作逐步优化超参数组合,提高LSTM模型的性能与效率。经与LSTM神经网络的实验结果对比,GA-LSTM神经网络数据预测结果的RMSE值降低56.7%,MPAE值降低60.3%,故障诊断的准确率提升3.2%。因此,GA-LSTM神经网络可以作为一种深度学习技术应用于充电桩故障诊断。 展开更多
关键词 充电桩 数据预测 故障诊断 遗传算法 长短期记忆神经网络 归一化处理
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样本数据预处理对基于BP神经网络的GPS高程拟合的影响 被引量:29
6
作者 张昊 王琪洁 +1 位作者 朱建军 张晓红 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第2期125-128,共4页
分析在基于BP神经网络的GPS高程拟合建模中样本数据预处理的必要性,并列举了归一化、中心化、标准化3种数据预处理方法,然后结合实例,在神经网络建模中增加一个数据预处理层,分别用3种训练方法对基于不同数据预处理的模型进行训练建模,... 分析在基于BP神经网络的GPS高程拟合建模中样本数据预处理的必要性,并列举了归一化、中心化、标准化3种数据预处理方法,然后结合实例,在神经网络建模中增加一个数据预处理层,分别用3种训练方法对基于不同数据预处理的模型进行训练建模,将计算结果进行对比分析,并与二次曲面模型结果进行比较,得出不同数据预处理方法对基于神经网络的GPS高程拟合建模精度的影响不同,且神经网络方法比二次曲面方法的拟合精度更高。 展开更多
关键词 GPS 高程拟合 BP神经网络 数据处理 精度分析
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人工神经网络在喇曼光谱数据处理中的应用 被引量:7
7
作者 刘海林 胡继明 +2 位作者 徐知三 盛蓉生 王小华 《分析测试学报》 CAS CSCD 1996年第3期1-6,共6页
将人工神经网络(artificialneuralnetworks)应用于喇曼光谱数据处理中。研究了学习时间常数μ(learningratecoefficients)及传递函数(transferfunctions)对网... 将人工神经网络(artificialneuralnetworks)应用于喇曼光谱数据处理中。研究了学习时间常数μ(learningratecoefficients)及传递函数(transferfunctions)对网络性能的影响,发现当μ=0.5时,网络运行最佳。通过比较原始谱图及经网络处理后所得谱图,证明采用带有S形传递函数的前向网络能获得较好的信噪比,谱线的分辨率也有所提高。 展开更多
关键词 神经网络 数据处理 散射谱 学习时间常数
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人工神经网络BP算法密集型数据的预处理 被引量:15
8
作者 梁艳春 王在申 《吉林大学自然科学学报》 CAS CSCD 1995年第3期19-22,共4页
针对误差反向传播算法密集型数据输入问题,提出一种数据预处理方法。模拟实验表明,采用这种预处理技术可以极大地改善密集型数据输入时网络的学习效率。
关键词 神经网络 密集型数据 数据处理 BP算法
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人工神经网络在HL-2A装置汤姆逊散射数据处理中的应用 被引量:6
9
作者 刘春华 侯智培 +3 位作者 王瑜琴 冯震 夏凡 黄渊 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期38-44,共7页
人工神经网络是一种强大的非线性数据分析算法,其中的感知器神经网络第一次被用于处理HL-2A装置上汤姆逊散射系统的电子温度数据。采用输入层、隐藏层和输出层等三层神经网络结构,输入层为标定数据或测量数据,隐藏层使用sigmoid函数作... 人工神经网络是一种强大的非线性数据分析算法,其中的感知器神经网络第一次被用于处理HL-2A装置上汤姆逊散射系统的电子温度数据。采用输入层、隐藏层和输出层等三层神经网络结构,输入层为标定数据或测量数据,隐藏层使用sigmoid函数作为传递函数,输出层为电子温度值。从数据处理结果可以看出,该计算方法与传统的χ~2最小值方法计算的结果吻合,能够得到可靠的电子温度数据。而且由于计算温度时采用矩阵计算,计算速度比使用χ~2最小值法提高20倍以上,为将来利用汤姆逊散射测量的电子温度数据实现等离子体剖面实时反馈控制提供了可能。 展开更多
关键词 汤姆逊散射 神经网络 数据处理 电子温度 HL-2A托卡马克
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模糊神经网络系统在微波效应数据处理中的应用 被引量:8
10
作者 方进勇 王建国 乔登江 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期291-294,共4页
描述了建立神经网络驱动的模糊系统的基本过程 ,结合部分微波效应数据建立了一个小型的效应预测评估模型。对应于学习样本 ,给出了网络输出值与样本输出真实值的比对情况 ,并对部分非学习样本输出值进行了预测 ,由对比情况可知 ,网络系... 描述了建立神经网络驱动的模糊系统的基本过程 ,结合部分微波效应数据建立了一个小型的效应预测评估模型。对应于学习样本 ,给出了网络输出值与样本输出真实值的比对情况 ,并对部分非学习样本输出值进行了预测 ,由对比情况可知 ,网络系统基本能够再现原始数据的真实面貌 ,并能对未知事件有一定的预测能力 ,作为一种效应数据处理方法 ,模糊神经网络系统具有一定的潜在应用价值。 展开更多
关键词 模糊神经网络系统 高功率微波效应 数据处理 HPM
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人工神经网络在材料实验数据处理中的应用 被引量:18
11
作者 张乐福 谢长生 张以增 《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 1997年第1期28-31,共4页
将人工神经网络算法作为一种通用的科学实验数据处理方法引进材料科学,实践表明,在一定的范围内,由神经网络算法对实验数据学习获得的规律可以比较良好地满足工程技术上对数据处理的要求。
关键词 人工神经网络 BP算法 数据处理 材料实验
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基于神经网络的多传感器火灾预测数据处理 被引量:9
12
作者 姚畅 钱盛友 侯周国 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第11期68-70,共3页
为降低火灾报警系统的漏检、误报率,利用神经网络良好的非线性映射能力,对多传感器(温度传感器、烟雾传感器和CO传感器)同时探测到的数据进行智能化处理。仿真结果表明:基于神经网络的多传感器火灾报警系统能准确地识别各种火灾信号,减... 为降低火灾报警系统的漏检、误报率,利用神经网络良好的非线性映射能力,对多传感器(温度传感器、烟雾传感器和CO传感器)同时探测到的数据进行智能化处理。仿真结果表明:基于神经网络的多传感器火灾报警系统能准确地识别各种火灾信号,减少了误报,增强了系统的抗干扰能力和对环境的适应性能. 展开更多
关键词 火灾预测 多传感器 神经网络 数据处理
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人工神经网络模型在均匀设计试验数据处理中的应用 被引量:7
13
作者 顾强生 施斌 周红兵 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期83-86,共4页
针对均匀设计方法在材料多因素试验中数据离散性大的问题 ,提出采用人工神经网络模型对均匀设计试验数据进行处理 ,建立了试验因素与结果之间的BP模型 .实际应用证明该方法不仅可大大减少试验工作量 ,又可克服试验数据离散性大的问题 ,... 针对均匀设计方法在材料多因素试验中数据离散性大的问题 ,提出采用人工神经网络模型对均匀设计试验数据进行处理 ,建立了试验因素与结果之间的BP模型 .实际应用证明该方法不仅可大大减少试验工作量 ,又可克服试验数据离散性大的问题 ,并能得出满足工程要求的最优配方 . 展开更多
关键词 神经网络模型 均匀设计理论 试验数据 数据处理 闸室
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基于小波神经网络的飞参数据预处理 被引量:2
14
作者 唐崇凯 曲建岭 +1 位作者 高峰 周胜明 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第S1期172-174,共3页
飞参数据的预处理是获取飞参数据中有效信息以进一步应用的首要前提,对数据中的噪声和奇异值进行处理显得尤为重要。小波神经网络(Wavelet neural network,WNN)将神经网络的自学习特性与小波局部聚焦性结合,具有快速的学习能力和良好的... 飞参数据的预处理是获取飞参数据中有效信息以进一步应用的首要前提,对数据中的噪声和奇异值进行处理显得尤为重要。小波神经网络(Wavelet neural network,WNN)将神经网络的自学习特性与小波局部聚焦性结合,具有快速的学习能力和良好的容错能力,同时,基于时频分析构造的小波网络还具有有限频带性质。本文将小波神经网络用于飞参数据的预处理,结果表明,该方法能有效地滤除数据中的噪声,剔除奇异值。 展开更多
关键词 飞参数据 小波神经网络 数据处理
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基于灰色神经网络的汽车动态称重数据处理 被引量:8
15
作者 谭爽 李丽宏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1205-1209,共5页
针对目前汽车动态称重方法称量精度低和所需数据样本数量大的缺陷,提出了一种新的动态称重数据处理方法,通过GM(1,1)模型对车辆动态称重数据进行预处理,获得每个称重数据的误差补偿量,建立了以车辆速度、加速度、动态称重残差序列为输... 针对目前汽车动态称重方法称量精度低和所需数据样本数量大的缺陷,提出了一种新的动态称重数据处理方法,通过GM(1,1)模型对车辆动态称重数据进行预处理,获得每个称重数据的误差补偿量,建立了以车辆速度、加速度、动态称重残差序列为输入变量的灰色神经网络模型,使系统称量误差小于1%,称量准确度等级达到1级指标。研究表明,该方法在动态汽车衡数据处理中的可行性强,实现了在贫信息、少数据情况下对动态称重数据的高精度处理,为汽车动态称重系统精度的进一步提高提供了理论与技术支撑。 展开更多
关键词 动态称重 数据处理 灰色神经网络 GM(1 1)模型 BP算法
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基于深度认知神经网络的跨媒体情报大数据智能处理技术 被引量:12
16
作者 白亮 郭金林 老松杨 《指挥与控制学报》 2016年第4期345-349,共5页
深入分析网络空间中跨媒体数据特点及其应用需求,提出一种新的深度认知神经网络方法框架.在此基础上构建基于深度认知神经网络的跨媒体信息处理框架,并归纳总结其中涉及的关键技术,提出解决方案.实现网络空间中跨媒体情报大数据的综合... 深入分析网络空间中跨媒体数据特点及其应用需求,提出一种新的深度认知神经网络方法框架.在此基础上构建基于深度认知神经网络的跨媒体信息处理框架,并归纳总结其中涉及的关键技术,提出解决方案.实现网络空间中跨媒体情报大数据的综合、归纳和过滤,辅助从海量数据中搜索发现有价值的情报信息,进而提供"从数据到决策"的各种智能信息服务. 展开更多
关键词 网络空间 深度认知神经网络 跨媒体情报大数据 智能情报信息处理
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人工神经网络在应力波数据采集中处理噪音信号的应用研究 被引量:2
17
作者 汪学清 单仁亮 +1 位作者 赵统武 陈锡桃 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期5-9,共5页
采用人工神经网络方法处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的噪音信号(即"毛刺"现象),依据局部脉冲噪声的分布特征,利用人工神经网络进行噪声检测并实现噪声滤除。结果表明,利用人工神经网络处理冲击凿岩过程应力波数据采... 采用人工神经网络方法处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的噪音信号(即"毛刺"现象),依据局部脉冲噪声的分布特征,利用人工神经网络进行噪声检测并实现噪声滤除。结果表明,利用人工神经网络处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的"毛刺"现象效果理想,能很好的去除噪音,使不可用信号成为可用信号。 展开更多
关键词 人工神经网络 噪音信号 数据处理 冲击凿岩
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人工神经网络在混沌观测时序数据处理中的应用 被引量:12
18
作者 臧洌 《数据采集与处理》 CSCD 2001年第4期486-489,共4页
人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型 ,具有很强的非线性映射功能。把它引用到观测序列数据的分析处理中 ,可为观测数据的分析处理提供一种新的方法 ,也是对人工神经网络方法应用的推广。文中分析了时间序列的可预测性 ... 人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型 ,具有很强的非线性映射功能。把它引用到观测序列数据的分析处理中 ,可为观测数据的分析处理提供一种新的方法 ,也是对人工神经网络方法应用的推广。文中分析了时间序列的可预测性 ,给出了用人工神经网络预测和处理混沌观测时间序列的方法 ,并给出了应用实例。结果表明 展开更多
关键词 人工神经网络 数据处理 数据采集 混沌观测
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多证据推理Hopfield神经网络在PIV数据后处理中的应用 被引量:2
19
作者 吴龙华 唐洪武 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期406-408,共3页
在对人脑判别PIV错误矢量方式进行模拟的基础上,建立了错误矢量识别的多证据推理Hopfield神经网络模型,并通过数值试验对该网络模型的功能进行了验证.试验结果表明,该网络模型具有较强的识别能力,可以识别出所有的错误矢量.
关键词 多证据推理 HOPFIELD神经网络 PIV 数据处理
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基于神经网络的监控数据智能处理方法 被引量:6
20
作者 杨丽萍 胡雄 沈一飞 《上海海运学院学报》 1997年第1期9-13,共5页
针对船用系泊缆绳安全智能报警系统中的表格试验数据,提出了应用神经网络技术的智能数据处理方法。该方法克服了传统数据处理方法一般难以找到合适的逼近函数、处理过程复杂的弱点,避免了传统数据处理方法上的不便性和局限性,实现了... 针对船用系泊缆绳安全智能报警系统中的表格试验数据,提出了应用神经网络技术的智能数据处理方法。该方法克服了传统数据处理方法一般难以找到合适的逼近函数、处理过程复杂的弱点,避免了传统数据处理方法上的不便性和局限性,实现了表格数据非线性输入输出的映射。通过样本学习而建立的网络可以提高数据的取用效率,具有很大的灵活性和适用性。这是一种很有应用价值的数据处理方法。 展开更多
关键词 神经网络 数据处理 系泊缆绳 智能报警系统
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