检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

空间点目标识别的模糊神经网络应用研究被引量：1: 1; 作者郑俊生张继红《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期244-248,共5页; 首先对空间目标辐射特性进行了研究,指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络(EFuNN)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS),最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验,并且与BP神经网络... 展开更多; 关键词模糊神经网络进化模糊神经网络动态进化神经模糊推理系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别被引量：7: 2; 作者张智远李庚银冯任卿《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第3期1-4,共4页; 提出了一种基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别方法。首先应用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ４小波对扰动波形进行分解,得到各个尺度上的小波系数,然后进行特征提取:采用遗传算法设计的模式特征分类器对扰动进行分类。实验表明该方... 展开更多; 关键词小波进化网络电能质量动态扰动自动识别人工神经网络电力系统遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

混沌时间序列的自适应变异差分进化ANFIS预测被引量：2: 3; 作者李目何怡刚 +1 位作者周少武谭文《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期134-137,共4页; 提出了一种基于自适应变异差分进化(AMDE)算法的ANFIS模型对混沌时间序列进行预测的方法,该方法采用自适应变异差分进化算法和最小二乘法相结合的混合学习算法对ANFIS网络结构参数进行优化设计,利用差分进化算法的全局寻优能力对ANFIS... 展开更多; 关键词差分进化算法混合学习算法自适应神经模糊推理系统混沌时间序列预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于数据驱动与物理模型融合的含风电系统频率响应分析方法被引量：11: 4; 作者温玉琦《广东电力》 2019年第9期167-176,共10页; 当前已有的基于物理模型或数据驱动方法在含风电电力系统实际应用中,存在着计算效率、预测精度以及计算结果可靠性之间的矛盾,为此提出了一种基于数据驱动与物理模型融合的电力系统扰动后频率动态响应分析方法。首先推导能够计及风电机... 展开更多; 关键词含风电电力系统频率动态响应系统频率响应支持向量机回归自适应神经模糊推理系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间点目标识别的模糊神经网络应用研究被引量：1: 1; 作者郑俊生张继红; 机构东软信息学院计算机科学与技术系大连交通大学理学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期244-248,共5页; 文摘首先对空间目标辐射特性进行了研究,指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络(EFuNN)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS),最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验,并且与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法进行了比较。仿真结果表明EFuNN尤其是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大地提高了目标识别率,能够较好地进行空间点目标的识别。; 关键词模糊神经网络进化模糊神经网络动态进化神经模糊推理系统; Keywords Fuzzy Neural Networks （FNN） Evolving Fuzzy Neural Network （EFuNN） Dynamic Evolving Neural-Fuzzy Inference System（DENFIS ）; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别被引量：7: 2; 作者张智远李庚银冯任卿; 机构华北电力大学电力工程系; 出处《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第3期1-4,共4页; 基金高等学校骨干教师资助计划资助(GG-470-10079-1001).; 文摘提出了一种基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别方法。首先应用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ４小波对扰动波形进行分解,得到各个尺度上的小波系数,然后进行特征提取:采用遗传算法设计的模式特征分类器对扰动进行分类。实验表明该方法具有分类准确、网络学习速度快及收敛效果好等显著特点。; 关键词小波进化网络电能质量动态扰动自动识别人工神经网络电力系统遗传算法; Keywords power quality disturbance recognition wavelet neural network genetic algorithm; 分类号 TM711 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名混沌时间序列的自适应变异差分进化ANFIS预测被引量：2: 3; 作者李目何怡刚周少武谭文; 机构湖南科技大学信息与电气工程学院湖南大学电气与信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期134-137,共4页; 基金国家自然科学基金No.50677014 高校博士点基金项目No.20060532016 湖南省科技计划项目No.06JJ2024~~; 文摘提出了一种基于自适应变异差分进化(AMDE)算法的ANFIS模型对混沌时间序列进行预测的方法,该方法采用自适应变异差分进化算法和最小二乘法相结合的混合学习算法对ANFIS网络结构参数进行优化设计,利用差分进化算法的全局寻优能力对ANFIS网络前件参数进行优化,而网络的结论参数采用最小二乘法优化,混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度和系统的全局收敛性,仿真实验结果表明了该方法的有效性。; 关键词差分进化算法混合学习算法自适应神经模糊推理系统混沌时间序列预测; Keywords differential evolution algorithm hybrid learuing algorithm Adaptive Neuro Fuzzy Inference System （ANFIS） chaotic time series prediction; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于数据驱动与物理模型融合的含风电系统频率响应分析方法被引量：11: 4; 作者温玉琦; 机构广东电网有限责任公司佛山供电局; 出处《广东电力》 2019年第9期167-176,共10页; 基金中国博士后科学基金项目(2015M582443); 文摘当前已有的基于物理模型或数据驱动方法在含风电电力系统实际应用中,存在着计算效率、预测精度以及计算结果可靠性之间的矛盾,为此提出了一种基于数据驱动与物理模型融合的电力系统扰动后频率动态响应分析方法。首先推导能够计及风电机组参与频率调节的系统频率响应(system frequency response,SFR)模型,解决传统的SFR模型无法准确适用于风电渗透率较高电网的问题;然后考虑SFR模型存在的计算精度问题,提出一种基于多输出支持向量机回归(support vector regression,SVR)的频率动态响应预测方法;最后利用基于自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)模型实现将改进后的SFR模型方法与SVR模型方法相融合,得到在小容量样本下快速获得高精度的频率动态响应预测结果。借助IEEE-39节点的含风电系统仿真算例分析验证了所提方法的适用性、准确性和优越性。; 关键词含风电电力系统频率动态响应系统频率响应支持向量机回归自适应神经模糊推理系统; Keywords Wind power system Frequency dynamic response SFR SVR ANFIS; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 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	空间点目标识别的模糊神经网络应用研究	郑俊生张继红	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别	张智远李庚银冯任卿	《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2002	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	混沌时间序列的自适应变异差分进化ANFIS预测	李目何怡刚周少武谭文	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于数据驱动与物理模型融合的含风电系统频率响应分析方法	温玉琦	《广东电力》	2019	11	在线阅读下载PDF 职称材料