期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
同步发电机失磁检测中的动量自适应算法
1
作者 朱洪波 黄家栋 +1 位作者 刘兴杰 程骁 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第5期19-20,46,共3页
把用 Matlab软件的同步发电机故障仿真数据进行快速傅立叶变换后作为失磁检测的特征向量 ,通过人工神经网络模型实现发电机的失磁检测 ,用动量自适应算法对网络进行训练 ,收敛较快 。
关键词 同步发电机 失磁检测 动量自适应算法 人工神经网络 快速傅立叶变换
在线阅读 下载PDF
一种用于特征层融合识别的回弹全局自适应动量BP算法
2
作者 刘慧敏 王宏强 +2 位作者 黎湘 付耀文 沈荣骏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1726-1730,共5页
针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以... 针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以保证权值的调节功能、使误差减小的特点。仿真结果表明:RGMOBP在学习性能上优于其它已有经典全局算法,是一种简单有效的神经网络特征层融合识别算法。 展开更多
关键词 全局自适应BP算法 特征层融合识别 回弹全局自适应动量BP算法 动量BP算法
在线阅读 下载PDF
河网水情预测的三种BP神经网络方法比较 被引量:7
3
作者 王艳君 金生 《水电能源科学》 北大核心 2010年第2期19-21,12,共4页
针对神经网络能模拟复杂的河网水流运动规律,采用两种改进BP算法(动量—学习率自适应算法和Levenberg-Marquart法),以松花江河网水情预测为例与普通BP算法进行了应用比较。结果表明,两种改进BP算法的收敛速度和预测精度较普通BP算法均... 针对神经网络能模拟复杂的河网水流运动规律,采用两种改进BP算法(动量—学习率自适应算法和Levenberg-Marquart法),以松花江河网水情预测为例与普通BP算法进行了应用比较。结果表明,两种改进BP算法的收敛速度和预测精度较普通BP算法均有明显的提高,L-M法的收敛速度较动量—学习率自适应算法更快,但在对超出训练样本特征范围的1998年超百年一遇历史性特大洪水进行外推模拟时,动量—学习率自适应算法表现更好。 展开更多
关键词 普通BP算法 动量-学习率自适应算法 Levenberg—Marquart法 河网 水情预测
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部