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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
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职称材料
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。
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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
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职称材料
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。
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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
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职称材料
题名
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
刘兴杰
程骁
机构
华北电力大学电力系
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
2003年第5期19-20,46,共3页
文摘
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
Keywords
FFT
neural network
loss of excit ation
fault diagnosis
分类号
TM341 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
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
黎湘
付耀文
沈荣骏
机构
国防科技大学空间电子信息技术研究所
总装备部
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期1726-1730,共5页
基金
国防预研项目资助(513030202)
国家高技术863项目资助
文摘
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。
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
Keywords
global-adaptive BP algorithm
feature-level fusion reeognition
resilient global-adaptive momentum BP algorithm
momentum BP algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
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
机构
大连理工大学建设工程学部水利工程学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2010年第2期19-21,12,共4页
文摘
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。
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
Keywords
traditional BP algorithm
momentum self-adaptive learning rate algorithm
Levenberg Marquart algorithm
river network
water regime forecasting
分类号
TM312 [电气工程—电机]
TV741 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
同步发电机失磁检测中的动量自适应算法
朱洪波
黄家栋
刘兴杰
程骁
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
2003
0
在线阅读
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职称材料
2
一种用于特征层融合识别的回弹全局自适应动量BP算法
刘慧敏
王宏强
黎湘
付耀文
沈荣骏
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
河网水情预测的三种BP神经网络方法比较
王艳君
金生
《水电能源科学》
北大核心
2010
7
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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