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基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测
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作者 李洋 钟诗胜 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期559-562,共4页
利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点,提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算,非时变一般神经元隐层用于提高网... 利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点,提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算,非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力。分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测。结果表明,双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高,优于递归神经网络的预测结果。为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 双隐层过程神经网络 航空发动机 故障检测 视情维修
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基于BP神经网络的超声肝图像识别 被引量:4
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作者 陈菲 《兵工自动化》 2007年第8期43-44,共2页
肝超声图像识别,通过基于空间灰度独立矩阵,空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用双隐层BP神经网络对正常肝脏,肝硬化和肝癌超声图像进行分类识别。首先提取图像特征并归一化特征向量集。再使用第1隐层对取样肝脏超声波图像进行分类... 肝超声图像识别,通过基于空间灰度独立矩阵,空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用双隐层BP神经网络对正常肝脏,肝硬化和肝癌超声图像进行分类识别。首先提取图像特征并归一化特征向量集。再使用第1隐层对取样肝脏超声波图像进行分类,分别出正常和非正常肝脏。然后用第2隐层对非正常肝进行分类,区别出肝癌和肝硬化图像。最后通过不断调整网络参数,达到理想分类结果。 展开更多
关键词 肝超声图像识别 双隐层BP神经网络 图像特征提取 超声波图像分类
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内燃机失火故障神经网络诊断
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作者 宫唤春 薛冰 吴冬冬 《汽车工程师》 2015年第12期45-48,共4页
内燃机失火将导致汽车综合性能下降,为快速准确地诊断失火故障,文章提出了一种利用排气中HC,CO_2,O_2浓度和内燃机工况参数信息融合的内燃机失火故障诊断方法,通过双隐层径向基神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC,CO_2,O_2浓度... 内燃机失火将导致汽车综合性能下降,为快速准确地诊断失火故障,文章提出了一种利用排气中HC,CO_2,O_2浓度和内燃机工况参数信息融合的内燃机失火故障诊断方法,通过双隐层径向基神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC,CO_2,O_2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用Matlab软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断,结果表明,失火指标诊断参数实际输出值与期望值非常吻合,该模型精度较高。 展开更多
关键词 内燃机 失火 双隐层径向基神经网络 故障诊断 信息融合
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改进的扩展互信息分离算法
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作者 赵立权 蔡帮贵 《电讯技术》 北大核心 2013年第4期402-407,共6页
扩展互信息分离算法采用单隐层神经网络近似算法代价函数中的非线性函数,可调节的参数有限,需要多次迭代才能收敛,从而导致收敛速度较慢。针对这一问题,采用双隐层神经网络近似非线性函数,以分离结果的互信息最小化作为代价函数,采用梯... 扩展互信息分离算法采用单隐层神经网络近似算法代价函数中的非线性函数,可调节的参数有限,需要多次迭代才能收敛,从而导致收敛速度较慢。针对这一问题,采用双隐层神经网络近似非线性函数,以分离结果的互信息最小化作为代价函数,采用梯度下降方法对代价函数进行优化,增加了可调节参数数量。仿真实验结果表明,改进后的算法相对原算法收敛速度更快,误差更小。 展开更多
关键词 非线性独立分量分析 扩展互信息分离算法 多层感知机 双隐层神经网络
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基于AHP-BP模型的文山州水资源可持续利用评价分析 被引量:12
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作者 张代凤 《水资源与水工程学报》 2013年第4期203-209,共7页
基于层次分析法和BP神经网络的基本原理和方法,结合区域实际,利用层次分析法构建了符合丰水地区水资源可持续利用指标体系和评价标准,从水资源条件、水资源开发利用效率、生态环境状况、水资源合理配置和水资源管理能力五个方面提出50... 基于层次分析法和BP神经网络的基本原理和方法,结合区域实际,利用层次分析法构建了符合丰水地区水资源可持续利用指标体系和评价标准,从水资源条件、水资源开发利用效率、生态环境状况、水资源合理配置和水资源管理能力五个方面提出50个评价指标,运用双隐层BP神经网络,建立AHP-BP水资源可持续利用评价模型,对文山州不同规划水平年水资源可持续利用进行综合评价。结果表明:①不同规划水平年各评价区域水资源可持续利用评价为2~3级,即处于可持续与基本可持续之间,反映了文山州现状及中、长期水资源可持续利用状况,符合区域发展实际。②AHP-BP评价模型克服了层次分析法判断矩阵构造主观性强和一致性不易检验等缺点,满足客观评价要求,且双隐层BP神经网络具有比单隐层网络学习时间短,参数收敛迅速,自适应能力强等优点。 展开更多
关键词 双隐层BP神经网络 层次分析法 水资源可持续利用 综合评价 文山州
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