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基于双隐层径向基过程神经网络的润滑油金属含量预测 被引量：2
1
作者 付旭云 丁刚 +1 位作者 钟诗胜 边旭 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期17-20,51,共5页
润滑油金属含量是航空发动机摩擦件健康状态的重要表征,通过对其进行预测可提前发现相应部件的机械故障,避免造成严重的发动机二次损伤。在航空发动机的实际运行期间,润滑油金属含量受许多复杂因素影响,用传统方法难以有效预测其变化趋... 润滑油金属含量是航空发动机摩擦件健康状态的重要表征,通过对其进行预测可提前发现相应部件的机械故障,避免造成严重的发动机二次损伤。在航空发动机的实际运行期间,润滑油金属含量受许多复杂因素影响,用传统方法难以有效预测其变化趋势。提出一种基于双隐层径向基过程神经网络的润滑油金属含量预测方法,并开发一种基于软竞争学习算法和BP学习算法的混合学习算法。将该方法用于某型航空发动机润滑油铁金属含量预测,取得了满意的结果。 展开更多
关键词 航空发动机 状态监控 金属含量 双隐层径向基过程神经网络
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基于双隐层径向基过程神经网络的汽轮机排汽焓在线预测 被引量：3
2
作者 宫唤春 《热力发电》 CAS 北大核心 2014年第7期32-35,共4页
为实现机组经济性能在线诊断,将双隐层径向基神经网络方法引入汽轮机排汽焓在线预测计算,建立了汽轮机排汽焓特性与相关运行参数之间的复杂关系模型。并以某300MW机组汽轮机末级抽汽及排汽焓值为例进行了在线计算。结果表明:该方法在线... 为实现机组经济性能在线诊断,将双隐层径向基神经网络方法引入汽轮机排汽焓在线预测计算,建立了汽轮机排汽焓特性与相关运行参数之间的复杂关系模型。并以某300MW机组汽轮机末级抽汽及排汽焓值为例进行了在线计算。结果表明:该方法在线预测汽轮机排汽焓值的平均相对误差小于1%,比BP神经网络的精度更高,同时具有训练速度快、结构简单、精度高等特点,是一种行之有效的预测方法。 展开更多
关键词 汽轮机 排汽焓 双隐层径向基神经网络 在线预测
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基于双隐层动态递归神经网络的航煤比重软测量 被引量：1
3
作者 曾文华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期261-264,共4页
针对原油蒸馏装置常压塔航煤比重模型具有动态特性的特点 ,提出采用双隐层动态递归神经网络 (DRNN)实现比重的软测量 ,推导了双隐层 DRNN的权值学习算法 ,并利用在线比重分析仪构成了航煤比重软测量模型的在线校正。在某炼油厂常压塔装... 针对原油蒸馏装置常压塔航煤比重模型具有动态特性的特点 ,提出采用双隐层动态递归神经网络 (DRNN)实现比重的软测量 ,推导了双隐层 DRNN的权值学习算法 ,并利用在线比重分析仪构成了航煤比重软测量模型的在线校正。在某炼油厂常压塔装置实际投用表明 ,基于双隐层 DRNN比重软测量模型具有较高的测量精度。 展开更多
关键词 双隐层动态递归神经网络 常压塔 航煤比重 软测量 在线校正
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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
4
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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利用粗糙集和双隐层BP神经网络的小麦籽粒品种分类 被引量：9
5
作者 吴尚智 周运 +1 位作者 王欢欢 徐丹丹 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期576-585,共10页
为了防止小麦籽粒因意外或者故意污染而导致品种认定过程中出现错误判断,急需选育出优质、高产、专用的小麦籽粒品种。将粗糙集和双隐层BP神经网络有效结合,数据经过预处理和属性约简剔除冗余信息,通过神经网络计算提高小麦籽粒品种分... 为了防止小麦籽粒因意外或者故意污染而导致品种认定过程中出现错误判断,急需选育出优质、高产、专用的小麦籽粒品种。将粗糙集和双隐层BP神经网络有效结合,数据经过预处理和属性约简剔除冗余信息,通过神经网络计算提高小麦籽粒品种分类准确度,提出利用粗糙集和双隐层BP神经网络的小麦籽粒品种分类方法。首先,用K-means算法对连续型数值样本聚类离散化,提取知识形成决策表;其次,基于条件信息熵的启发式属性约简算法,处理冗余属性简化决策表,获得更加高效的决策规则;最后,将约简后的最小属性集当作BP神经网络的输入样本,有效选出优质的小麦籽粒品种。用传统BP神经网络对小麦籽粒品种识别准确率达88.889%,运行时间1.574s;而数据经过预处理,粗糙集和神经网络结合方法对小麦籽粒品种识别准确率达到95.238%,运行时间1.513s。结果表明:通过数据预处理剔除冗余数据,有效提高小麦籽粒品种分类准确率,加快神经网络收敛速度并缩短计算时间,显著地提高学习效率。数据预处理剔除冗余属性改善了神经网络的泛化能力,可以协助研究者在试验中快速且准确地挑选优质品种小麦,促进小麦产量的提升。利用粗糙集和双隐层BP神经网络的小麦籽粒品种分类方法应用推广到农业生产中其他谷类作物,具有很好的实用价值。 展开更多
关键词 属性约简 信息熵 粗糙集 双隐层BP神经网络
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基于BP神经网络的超声肝图像识别 被引量：4
6
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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分段学习的双隐层BPNN对交通流量预测的研究 被引量：4
7
作者 毛玉明 王英龙 张立东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第13期203-205,共3页
智能交通系统可有效解决城市道路的拥挤,交通流量的预测是智能交通系统的关键技术之一。在各种预测方法中,BP神经网络的应用最普遍,并取得了许多成果。为了进一步提高BP神经网络的预测精度,采用了基于分段学习的双隐层BP神经网络对济南... 智能交通系统可有效解决城市道路的拥挤,交通流量的预测是智能交通系统的关键技术之一。在各种预测方法中,BP神经网络的应用最普遍,并取得了许多成果。为了进一步提高BP神经网络的预测精度,采用了基于分段学习的双隐层BP神经网络对济南市经十路的交通流量进行了预测,并与相同结构未使用分段学习方法的BP神经网络预测所得结果进行了比较。实验数据显示采用分段学习的方法比未采用该方法的所得结果平均相对误差减少了2.52%。因此分段学习的双隐层BP神经网络可应用于预测道路交通流量。 展开更多
关键词 智能交通系统 双隐层BP神经网络 交通流量
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改进的扩展互信息分离算法
8
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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永磁直线同步电动机智能递归非奇异终端滑模控制 被引量：12
9
作者 徐驰 赵希梅 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1242-1250,共9页
为解决永磁直线同步电动机(PMLSM)在运行过程中易受参数变化、外部扰动、摩擦阻力等不确定性因素影响的问题,本文提出一种基于双隐层径向基函数神经网络(DRBFNN)的递归非奇异终端滑模控制(RNTSMC)方法来提高PMLSM系统的控制性能.首先,... 为解决永磁直线同步电动机(PMLSM)在运行过程中易受参数变化、外部扰动、摩擦阻力等不确定性因素影响的问题,本文提出一种基于双隐层径向基函数神经网络(DRBFNN)的递归非奇异终端滑模控制(RNTSMC)方法来提高PMLSM系统的控制性能.首先,分别构造非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面,使得两滑模面依次连续到达,可在削弱抖振的同时保证跟踪误差在理论上的有限时间内收敛至零.但由于系统不确定性的边界难以确定,因此引入具有更高拟合精度和泛化能力的DRBFNN对不确定性进行逼近和补偿,并通过在线自适应更新连接权重,进一步提高神经网络的逼近能力.最后,系统实验结果表明,该方法能够有效抑制不确定性对系统的影响,提高了系统的位置跟踪精度,并使系统具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 永磁直线同步电动机 递归非奇异终端滑模控制 不确定性 有限时间 抖振 双隐层径向基函数神经网络
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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
10
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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