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一种改进的多层感知器神经网络技术 被引量:7
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作者 杨德义 王赟 +1 位作者 王妙月 赵建庆 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期107-116,106,共11页
多层感知器 (multi-layerperceptronnetworks ,MLPN)是一具有多层神经元、前馈、误差反传结构的神经网络 ,它的学习和预测能力受多方面因素的影响。首先我们从理论证明和数值分析的角度研究了传输函数、神经元的数目、网络层数及网络误... 多层感知器 (multi-layerperceptronnetworks ,MLPN)是一具有多层神经元、前馈、误差反传结构的神经网络 ,它的学习和预测能力受多方面因素的影响。首先我们从理论证明和数值分析的角度研究了传输函数、神经元的数目、网络层数及网络误差的迭代方式等与MLPN学习和预测能力的关系 ,对常规的MLPN作了改进 ;然后结合一个理论模型分析的例子 ,讨论了改进的MLPN对非线性函数的学习能力 ;最后 ,以某地野外磁测数据的去噪为实例 ,将本文介绍的神经网络技术用于插值 ,从而达到去噪的目的。 展开更多
关键词 多层感知器 神经网络 地理物理勘探
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多层感知器神经网络在机械故障诊断中的应用 被引量:3
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作者 高洪涛 黄钟岳 陈家骅 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期679-682,共4页
针对BP网络用于复杂机械故障诊断时学习收敛慢、易陷于局部极小点等不足,提出了改进方法较大误差相关修正法,并对各系数进行了研究.结果表明,改进算法拓宽了各系数的取值范围,使网络性能更加平稳,且缩短了训练时间;适用于解决... 针对BP网络用于复杂机械故障诊断时学习收敛慢、易陷于局部极小点等不足,提出了改进方法较大误差相关修正法,并对各系数进行了研究.结果表明,改进算法拓宽了各系数的取值范围,使网络性能更加平稳,且缩短了训练时间;适用于解决多输出节点的复杂故障诊断问题. 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 机械系统 多层感知器
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基于多层感知器神经网络的波导匹配负载设计 被引量:3
3
作者 田雨波 殷毅敏 +1 位作者 钱鉴 刘云 《电波科学学报》 EI CSCD 2004年第2期143-147,共5页
讨论了多层感知器神经网络 (MLPNN)在矩形波导终端匹配短负载设计中的应用。网络学习过程采用反向传播算法 (BP) ,并对训练和测试用样本进行随机化 ,训练过程中加入动量项 ,网络结构可进行自动调节。对样本进行了线性定标 ,用定标后的... 讨论了多层感知器神经网络 (MLPNN)在矩形波导终端匹配短负载设计中的应用。网络学习过程采用反向传播算法 (BP) ,并对训练和测试用样本进行随机化 ,训练过程中加入动量项 ,网络结构可进行自动调节。对样本进行了线性定标 ,用定标后的样本训练神经网络 ,建立系统模型 ,通过优化神经网络相应参数成功实现了矩形波导H面T型结构的终端短小匹配负载的结构设计。 展开更多
关键词 多层感知器 神经网络 波导匹配负载设计 结构设计 反向传播算法
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基于人工神经网络——多层感知器(MLP)的遥感影像分类模型 被引量:27
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作者 韩玲 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2004年第9期29-30,42,共3页
新一代遥感信息分类方法的应用,主要是将近年来发展起来的人工神经网络、模糊理论、人工智能等技术用于遥感信息分类,从算法上改进分类的精度。论述人工神经网络中的多层感知器(MLP)的基本思想,结合实例,用多层感知器(MLP)方法对单源及... 新一代遥感信息分类方法的应用,主要是将近年来发展起来的人工神经网络、模糊理论、人工智能等技术用于遥感信息分类,从算法上改进分类的精度。论述人工神经网络中的多层感知器(MLP)的基本思想,结合实例,用多层感知器(MLP)方法对单源及多源融合遥感影像进行了分类,并与各种分类方法的结果进行比较。 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知器 MLP 遥感影像 融合影像
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基于多层感知器神经网络的小微企业信贷风险研究 被引量:7
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作者 周驷华 王素南 《现代管理科学》 CSSCI 北大核心 2015年第9期45-48,共4页
文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算... 文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算法优于传统的基于参数的分类方法,即多层感知器神经网络算法拥有相对较高的ROC曲线下面积和较低的预期错误分类成本。更进一步,在研究所采用的4种MLP算法中,基于BFGS Quasi-Newton训练算法的MLP表现最为出色,可以作为金融机构进行小微信贷风险评估的辅助决策模型。 展开更多
关键词 多层感知器神经网络 小微企业 信贷评估 数据挖掘 辅助决策模型
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融合卷积神经网络与多层感知器的鞍部识别方法
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作者 孔月萍 党爽 +1 位作者 曾军 高凯 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期409-413,共5页
针对传统鞍部识别方法中特征选择困难及未考虑鞍部与其它地形要素的共生关系等问题,利用深度卷积神经网络的特征自学习性能,提出了一种卷积神经网络与多层感知器相结合的混合模型实现DEM数据中的鞍部要素识别.首先设计改进的卷积神经网... 针对传统鞍部识别方法中特征选择困难及未考虑鞍部与其它地形要素的共生关系等问题,利用深度卷积神经网络的特征自学习性能,提出了一种卷积神经网络与多层感知器相结合的混合模型实现DEM数据中的鞍部要素识别.首先设计改进的卷积神经网络模型自动提取鞍部的深度特征,经过Softmax分类器得到候选鞍部点,再运用多层感知器对候选鞍部点的位置进行精细回归,标识出最终的鞍部要素坐标.通过自建的鞍部样本集SADDLE-100训练网络模型,并在三种不同的山地样区进行实验,实验结果表明该方法比其它鞍部识别方法的漏提率减少约50%,正确识别率提高6.7%,在一定程度上避免了人工选择特征造成的鞍部语义信息缺失现象,为DEM中的点状要素识别提供了新的技术途径. 展开更多
关键词 卷积神经网络 特征融合 多层感知器 鞍部识别
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基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征 被引量:14
7
作者 姜世一 孙盼科 +7 位作者 张林 贾浪波 何太洪 徐怀民 艾贝贝 张何锋 饶华文 丁遥 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期47-62,共16页
苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征... 苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征的基础上,建立了一种契合岩相及其组合特征、测井数据特征、人工智能算法原理的径向基—多层感知器神经网络联合模型,并开展了储层岩相的精确识别与表征研究。研究结果表明:(1)盒8段发育块状层理砾岩相、槽状交错层理粗砂岩相、板状交错层理粗砂岩相、板状交错层理中砂岩相、平行层理中砂岩相、交错层理细砂岩相、波状层理粉砂岩相、块状层理泥岩相8种岩相类型;(2)盒8上亚段曲流河相储层岩相密度偏小、岩相频率偏高、对应测井数据分布较分散,盒8下亚段辫状河相储层岩相密度偏大、岩相频率偏低、对应测井数据分布较集中;(3)建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型识别准确率可达89.06%,相较于单一神经网络模型、交会图、主成分分析和决策树等方法识别准确率明显提高。结论认为,建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型不仅克服了现有岩相识别方法准确率低且难以推广的缺陷,而且对实现河流相强非均质性致密砂岩储层高效开发具有重要意义。 展开更多
关键词 苏里格气田东二区 盒8段 河流相 致密砂岩储 岩相类型 径向基—多层感知器神经网络 智能化 岩相识别
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采用多层感知器神经网络构建亚急性期缺血性脑卒中患者短期预后的预测模型 被引量:9
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作者 赖海芳 顾琳 +2 位作者 纵亚 牛传欣 谢青 《中国康复理论与实践》 CSCD 北大核心 2022年第3期335-339,共5页
目的采用多层感知器(MLP)神经网络构建亚急性期缺血性脑卒中(CIS)短期预后的预测模型。方法2019年1月至2021年9月,上海市瑞金康复医院康复科再住院缺血性脑卒中患者60例,采集首次住院时(病程<30 d)的临床相关信息,根据首次入院3个月... 目的采用多层感知器(MLP)神经网络构建亚急性期缺血性脑卒中(CIS)短期预后的预测模型。方法2019年1月至2021年9月,上海市瑞金康复医院康复科再住院缺血性脑卒中患者60例,采集首次住院时(病程<30 d)的临床相关信息,根据首次入院3个月后改良Rankin量表评分,判断患者短期预后。采用单因素分析筛选与短期预后相关的危险因素,分别采用常规多因素Logistic回归和MLP建立预测模型,计算两种模型的预测准确率,采用接受者操作特征(ROC)曲线评估预测效应。结果多因素Logistic回归模型预测准确率73.3%,ROC曲线下面积0.851;MLP模型预测准确率88.9%,ROC曲线下面积0.930。结论采用MLP模型能更好预测亚急性期缺血性脑卒中的短期预后。 展开更多
关键词 缺血性脑卒中 亚急性期 多因素Logistic回归 多层感知器 神经网络 预测 短期结局
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因子分析与多层神经网络组合的酒驾辨识模型研究 被引量:3
9
作者 孙一帆 张敬磊 王丝丝 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期127-132,共6页
为准确辨识驾驶员酒驾行为以及酒驾状态水平,提高酒驾治理效率,通过人因工程试验和驾驶模拟试验,采集并预处理驾驶员在正常、饮酒、醉酒3种驾驶状态下的驾驶行为数据(包括驾驶员的人、车、环境数据);对原始参数进行因子分析,提取特征参... 为准确辨识驾驶员酒驾行为以及酒驾状态水平,提高酒驾治理效率,通过人因工程试验和驾驶模拟试验,采集并预处理驾驶员在正常、饮酒、醉酒3种驾驶状态下的驾驶行为数据(包括驾驶员的人、车、环境数据);对原始参数进行因子分析,提取特征参数并将其作为多层神经网络的输入向量,训练多层神经网络,建立基于因子分析和多层神经网络的酒驾行为辨识模型;选取75组测试样本数据输入模型,将模型的输出结果与实际情况比较,验证模型的有效性。研究表明:该模型的训练时间为0.905 s,最优验证均方误差(MSE)为0.034,识别准确率达92.41%,用该模型能较为快速、准确地识别酒后驾驶行为。 展开更多
关键词 酒后驾驶 驾驶行为 特征参数 因子分析 多层神经网络
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基于动力有限元分析和神经网络技术的含分层复合材料层合板的损伤诊断 被引量:2
10
作者 庄小燕 陈浩然 《玻璃钢/复合材料》 CAS CSCD 2004年第5期3-6,共4页
本文基于作者提出的含层间分层损伤层合板的动力有限元分析模型和方法 ,计算了分层长度和位置对含层间分层损伤层合板结构的固有频率的影响 ,然后应用MATLAB的神经网络工具箱建立了人工神经网络 ,通过典型结构的仿真结果比较 ,证明了采... 本文基于作者提出的含层间分层损伤层合板的动力有限元分析模型和方法 ,计算了分层长度和位置对含层间分层损伤层合板结构的固有频率的影响 ,然后应用MATLAB的神经网络工具箱建立了人工神经网络 ,通过典型结构的仿真结果比较 ,证明了采用有限元动力分析和BP网络技术相结合的方法是一种可用于复合材料层合板的分层损伤诊断的有效方法。 展开更多
关键词 动力有限元分析 神经网络 复合材料合板 损伤诊断
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多层卷积神经网络深度学习算法可移植性分析 被引量:3
11
作者 肖堃 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期420-424,共5页
在现实环境下,出现恶意用户或攻击者对机器学习算法的攻击;在应用过程中,机器学习算法也会受到物体形状、位移、尺度、光照、背景等因素的影响。针对这些使用过程中所产生的安全性问题,本文提出了基于多层卷积神经网络深度学习算法的图... 在现实环境下,出现恶意用户或攻击者对机器学习算法的攻击;在应用过程中,机器学习算法也会受到物体形状、位移、尺度、光照、背景等因素的影响。针对这些使用过程中所产生的安全性问题,本文提出了基于多层卷积神经网络深度学习算法的图像识别方法,并对其可移植性进行分析,通过对抗性训练提高模型泛化能力来防御对抗样例攻击。针对可用性攻击,在前向传播过程中,采用训练好的多层卷积神经网络深度学习模型自动提取输入图像特征,并利用模型权值共享、更新、下采样等操作对输入图像做降采样处理,降低计算复杂度;在反向传播过程中,利用delta法则和Fisher准则,以及基于类内距离和类间距离的能量约束函数实时调整多层卷积神经网络深度学习模型参数,计算模型输出层各个输出单元的残差,使模型权值能够更加快速收敛到有利于图像识别的最优值。测试结果表明:多层卷积神经网络深度学习算法在图像识别领域的应用具有识别准确率和鲁棒性较高,耗时较短的优点,从理论和实验2方面证明了算法的可移植性。 展开更多
关键词 多层卷积神经网络 深度学习算法 可移植性 分析 图像识别 拟合效果 delta法则 FISHER准则
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人工神经网络及其在控制与系统工程中的应用——第四讲 人工神经网络的应用(之一)——用多层感知器检测高阻抗电弧故障
12
作者 陈允平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1993年第6期68-71,共4页
自1943年W.McCulloch和Pitts第一次提出神经元的数学模型以来,人工神经元的发展经历了近50年的历史,经历了几度兴衰。只是到了80年代末,随着计算机技术、电子技术和其他分支的人工智能技术的发展,人工神经网络的理论和应用才得到人们空... 自1943年W.McCulloch和Pitts第一次提出神经元的数学模型以来,人工神经元的发展经历了近50年的历史,经历了几度兴衰。只是到了80年代末,随着计算机技术、电子技术和其他分支的人工智能技术的发展,人工神经网络的理论和应用才得到人们空前的重视,提出许多新的算法,找到许多新的用途。 展开更多
关键词 神经网络 系统工程 多层感知器
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注水管道内腐蚀影响因素分析的新方法——二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法
13
作者 喻西崇 赵金洲 黄成 《中国海上油气(工程)》 2003年第2期23-28,共6页
将遗传算法和传统的BP神经网络有机结合起来,提出了一种对注水管道水质腐蚀影响因素进行大小排序的新方法,即二层改进遗传神经网络法。对某实验区注水水质腐蚀的影响因素进行示例分析,结果表明,二层改进遗传神经网络法得到的影响因素排... 将遗传算法和传统的BP神经网络有机结合起来,提出了一种对注水管道水质腐蚀影响因素进行大小排序的新方法,即二层改进遗传神经网络法。对某实验区注水水质腐蚀的影响因素进行示例分析,结果表明,二层改进遗传神经网络法得到的影响因素排序结果比灰色关联得到的排序准确一些,更能反映腐蚀的实际情况。提出的二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法具有相同的应用范围。该试验区注水水质的主要影响因素排序为:溶解氧(0.877)>pH值(0.856)>SRB(0.84)>温度(0.811)>压力(0.78)>CO_2(0.76)>流速(0.736)>0.7。 展开更多
关键词 注水管道 腐蚀分析 改进遗传神经网络 灰色关联分析 遗传算法 采油
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多层人工神经网络合理结构的确定方法 被引量:37
14
作者 侯祥林 胡英 +1 位作者 李永强 徐心和 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期35-38,共4页
隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给... 隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给出隐层层数和每个隐层单元数量选取应该满足的基本条件·提出多层神经网络合理结构,即隐层层数和每个隐层单元数量选取的一般原则,给出隐层结构定量求解的直接计算方法和间接优化计算方法·对具体算例进行了合理结构分析,通过神经网络优化算法对多种结构组合比较,表明所提出的合理结构分析方法的正确性·这种方法将为多层神经网络在工程应用中如何选取合理结构提供理论依据和选取有效方法· 展开更多
关键词 多层人工神经网络 结构分析 单元数量 非线性方程组 优化算法
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基于前馈多层感知器的网络入侵检测的多数据包分析 被引量:5
15
作者 周炎涛 郭如冰 +1 位作者 李肯立 吴正国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第4期806-808,共3页
提出了一种新型网络入侵检测模型,在该模型中,首先将截获的数据包结合历史数据包数据库进行协议分析,找出可能存在的入侵行为的相关数据包,然后采用前馈多层感知器神经网络对这些相关的数据包进行回归分析,最终获得检测结果。该模型与... 提出了一种新型网络入侵检测模型,在该模型中,首先将截获的数据包结合历史数据包数据库进行协议分析,找出可能存在的入侵行为的相关数据包,然后采用前馈多层感知器神经网络对这些相关的数据包进行回归分析,最终获得检测结果。该模型与传统采用单数据包检测方式的网络入侵检测系统(NIDS)模型相比,具有更低的漏检率。 展开更多
关键词 网络入侵检测系统 数据挖掘 前馈多层感知器 协议分析
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基于人工神经网络的参数灵敏度分析模型 被引量:4
16
作者 俞集辉 韦俊涛 +1 位作者 彭光金 王颖 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第6期2279-2281,2284,共4页
通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合,找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题,其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证,从而方便寻找系统输入属... 通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合,找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题,其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证,从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。同时,该模型具有良好的扩展性,可以更加全面地考虑系统影响因素。经实例仿真分析表明:该方法在工程分析方面,能够快速找到属性之间的关联程度,得到准确、稳定的分析结果,满足工程分析需求。 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 感知器 灵敏度分析
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前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法 被引量:130
17
作者 夏克文 李昌彪 沈钧毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期143-145,共3页
由于前向神经网络隐含层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐... 由于前向神经网络隐含层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数。算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效。 展开更多
关键词 前向神经网络 隐含节点数 黄金分割 优化算法 前向神经网络 优化算法 节点数 隐含 黄金分割法 搜索效率 算法分析 逼近能力 总误差
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基于非线性主分量分析—多层感知器网络的变压器油中溶解气体数据分析 被引量:4
18
作者 焦卫东 钱苏翔 +1 位作者 杨世锡 严拱标 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期72-76,共5页
采用人工神经网络进行变压器DGA数据的分析与诊断。为全面评价变压器的实际运行状况,综合利用了各特征气体含量及其比值信息,并借鉴模糊数据处理思想构造初始输入特征集合。借助一个特殊的复合神经网络进行数据分析与故障诊断。其中,非... 采用人工神经网络进行变压器DGA数据的分析与诊断。为全面评价变压器的实际运行状况,综合利用了各特征气体含量及其比值信息,并借鉴模糊数据处理思想构造初始输入特征集合。借助一个特殊的复合神经网络进行数据分析与故障诊断。其中,非线性主分量分析网络执行多元输入特征信息的融合及主特征选择,形成待识别故障类的敏感特征量;随后的多层感知器执行故障模式识别。试验结果表明,在DGA分析的基础上,应用非线性主分量分析-多层感知器复合神经网络可有效实现变压器不同故障模式的智能化识别,获得较好的诊断结果。 展开更多
关键词 电力变压器 非线性主分量分析 多层感知器 多元信息融合
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对多层前向神经网络研究的几点看法 被引量:34
19
作者 阎平凡 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第1期129-135,共7页
从不同的领域对多层前向网络的作用本质作了分析,对泛化能力、模型选择、有限样本量等主要问题做了定性讨论;
关键词 神经网络 多层感知器 统计建模
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基于BP神经网络的复合材料预制件表面纹理特征分析 被引量:2
20
作者 万振凯 李静东 赵茜 《天津工业大学学报》 CAS 2001年第5期7-9,17,共4页
讨论了基于神经网络的复合材料预制件的表面纹理分类 ,提出了 BP神经网络在预制件图像边缘增强、特征提取的基础上加感知器而实现纹理有效识别的应用方法 .实验证明 ,该方法具有一定的可靠性 。
关键词 神经网络 感知器 纹理分析 预制件 图像处理 三维编织复合材料
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