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题名有包丢失的动态输出反馈奇异网络化系统稳定性分析
被引量：1
- 1
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作者
邱占芝
马海瀚
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机构
大连交通大学软件学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期638-644,共7页
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基金
辽宁省自然科学基金(20072157)资助课题
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文摘
基于正则、无脉冲的奇异被控对象,研究了同时具有时延和数据包丢失的动态输出反馈网络控制系统的建模和稳定性问题。当时延不大于一个采样周期、数据包丢失率一定时,将动态输出反馈网络控制系统建模为数据包丢失率约束的异步动态切换系统,利用切换系统和线性矩阵不等式方法,推导出数据包丢失率约束的系统指数稳定的充分条件,并且给出了系统指数稳定的指数衰减率以及最大容许数据包丢失率。仿真实验说明分析方法和研究结果是有效可行的。
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关键词
网络控制系统
指数稳定性
线性矩阵不等式方法
奇异系统
指数衰减率
最大容许数据包丢失率
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Keywords
networked control systems
exponential stability
linear matrix inequality approach
singular systems
exponential damping decrement
maximum allowable dropout rate
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于SE-DenseNet的变压器故障诊断
被引量：15
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作者
郭如雁
彭敏放
曹振其
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
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出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2021年第1期61-69,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61973107&61472128)。
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文摘
由于变压器故障数据有限,采用神经网络诊断容易出现过拟合。通过Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Networks,WGAN)数据增强,采用变压器油中溶解气体作为故障诊断参量,本文提出了SE-DenseNet神经网络模型,该模型使用无编码比值法,结合深度稠密神经网络(Densely Connected Convolutional Networks,DenseNet)进行数据融合,特征重复利用以及挤压和激励模块(Squeeze-and-Excitation,SE)的特征图权重值校准的优点,运用指数衰减学习率、dropout、L2正则化、损失函数Adam收敛算法等优化方法,并且在同样数据集下将深度卷积神经网络、DenseNet与SE-DenseNet的三者性能进行定量对比分析。实验结果表明,三者之中本文提出的SE-DenseNet模型收敛速度快,准确率最高,泛化能力最强。
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关键词
数据增强
无编码比值法
稠密神经网络
特征重复利用
挤压和激励
权重值校准
指数衰减学习率
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Keywords
data enhancement
non-encoding ratio method
DenseNet
feature reuse
squeeze-and-excitation
weight value calibration
exponential decay learning rate
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分类号
TM41
[电气工程—电器]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于并行卷积神经网络的图像美学分类
被引量：2
- 3
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作者
刘飞飞
任舒琪
郭波超
朱杨林
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机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第4期1120-1125,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61364014)
江西省研究生创新专项资金基金项目(YC2017-S307)
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文摘
针对传统的图像美学分类大多基于手动提取图片的美学特征,利用神经网络等方法对图像进行分类,存在分类效果不佳的问题,提出一种基于深度学习的并行卷积神经网络算法,改进图像美学分类的方法。从图像的不同角度出发,自动提取有用的图像美学特征,提高对图像美学的分类效果。实验结果表明,与其它算法实验结果相对比,所提算法增加了图像美学分类的准确率,有一定的实用性。
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关键词
并行卷积神经网络
特征提取
深度学习
图像美学分类
指数衰减学习率
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Keywords
parallel convolution neural network
feature extraction
deep learning
image aesthetic classification
exponential decay learning rate
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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