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进化数据分组处理算法研究进展被引量：3: 1; 作者闵松强贺昌政《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期405-407,共3页; 先对进化人工神经网络的理论研究和运用现状进行了分析,在此基础上,分别分析了各种进化数据分组处理算法研究的现状,最后结合进化数据分组处理算法研究现状提出了一些新的进化算法。; 关键词人工神经网络遗传算法数据分组处理算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GMDH算法的配电网线损数据预处理研究被引量：14: 2; 作者何艺陈俊《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期42-46,共5页; 针对当前配电网线损计算的特点及数据存在缺失、异常等情况,基于数据分组处理算法(GMDH)建立了配电网线损缺失数据的预处理模型,实现对线损缺失数据的预处理。模型基于最邻近算法确定因变量和自变量缺失值的上下限,并进行随机插补,建立... 展开更多; 关键词配电网线损数据预处理数据分组处理算法最邻近算法最优复杂度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GMDH与SVM的信号缺失情景下轴承故障诊断被引量：2: 3; 作者陈琳升吴永明李少波《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2020年第5期82-85,共4页; 针对在轴承故障数据采集过程中,由于外界干扰导致部分信号缺失的问题,提出一种基于数据分组处理算法(GMDH)与经粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,利用GMDH算法搭建时间序列预测模型,预测出并弥补上... 展开更多; 关键词信号缺失故障诊断数据分组处理算法时间序列预测支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进GMDH的科技成果中试转化系统模型构建: 4; 作者韩愈王晶 +1 位作者陆宁云董菲《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第1期11-16,共6页; 基于科技成果中试转化运行原理,搭建中试系统机理模型,利用改进GMDH构建相应数学模型。改进GMDH将含有回归项线性相关检测的快速递归算法(FRA)代替传统最小二乘(OLS)进行GMDH多层建模的部分多项式求解,使用初始变量添加法避免有效神经... 展开更多; 关键词科技成果中试转化数据分组处理算法快速递归算法系统建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名进化数据分组处理算法研究进展被引量：3: 1; 作者闵松强贺昌政; 机构四川大学工商管理学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期405-407,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(707771067); 文摘先对进化人工神经网络的理论研究和运用现状进行了分析,在此基础上,分别分析了各种进化数据分组处理算法研究的现状,最后结合进化数据分组处理算法研究现状提出了一些新的进化算法。; 关键词人工神经网络遗传算法数据分组处理算法; Keywords artificial neural network（ANN） genetic algorithm（GA） group method of data handling（GMDH）; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GMDH算法的配电网线损数据预处理研究被引量：14: 2; 作者何艺陈俊; 机构广西电网有限责任公司电力科学研究院; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期42-46,共5页; 文摘针对当前配电网线损计算的特点及数据存在缺失、异常等情况,基于数据分组处理算法(GMDH)建立了配电网线损缺失数据的预处理模型,实现对线损缺失数据的预处理。模型基于最邻近算法确定因变量和自变量缺失值的上下限,并进行随机插补,建立所有变量的数据分组处理模型,寻找最优复杂度模型,计算缺失值并进行迭代循环。算例结果表明,模型计算结果误差小、运算速度快,对缺失的线损数据能进行有效的动态更新,提升了数据质量,优化线损计算分析结果。; 关键词配电网线损数据预处理数据分组处理算法最邻近算法最优复杂度; Keywords line loss of distribution network data pretreatment group method of data handing （GMDH） algorithm k-nearest neighbors algorithm optimal complexity mode; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GMDH与SVM的信号缺失情景下轴承故障诊断被引量：2: 3; 作者陈琳升吴永明李少波; 机构贵州大学现代制造技术教育部重点实验室; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2020年第5期82-85,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(51505094) 贵州省科学技术基金计划项目[(2016)1037] +1 种基金贵州大学引进人才科研项目[贵大人基合字(2014)60号]。; 文摘针对在轴承故障数据采集过程中,由于外界干扰导致部分信号缺失的问题,提出一种基于数据分组处理算法(GMDH)与经粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,利用GMDH算法搭建时间序列预测模型,预测出并弥补上缺失的数据并与采集信号整合;其次,经过PSO-SVM模型对完整的数据集进行故障类型诊断;最后,实验采用了凯斯西储大学轴承故障振动数据,并与SVM、PSO-SVM等算法进行比较,验证了在信号缺失情景下,GMDH-SVM混合诊断方法的有效性。; 关键词信号缺失故障诊断数据分组处理算法时间序列预测支持向量机; Keywords signal loss fault diagnosis group method of data handling time-series prediction support vector machine; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进GMDH的科技成果中试转化系统模型构建: 4; 作者韩愈王晶陆宁云董菲; 机构南京航空航天大学自动化学院; 出处《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第1期11-16,共6页; 基金国家自然科学基金项目(20806040); 文摘基于科技成果中试转化运行原理,搭建中试系统机理模型,利用改进GMDH构建相应数学模型。改进GMDH将含有回归项线性相关检测的快速递归算法(FRA)代替传统最小二乘(OLS)进行GMDH多层建模的部分多项式求解,使用初始变量添加法避免有效神经元过早丢失。以改进的GMDH对上海市中试转化统计数据进行建模及仿真实验,结果表明,所建模型比传统GMDH模型精度高,泛化能力强。; 关键词科技成果中试转化数据分组处理算法快速递归算法系统建模; Keywords technology transfer, pilot conversion, GMDH, FRA, system modelling; 分类号 N945.12 [自然科学总论—系统科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料