期刊文献+
共找到64篇文章
< 1 2 4 >
每页显示 20 50 100
基于有偏最小最大概率回归的短期负荷预测 被引量:3
1
作者 沈秀汶 吴耀武 熊信银 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期46-49,共4页
针对电力负荷的一些特性,提出了使用非线性数据分类学习机的理论来解决短期负荷预测问题。利用有偏最小最大概率机进行数据学习分类,对采集到的信息进行分类、特征提取,形成归一的数据类型;用得到的分类数据作为有偏最小最大概率回归模... 针对电力负荷的一些特性,提出了使用非线性数据分类学习机的理论来解决短期负荷预测问题。利用有偏最小最大概率机进行数据学习分类,对采集到的信息进行分类、特征提取,形成归一的数据类型;用得到的分类数据作为有偏最小最大概率回归模型的输入进行训练预测。该方法通过核函数将输入向量从低维空间映射到高维空间,在高维空间实现了基于高阶统计信息的负荷影响因数的特征提取,既全面考虑了影响负荷预测的历史时间序列、气象等各种因素,又避免了由于输入变量过多而导致模型结构复杂、训练时间长等不足。计算实例表明,文中提出的方法用于短期负荷预测,其预测精度较高,且训练时间较短,方法可行且有效。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 数据分类 有偏最小最大概率分类 有偏最小最大概率回归
在线阅读 下载PDF
面向癫痫脑电图信号识别的径向基最小最大概率分类树 被引量:8
2
作者 邓赵红 陈俊勇 +1 位作者 刘解放 王士同 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2848-2855,共8页
脑电图(EEG)信号检测和识别是癫痫病的重要诊断手段。径向基函数神经网络具有出色的逼近能力和泛化性能,能直接识别出不同状态的脑电信号,但其透明性和可解释性差,忽视了不同类别数据间可分性的不同。对此,该文提出一种基于径向基函数... 脑电图(EEG)信号检测和识别是癫痫病的重要诊断手段。径向基函数神经网络具有出色的逼近能力和泛化性能,能直接识别出不同状态的脑电信号,但其透明性和可解释性差,忽视了不同类别数据间可分性的不同。对此,该文提出一种基于径向基函数神经网络和最小最大概率决策技术的分类树,采用一对一策略和排除法,更多考虑了类间可分性的不同。针对脑电信号识别的实验表明,所提方法结构清晰,分类能力强,可解释性更好。 展开更多
关键词 脑电信号 径向基函数神经网络 最小最大概率 分类
在线阅读 下载PDF
两种基于偏最小二乘法的分类模型对肿瘤基因表达数据行多分类的比较研究 被引量:4
3
作者 金志超 陆健 +3 位作者 吴骋 高青斌 孙亚林 贺佳 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2009年第5期450-454,458,共6页
目的比较两种基于偏最小二乘法的分类模型对肿瘤基因表达数据行多分类分析的效果,比较不同差异基因选取方法对分类结果的影响。方法利用NCI60等4个肿瘤基因表达数据库,通过4种不同方法选取差异表达基因,在此基础上,用两种基于偏最小二... 目的比较两种基于偏最小二乘法的分类模型对肿瘤基因表达数据行多分类分析的效果,比较不同差异基因选取方法对分类结果的影响。方法利用NCI60等4个肿瘤基因表达数据库,通过4种不同方法选取差异表达基因,在此基础上,用两种基于偏最小二乘的方法行多分类分析。一是偏最小二乘线性判别,首先运用偏最小二乘法行降维,再利用降维得到的成分作为输入变量作线性判别分析;二是偏最小二乘判别分析,利用偏最小二乘回归直接进行分类。分类效果采用留一法和10倍交叉验证法进行评价。结果偏最小二乘判别分析的分类效果略优于偏最小二乘降维后的线性判别。以变量重要性指标选取差异表达基因时分类效果较好,其次是SAM法。结论在对肿瘤基因表达数据行多分类分析时,偏最小二乘法既是一种高效的降维方法,也是一种实用的分类方法。 展开更多
关键词 肿瘤基因表达数据 最小二乘法 分类
在线阅读 下载PDF
基于偏最小二乘的支持向量机多分类方法 被引量:6
4
作者 钟波 刘兆科 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第17期174-175,197,共3页
该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持... 该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。 展开更多
关键词 最小二乘 支持向量机 分类
在线阅读 下载PDF
基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法研究 被引量:4
5
作者 王勇 韩九强 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期651-654,703,共5页
为了提高虹膜图像分类的准确性和稳定性,提出了一种基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法.该方法通过控制错分概率实现分类的最大化,将一般的二维分类问题扩展到虹膜特征的多维空间,并利用最小最大概率机的高维映射泛化特性,实现了不... 为了提高虹膜图像分类的准确性和稳定性,提出了一种基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法.该方法通过控制错分概率实现分类的最大化,将一般的二维分类问题扩展到虹膜特征的多维空间,并利用最小最大概率机的高维映射泛化特性,实现了不同核函数下的虹膜图像多维分类问题,具有分类准确率高、稳定性好的特点.通过虹膜图像库的实验验证表明,该方法在保持分类稳定性的同时,获得了径向基核函数高达98.55%的分类率,该分类率比最近特征线方法和相异度函数方法的分类率分别提高了4.47%和6.41%. 展开更多
关键词 虹膜 最小最大概率 分类 相异度
在线阅读 下载PDF
基于最小最大概率机的迁移学习分类算法 被引量:2
6
作者 王晓初 包芳 +1 位作者 王士同 许小龙 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期84-92,共9页
传统的迁移学习分类算法利用源域中大量有标签的数据和目标域中少量有标签的数据解决相关但不相同目标域的数据分类问题,但对于已知源域的不同类别数据均值的迁移学习分类问题并不适用。为了解决这个问题,利用源域的数据均值和目标域的... 传统的迁移学习分类算法利用源域中大量有标签的数据和目标域中少量有标签的数据解决相关但不相同目标域的数据分类问题,但对于已知源域的不同类别数据均值的迁移学习分类问题并不适用。为了解决这个问题,利用源域的数据均值和目标域的少量标记数据构造迁移学习约束项,对最小最大概率机进行正则化约束,提出了基于最小最大概率机的迁移学习分类算法,简称TL-MPM。在20 News Groups数据集上的实验结果表明,目标域数据较少时,所提算法具有更高的分类正确率,从而说明了算法的有效性。 展开更多
关键词 迁移学习 最小最大概率 分类 源域 目标域 正则化
在线阅读 下载PDF
基于最小最大概率机的客户需求分类技术 被引量:2
7
作者 屠立 张树有 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期184-188,共5页
针对复杂产品客户需求中类别数多且数据量大的分类问题,利用最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,提出采用启发式方法解决编码设计问题。在算法中将一个减少了迭代次数的分类器视为弱化了的分类器,同时保留分类器的间隔属性和几何特... 针对复杂产品客户需求中类别数多且数据量大的分类问题,利用最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,提出采用启发式方法解决编码设计问题。在算法中将一个减少了迭代次数的分类器视为弱化了的分类器,同时保留分类器的间隔属性和几何特性,并利用高维映射将分类器输出映射到特征空间,在弱化阶段大量减少了整体的迭代次数而在合成阶段利用非线性映射来提升性能。通过对叉车产品客户需求的数值试验证明算法具有较好的分类效果,降低了对二类分类器的精度要求。 展开更多
关键词 客户需求 最小最大概率 多类别分类 输出编码
在线阅读 下载PDF
最小最大概率分类的财务预警模型
8
作者 郑淑娟 刘遵雄 黄志强 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第6期27-30,共4页
最小最大概率机是一种实现未知样本正确分类概率最大化的分类算法,其在两类样本的均值和协方差矩阵已知的条件下而构建的,对类条件分布不做要求,非常适合于财务危机建模分析。文章提出使用建立最小最大概率分类理论进行财务预警研究,结... 最小最大概率机是一种实现未知样本正确分类概率最大化的分类算法,其在两类样本的均值和协方差矩阵已知的条件下而构建的,对类条件分布不做要求,非常适合于财务危机建模分析。文章提出使用建立最小最大概率分类理论进行财务预警研究,结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据进行实证研究,使用线性和核最小最大概率机算法分别建立T-2和T-3年财务预警模型,实验结果表明最大最小概率分类财务预警模型具有不错的分类效果和适应性。 展开更多
关键词 财务预警 最小最大概率 分类模型
在线阅读 下载PDF
基于奇异值分解—偏最小二乘回归的多标签分类算法 被引量:5
9
作者 马宗杰 刘华文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第7期2058-2060,2089,共4页
针对多标签数据的标签相关性和高维问题,提出一种基于奇异值分解—偏最小二乘回归的多标签分类算法,该算法可以对多标签数据进行维数约简和回归分析。首先,将类别标签集合作为整体处理,对标签相关性进行考察;其次,利用奇异值分解(SVD)... 针对多标签数据的标签相关性和高维问题,提出一种基于奇异值分解—偏最小二乘回归的多标签分类算法,该算法可以对多标签数据进行维数约简和回归分析。首先,将类别标签集合作为整体处理,对标签相关性进行考察;其次,利用奇异值分解(SVD)技术得到样本和标签空间的得分向量,实施降维;最后,在偏最小二乘回归(PLSR)的基础上构建多标签分类模型。实验结果表明,在四种维数较高的真实数据集上,该算法可以获得有效的分类结果。 展开更多
关键词 多标签分类 奇异值分解 最小二乘回归 维数约简 标签相关性
在线阅读 下载PDF
基于核偏最小二乘分类的垃圾邮件过滤 被引量:2
10
作者 岑芳明 王明文 +1 位作者 王鹏鸣 戴玉娟 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期48-53,共6页
垃圾邮件是Internet上亟待解决的问题,目前许多垃圾邮件过滤技术已经被使用。基于偏最小二乘的方法可以解决垃圾邮件的内容中普遍存在的数据稀疏性、高特征维数和多重相关性问题。但邮件内容之间的内在联系往往不是线性的,该文通过在偏... 垃圾邮件是Internet上亟待解决的问题,目前许多垃圾邮件过滤技术已经被使用。基于偏最小二乘的方法可以解决垃圾邮件的内容中普遍存在的数据稀疏性、高特征维数和多重相关性问题。但邮件内容之间的内在联系往往不是线性的,该文通过在偏最小二乘方法上引入核函数,去解决这一类的非线性问题。Enron-Spam垃圾数据集实验表明,同PLSR等方法比较,模型表现出了较好的过滤性能。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 垃圾邮件过滤 非线性 最小二乘 回归 分类 潜在语义
在线阅读 下载PDF
基于偏最小二乘多项式稀疏展开的含风电电力系统概率潮流计算 被引量:5
11
作者 董晓阳 梁琛 +2 位作者 马喜平 李亚昕 杨军亭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期351-359,共9页
计及新型环保绿色能源如风电、光伏的不确定性,传统确定性潮流计算难以全面描述电力系统的运行情况。针对传统蒙特卡洛概率潮流算法计算量庞大的问题,结合偏最小二乘回归算法和多项式代理模型,提出一种偏最小二乘多项式疏展开的概率潮... 计及新型环保绿色能源如风电、光伏的不确定性,传统确定性潮流计算难以全面描述电力系统的运行情况。针对传统蒙特卡洛概率潮流算法计算量庞大的问题,结合偏最小二乘回归算法和多项式代理模型,提出一种偏最小二乘多项式疏展开的概率潮流算法。利用偏最小二乘回归算法的伪交叉验证误差自适应机制筛选出多项式展开式中的贡献度较大的多项式,得到多项式展开式的稀疏表达形式,可克服多项式展开概率潮流在输入变量较多时面临的维数灾难问题。在改进的IEEE-9,IEEE-30算例中进行仿真计算,并与传统方法作对比,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 风电 分布式电源 概率潮流 最小二乘回归 多项式混沌展开 随机响应面
在线阅读 下载PDF
基于近红外光谱的柠檬酸发酵液化清液概率偏最小二乘法监控 被引量:4
12
作者 郝超 赵忠盖 刘飞 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2020年第20期214-220,共7页
柠檬酸发酵液化清液生产过程监控对整个柠檬酸生产至关重要,近红外光谱能够通过不同波长下分子的振动多方面地反映过程的运行状况,包含了大量的过程信息。但是,现有方法往往是建立近红外光谱与总糖总氮等质量变量的回归模型,通过判断质... 柠檬酸发酵液化清液生产过程监控对整个柠檬酸生产至关重要,近红外光谱能够通过不同波长下分子的振动多方面地反映过程的运行状况,包含了大量的过程信息。但是,现有方法往往是建立近红外光谱与总糖总氮等质量变量的回归模型,通过判断质量变量是否超过阈值实现对过程运行状态的事后报警,忽略了近红外光谱内部的很多有用信息,监控效果较差。该文充分利用和分析近红外光谱的统计特性,提出一种基于近红外光谱生产过程的统计监控方法,首先建立近红外光谱和总糖总氮的概率偏最小二乘模型(probability partial least squares,PPLS),然后基于模型对不同的信息设计监控指标,能够充分利用近红外不同波长上的信息,实现故障的事前预警。结果表明,采用该方法得到漏报率为9.68%,错报率为25.81%,可以有效地对柠檬酸发酵液化清液生产过程进行监控。 展开更多
关键词 近红外光谱 概率最小二乘 柠檬酸 过程监控 波长选择
在线阅读 下载PDF
基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择 被引量:8
13
作者 葛亮 王斌 张立明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期1844-1852,共9页
波段选择是高光谱图像降维的重要手段,将偏最小二乘法引入到高光谱图像波段选择中来,提出一种基于偏最小二乘法的波段选择方法.首先用偏最小二乘法计算训练集样本的潜在向量,接着分析波段与潜在向量的相关程度以确定各波段对于图像分类... 波段选择是高光谱图像降维的重要手段,将偏最小二乘法引入到高光谱图像波段选择中来,提出一种基于偏最小二乘法的波段选择方法.首先用偏最小二乘法计算训练集样本的潜在向量,接着分析波段与潜在向量的相关程度以确定各波段对于图像分类的重要程度,最后分析候选波段的相关度,获得最终选择波段.实验结果表明,与其他现有波段选择方法相比,该方法在选取相同波段数的情况下可取得较高的分类精度,同时由于避免了特征子集搜索和大矩阵特征值分解的运算,运算速度更快. 展开更多
关键词 高光谱图像 波段选择 最小二乘法 图像分类
在线阅读 下载PDF
基于最小偏态指标的图像阈值分割新技术 被引量:8
14
作者 陈果 左洪福 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第2期255-260,共6页
本文在假设图像目标和背景像素灰度值均服从正态分布的前提下 ,提出基于最小偏态指标的图像分割新技术 ,该方法引入数理统计中的偏态指标作为图像分割的准则函数 ,利用图像直方图计算各灰度级下的偏态指标值 ,其最小值即对应于最佳分割... 本文在假设图像目标和背景像素灰度值均服从正态分布的前提下 ,提出基于最小偏态指标的图像分割新技术 ,该方法引入数理统计中的偏态指标作为图像分割的准则函数 ,利用图像直方图计算各灰度级下的偏态指标值 ,其最小值即对应于最佳分割阈值 .本文对最小偏态指标法进行了详尽的图像分割验证 ,并与 Otsu法、最大熵法和最小误差准则法进行了详细比较 ,结果表明本文方法具有分割精度高、计算速度快以及对目标大小影响小等优点 。 展开更多
关键词 最小态指标 图像阈值分割 图像分割 阈值 正态概率分布 计算机视觉
在线阅读 下载PDF
基于概率和间隔信息的产品设计知识线性分类方法 被引量:1
15
作者 屠立 车君华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期217-221,共5页
针对复杂产品设计知识类别数多、数据量大的分类问题,基于最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,使用线性的方法解决多分类问题。用样本的均值和协方差代替真实的均值和协方差,利用间隔信息和概率信息,构造加权投票矩阵,编码矩阵会... 针对复杂产品设计知识类别数多、数据量大的分类问题,基于最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,使用线性的方法解决多分类问题。用样本的均值和协方差代替真实的均值和协方差,利用间隔信息和概率信息,构造加权投票矩阵,编码矩阵会随着不同的方法和不同的训练数据有不同的变化,同时也利用所携带的幅值信息,选出最大值的对应类别。线性分类器作为二类分类器可以加快处理速度。提出以子空间角度差异度量来表征各个类别概念间的差异,并通过对叉车产品设计知识的数值实验证明了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 设计知识 线性分类 最小最大概率 概率信息
在线阅读 下载PDF
基于局部加权偏最小二乘的在线多模型建模 被引量:4
16
作者 薛明晨 熊伟丽 徐保国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2981-2984,2995,共5页
针对田纳西—伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程具有的高度非线性、时变及多个操作模式等特征,为在线预测该过程产品流道中各种成分的含量,提出一种基于局部加权偏最小二乘的多模型建模方法。多模型建模方法首先要进行子模型的划分,将T... 针对田纳西—伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程具有的高度非线性、时变及多个操作模式等特征,为在线预测该过程产品流道中各种成分的含量,提出一种基于局部加权偏最小二乘的多模型建模方法。多模型建模方法首先要进行子模型的划分,将TE过程各种操作模式下的训练数据放入不同数据库中,利用贝叶斯分类器对在线测得的数据进行分类;然后采用即时(just-in-time,JIT)建模思想,基于局部加权偏最小二乘建立相应的在线局部模型;最后,将贝叶斯分类器得到的测试数据属于各个数据库的后验概率作为加权系数,对得到的局部模型的预测结果进行融合输出。基于TE化工过程仿真平台,采用该方法来预测产品流道中成分G和H的含量与真值基本一致,证明提出的基于局部加权偏最小二乘的在线多模型建模方法具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 多模型 贝叶斯分类 局部加权最小二乘 在线 即时
在线阅读 下载PDF
基于概率转移矩阵的氨基酸连接偏好性研究 被引量:2
17
作者 张堃 唐旭清 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期106-111,共6页
在Markov模型的基础上,提出了状态空间上合并映射的概念,以及合并过程下转移概率的计算方法。在已有氨基酸分类方法的基础上,结合Markov模型的概率转移矩阵,对氨基酸连接的偏好性进行了研究。结果表明:同一家族的蛋白质序列的氨基酸连... 在Markov模型的基础上,提出了状态空间上合并映射的概念,以及合并过程下转移概率的计算方法。在已有氨基酸分类方法的基础上,结合Markov模型的概率转移矩阵,对氨基酸连接的偏好性进行了研究。结果表明:同一家族的蛋白质序列的氨基酸连接具有一定的偏好性,这种偏好性与氨基酸的分类有关,从而进一步说明了分类的科学性,同时这种偏好性对氨基酸序列的预测具有一定的作用。 展开更多
关键词 氨基酸分类 合并映射 概率转移矩阵 好性
在线阅读 下载PDF
偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法 被引量:1
18
作者 彭行坤 马义中 林成龙 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2376-2384,共9页
针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的... 针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。 展开更多
关键词 KRIGING模型 最小二乘核函数 最小二乘期望改进准则 可行性概率 高效全局优化方法
在线阅读 下载PDF
基于GC-MS结合偏最小二乘判别分析的薰衣草精油指纹图谱研究 被引量:4
19
作者 朱燕 赵洁 +1 位作者 刘兵 符继红 《中国调味品》 北大核心 2017年第9期14-18,共5页
建立气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术测定薰衣草精油的方法,分析了新疆法国蓝和C-197(2)2个不同品种的21批薰衣草精油样品,并基于该方法建立了薰衣草精油的指纹图谱。以GC-MS结合保留指数对复杂未知物进行定性分析,共确定了26个共有峰。... 建立气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术测定薰衣草精油的方法,分析了新疆法国蓝和C-197(2)2个不同品种的21批薰衣草精油样品,并基于该方法建立了薰衣草精油的指纹图谱。以GC-MS结合保留指数对复杂未知物进行定性分析,共确定了26个共有峰。采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对训练集样本进行模式识别,根据模型的变量权重系数(VIP)筛选出了对品种的分类具有较大贡献的潜在标志物。并通过PLS-DA模型对7个未知样品进行预测,2个品种的薰衣草精油的均方根预测偏差(RMSPE)均为0.1323,模型对验证集中薰衣草样本的判别准确率为100%。结果表明:该方法精密度好,简单快速,为新疆薰衣草精油的品种鉴定与质量评估提供了可靠的依据。 展开更多
关键词 薰衣草精油 指纹图谱 分类 最小二乘判别分析
在线阅读 下载PDF
基于PLS概率神经网络的桥门式起重机安全评估方法
20
作者 冯青 陈刚 +1 位作者 刘志凯 刘晓初 《机床与液压》 北大核心 2024年第24期56-63,共8页
针对传统概率神经网络对桥门式起重机进行安全评估时存在的网络结构复杂、参数繁多、运算费时等问题,提出一种基于偏最小二乘(PLS)的概率神经网络(PNN)的桥门式起重机安全评估方法。采用偏最小二乘法提取主成分,利用部分主成分替代原有... 针对传统概率神经网络对桥门式起重机进行安全评估时存在的网络结构复杂、参数繁多、运算费时等问题,提出一种基于偏最小二乘(PLS)的概率神经网络(PNN)的桥门式起重机安全评估方法。采用偏最小二乘法提取主成分,利用部分主成分替代原有的样本输入,降低输入的维数;利用有限的模式组合神经元替换通常的样本神经元,减少网络的节点和连接等参数,以简化网络,加快其收敛速度,并将输出结果进行离散化,提高模型的训练效率和推理速度。仿真试验结果表明:相比传统的PNN评估法,所提方法大幅缩短了训练与测试时间,验证了该方法的有效性,实现了桥门式起重机高效智能安全评估。 展开更多
关键词 桥门式起重机 概率神经网络(PNN) 最小二乘(PLS) 残差矩阵
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 4 下一页 到第
使用帮助 返回顶部