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基于波形记忆和模糊极小—极大神经网络的变压器励磁涌流和内部短路的鉴别被引量：8: 1; 作者潘荣贞郁惟镛田寿龙《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期4-9,共6页; 传统的区分变压器励磁涌流和内部短路的各种方法存在原理性缺陷 ,不能满足现代超高压电力系统的要求 ,此文根据内部故障和单纯涌流这两种情况下波形的不同 ,提出了波形记忆的原理并采用了一种模糊神经网络模型——模糊极小—极大神经网... 展开更多; 关键词故障波形记忆模糊极小极大神经网络变压器励磁涌流内部短路鉴别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊极小极大神经网络的雷达一维像识别被引量：1: 2; 作者汤光华戴毅刘国岁《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期218-221,共4页; 雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的 ,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性 ,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程 ,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线。本文在基于线性内插神经... 展开更多; 关键词雷达工程雷达一维距离像模糊极小极大神经网络目标识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多特征空间与神经网络的SAR图像识别方法被引量：4: 3; 作者杨露菁郝威 +1 位作者刘忠王德石《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2859-2862,共4页; 同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化,这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题,提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成的SAR图像目标识别系统。通过独立分量分析构造若干个方位角的... 展开更多; 关键词 SAR图像目标识别独立分量分析神经网络集成特征空间模糊极小极大神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法被引量：4: 4; 作者谷建光张为华 +1 位作者王中伟解红雨《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第23期5581-5586,共6页; 将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合,提出了一种新的机器学习方法,实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是,首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识,由所得结果建... 展开更多; 关键词划分聚类一般模糊极小极大神经网络机器学习案例推理固体火箭发动机总体设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

无师General Fuzzy Min-Max人工神经网络被引量：4: 5; 作者彭鹏菲杨露菁张青贵《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1503-1505,1536,共4页; 针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其... 展开更多; 关键词一般模糊极小极大神经网络无师训练自动目标识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊神经网络的母线充电保护研究被引量：1: 6; 作者雷宇陈少华 +1 位作者桂存兵马碧燕《现代电力》 2007年第1期21-25,共5页; 针对当前母线充电试验时继电保护中存在的一些问题,提出了一种智能型的母线充电保护新方法。在分析母线正常充电和故障元件充电的基础上,找到了正确快速地识别两种情况的特征量,结合模糊神经网络这一新型的人工智能技术,综合利用母线充... 展开更多; 关键词母线充电保护糊糊极小-极大神经网络超盒人工智能; 在线阅读下载PDF 职称材料

一般模糊极大-极小神经网络的研究与应用: 7; 作者马安伟张洪伟潘俊曲《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第19期218-221,共4页; 分析一般模糊极大-极小神经网络的基本原理,阐述模糊计算方法在分类中的准确性和高效性。将一般模糊极大-极小神经网络应用于企业资信评估中,实现模糊区间的输入,缩小企业评估指标定量化中的误差范围。资信评估结果表明,该算法能快速、... 展开更多; 关键词资信评估模糊集一般模糊极大-极小神经网络超盒隶属函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

产品概念设计阶段的案例相似性检索技术研究被引量：2: 8; 作者谷建光张为华王中伟《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期625-629,721,共6页; 以提高产品设计结果的论域覆盖面和增加可行设计结果的多样性为目的,研究了产品概念设计阶段的基于案例推理的产品设计案例相似性检索技术。首先,对产品设计案例相似性检索进行了问题描述;然后指出了传统相似性检索方法的不足;进而提出... 展开更多; 关键词产品设计案例相似性检索划分聚类模糊极小极大神经网络固体火箭发动机总体设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于知识重用的固体火箭发动机结构形式选择: 9; 作者谷建光张为华王中伟《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期1-7,共7页; 以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用... 展开更多; 关键词知识工程知识重用一般模糊极小极大神经网络固体推进剂火箭发动机结构模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于波形记忆和模糊极小—极大神经网络的变压器励磁涌流和内部短路的鉴别被引量：8: 1; 作者潘荣贞郁惟镛田寿龙; 机构上海交通大学电气工程系; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期4-9,共6页; 文摘传统的区分变压器励磁涌流和内部短路的各种方法存在原理性缺陷 ,不能满足现代超高压电力系统的要求 ,此文根据内部故障和单纯涌流这两种情况下波形的不同 ,提出了波形记忆的原理并采用了一种模糊神经网络模型——模糊极小—极大神经网络来对这两种波形进行记忆和鉴别。运用EMTP程序对变压器各种内部故障或涌流的情况进行较为全面的仿真以形成网络的训练样本 ,通过学习和测试 ,表明该网络所形成的新算法能够正确鉴别变压器各种运行工况下的励磁涌流和内部短路 ,所需的鉴别时间小于 2 0 m; 关键词故障波形记忆模糊极小极大神经网络变压器励磁涌流内部短路鉴别; Keywords wave shape remembrance hyperbox magnetizing inrush internal fault; 分类号 TM407 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊极小极大神经网络的雷达一维像识别被引量：1: 2; 作者汤光华戴毅刘国岁; 机构南京理工大学电子技术研究中心解放军理工大学; 出处《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期218-221,共4页; 文摘雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的 ,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性 ,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程 ,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线。本文在基于线性内插神经网络对雷达一维距离像识别的基础上 ,改进了线性内插时特征轨迹线的形成方法。提出了一种基于模糊极小极大神经网络分类器的雷达目标一维距离像目标识别方法 ,利用模糊极小极大神经网络中的超方匣的并集来形成雷达目标特征轨迹线。进行了三类飞机目标的 0～ 180°姿态角范围内一维距离像的分类实验研究 ,结果表明。; 关键词雷达工程雷达一维距离像模糊极小极大神经网络目标识别; Keywords radar engineering, radar range profile, fuzzy min-max neural network, target classification; 分类号 TN959.17 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多特征空间与神经网络的SAR图像识别方法被引量：4: 3; 作者杨露菁郝威刘忠王德石; 机构海军工程大学电子工程学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2859-2862,共4页; 文摘同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化,这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题,提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成的SAR图像目标识别系统。通过独立分量分析构造若干个方位角的SAR图像特征空间,为每一特征空间各训练一个模糊极小极大神经网络用于分类,然后利用D-S证据理论集成各个神经网络的输出。仿真结果表明,与利用精确的方位角估计预处理选择最佳单一神经网络相比,该方法可以获得更高的识别精度,且不需要进行方位角估计预处理。; 关键词 SAR图像目标识别独立分量分析神经网络集成特征空间模糊极小极大神经网络; Keywords SAR image target recognition independent component analysis neural network ensemble eigenspace fuzzy min-max neural network; 分类号 TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法被引量：4: 4; 作者谷建光张为华王中伟解红雨; 机构国防科技大学航天与材料工程学院; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第23期5581-5586,共6页; 文摘将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合,提出了一种新的机器学习方法,实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是,首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识,由所得结果建立一般模糊极小极大神经网络分类模型,然后用该模型实现新目标问题的案例相似性检索,最后针对目标问题结果案例完成案例学习。通过实例表明,该算法具有较好性能,并在基于案例推理的固体火箭发动机总体设计中成功应用,得到了论域覆盖面大的设计结果集。; 关键词划分聚类一般模糊极小极大神经网络机器学习案例推理固体火箭发动机总体设计; Keywords partitioned clustering General fuzzy min-max neural network machine learning case based reasoning solidrocket motor system design; 分类号 TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] V435 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无师General Fuzzy Min-Max人工神经网络被引量：4: 5; 作者彭鹏菲杨露菁张青贵; 机构海军工程大学信息与电气学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1503-1505,1536,共4页; 文摘针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其是新增加了无师学习的功能,弥补了GFMM网络不能自适应在线学习新类的缺陷。实验测试结果与分析表明,该网络在自动目标识别的实际应用中具有广泛的适用性。; 关键词一般模糊极小极大神经网络无师训练自动目标识别; Keywords general fuzzy min-max neural network unsupervised training automatic target recognition; 分类号 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

题名基于模糊神经网络的母线充电保护研究被引量：1: 6; 作者雷宇陈少华桂存兵马碧燕; 机构广东工业大学; 出处《现代电力》 2007年第1期21-25,共5页; 基金广东省科技厅资助项目(040094); 文摘针对当前母线充电试验时继电保护中存在的一些问题,提出了一种智能型的母线充电保护新方法。在分析母线正常充电和故障元件充电的基础上,找到了正确快速地识别两种情况的特征量,结合模糊神经网络这一新型的人工智能技术,综合利用母线充电时的多种电气量分别提取形成网络的特征输入量,并采用Simpson模糊极小-极大神经网络来形成区分母线正常充电和故障元件充电的模糊模式识别器。利用EMTP程序仿真来获取不同系统参数和各种不同故障情况下模糊神经网络训练和测试所需要的大量样本,通过对模糊神经网络的训练,使网络具备了很强的故障识别能力和较强的泛化能力,结果表明,训练后的网络能快速准确地区分母线在各种运行工况下的正常充电和故障元件充电,从而验证了该方法的有效性。; 关键词母线充电保护糊糊极小-极大神经网络超盒人工智能; Keywords bus charging protection fuzzy min max neural work hyperbox artificial intelligence; 分类号 TM771 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一般模糊极大-极小神经网络的研究与应用: 7; 作者马安伟张洪伟潘俊曲; 机构四川大学计算机学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第19期218-221,共4页; 文摘分析一般模糊极大-极小神经网络的基本原理,阐述模糊计算方法在分类中的准确性和高效性。将一般模糊极大-极小神经网络应用于企业资信评估中,实现模糊区间的输入,缩小企业评估指标定量化中的误差范围。资信评估结果表明,该算法能快速、有效地对企业进行分类,为资信评估提供了解决方案。; 关键词资信评估模糊集一般模糊极大-极小神经网络超盒隶属函数; Keywords credit rating fuzzy set General Fuzzy Min-Max（GFMM） neural network hyper box membership function; 分类号 TP18 [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

题名产品概念设计阶段的案例相似性检索技术研究被引量：2: 8; 作者谷建光张为华王中伟; 机构国防科技大学航天与材料工程学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期625-629,721,共6页; 基金国防预研资助项目(41328010504)~~; 文摘以提高产品设计结果的论域覆盖面和增加可行设计结果的多样性为目的,研究了产品概念设计阶段的基于案例推理的产品设计案例相似性检索技术。首先,对产品设计案例相似性检索进行了问题描述;然后指出了传统相似性检索方法的不足;进而提出一种新的基于划分聚类和一般模糊极小极大神经网络的相似案例检索方法,并建立检索模型;最后,通过基于案例推理的固体火箭发动机总体设计实例表明,与传统方法相比,新方法可有效提高相似结果案例集的论域覆盖面,增加设计结果的多样性,提高检索效率,进而提高了固体发动机总体设计质量。; 关键词产品设计案例相似性检索划分聚类模糊极小极大神经网络固体火箭发动机总体设计; Keywords product design case similarity retrieval partitioned clustering fuzzy min-max neural network solid rocket motor system design; 分类号 TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] V435 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于知识重用的固体火箭发动机结构形式选择: 9; 作者谷建光张为华王中伟; 机构国防科技大学航天与材料工程学院; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期1-7,共7页; 文摘以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用的固体发动机结构形式选择模型描述;然后建立了固体发动机结构选项一般模糊极小极大神经网络;最后以具体型号总体设计为例,完成结构形式选择,得到了包含实际结果的多个可行方案。该方法提高了设计过程自动化水平,且可提供多个不同的结构选择可行方案供设计人员参考。; 关键词知识工程知识重用一般模糊极小极大神经网络固体推进剂火箭发动机结构模式识别; Keywords Knowledge-based engineering Knowledge reuse General fuzzy min-max neural network Solid propellant rocket engine Structure pattern recognition; 分类号 V435.1 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于波形记忆和模糊极小—极大神经网络的变压器励磁涌流和内部短路的鉴别	潘荣贞郁惟镛田寿龙	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2002	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于模糊极小极大神经网络的雷达一维像识别	汤光华戴毅刘国岁	《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多特征空间与神经网络的SAR图像识别方法	杨露菁郝威刘忠王德石	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法	谷建光张为华王中伟解红雨	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	无师General Fuzzy Min-Max人工神经网络	彭鹏菲杨露菁张青贵	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2004	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于模糊神经网络的母线充电保护研究	雷宇陈少华桂存兵马碧燕	《现代电力》	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一般模糊极大-极小神经网络的研究与应用	马安伟张洪伟潘俊曲	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	产品概念设计阶段的案例相似性检索技术研究	谷建光张为华王中伟	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于知识重用的固体火箭发动机结构形式选择	谷建光张为华王中伟	《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料