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基于概率神经网络的潜舰武器系统故障诊断
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作者 冯林平 王佳玉 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第16期182-185,共4页
针对传统故障诊断方法检测某型潜舰导弹武器系统故障准确率不高、耗时长的问题,提出基于概率神经网络的智能诊断方法。介绍该网络的典型结构及优势所在,以某型潜舰导弹武器系统为验证对象,选取合适特征向量、归纳合理故障类型、建立相... 针对传统故障诊断方法检测某型潜舰导弹武器系统故障准确率不高、耗时长的问题,提出基于概率神经网络的智能诊断方法。介绍该网络的典型结构及优势所在,以某型潜舰导弹武器系统为验证对象,选取合适特征向量、归纳合理故障类型、建立相应神经网络,并运用Matlab仿真验证。结果表明在现有数据库中,概率神经网络对该系统的故障诊断正确率为77.8%。这表明基于概率神经网络的故障诊断基本能够区分该系统故障类型,大大减少了部队故障诊断时间和人力投入。 展开更多
关键词 智能检测 概率神经网络 潜舰导弹武器系统 故障诊断
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基于概率神经网络和层次分析法的硐室群施工风险评估
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作者 宗志栓 张逸飞 +4 位作者 林作忠 陈晨 杨航 邱泽刚 申玉生 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第3期177-185,共9页
地下硐室群施工风险研究尚处于起步阶段,为快速准确评判风险因素,预防施工安全事故,利用概率神经网络(PNN)和层次分析法(AHP)建立风险评估模型,并研发硐室群施工风险评估软件。通过统计分析硐室群施工风险因素,设置工程地质、自然、设... 地下硐室群施工风险研究尚处于起步阶段,为快速准确评判风险因素,预防施工安全事故,利用概率神经网络(PNN)和层次分析法(AHP)建立风险评估模型,并研发硐室群施工风险评估软件。通过统计分析硐室群施工风险因素,设置工程地质、自然、设计施工和管理4个一级风险因素,23个风险控制指标,建立针对硐室群施工的风险指标体系。收集典型样本数据后,基于PNN对施工风险等级进行评判,同时采用AHP定量分析风险因素权重,迅速捕捉风险点,采取风险控制措施并优化施工方案。运用研发软件对重庆轨道交通18号线歇台子站硐室群施工进行风险评价,得到风险概率等级为Ⅳ,在施工过程中需要重点监测和控制地下水、围岩等级和支护及时性等带来的影响,实例评价结果与现场情况相吻合,验证了该评估软件的有效性和实用性。研究表明:针对硐室群施工建立的指标体系和评估方法能有效预测风险级别,实时指导施工过程,确保地下硐室群施工安全。 展开更多
关键词 硐室群 概率神经网络 层次分析法 风险评价 软件开发
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基于小波概率神经网络的彩色纹理识别 被引量:3
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作者 肖淑苹 杨建雄 陈一栋 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第6期28-31,共4页
提出了一种将颜色信息融入到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别.首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型,用小波变换(WT)进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征,然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别... 提出了一种将颜色信息融入到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别.首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型,用小波变换(WT)进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征,然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别.实验结果证明,该方法的识别效果比较好. 展开更多
关键词 纹理 小波变换 概率神经网络(PNN) 小波概率神经网络(WPNN) 纹理识别
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基于改进的进化概率神经网络的纹理图像识别 被引量:1
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作者 肖淑苹 《电子设计工程》 2016年第16期184-186,190,共4页
计算机现在已经在人们生活中普遍应用,为了使计算机能更好的服务大众,帮助人们更好的生活,提高计算机视觉是一个主要措施。本文基于基本概率神经网络,加入差异化的方法改善了之前的不足,然后提出了一种基于进化概率神经网络的双进化概... 计算机现在已经在人们生活中普遍应用,为了使计算机能更好的服务大众,帮助人们更好的生活,提高计算机视觉是一个主要措施。本文基于基本概率神经网络,加入差异化的方法改善了之前的不足,然后提出了一种基于进化概率神经网络的双进化概率神经网络,将这种方法应用到纹理图像识别中可发现,该方法有效的提高了识别率的正确性,加快了收敛速度,并且具备多样性以及针对性的特点。 展开更多
关键词 纹理识别 概率神经网络 差异进化 进化概率神经网络
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利用概率神经网络预测成岩相——以鄂尔多斯盆地合水地区延长组长8段储层为例 被引量:18
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作者 庞国印 唐俊 +2 位作者 王琪 马晓峰 廖朋 《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期43-47,152-153,共5页
鄂尔多斯盆地合水地区延长组长8段储层非均质性强,传统的成岩相评价方法存在局限,提出了利用概率神经网络进行成岩相预测的新方法。首先对输入项参数进行了研究,选择沉积微相和测井曲线中的自然伽马(GR)、自然电位(SP)、井径测井(CAL)... 鄂尔多斯盆地合水地区延长组长8段储层非均质性强,传统的成岩相评价方法存在局限,提出了利用概率神经网络进行成岩相预测的新方法。首先对输入项参数进行了研究,选择沉积微相和测井曲线中的自然伽马(GR)、自然电位(SP)、井径测井(CAL)、声波时差(AC)、补偿中子(CNL)、密度测井(DEN)数值作为输入层参数,然后对概率神经网络进行训练和检验,最后利用建立好的神经网络对研究区成岩相进行预测,准确率达到90%以上。该方法适用于未取心井区域的成岩相研究。 展开更多
关键词 概率神经网络 成岩相 长8储层 合水地区 鄂尔多斯盆地
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大跨悬索桥损伤定位的自适应概率神经网络研究 被引量:19
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作者 姜绍飞 刘明 +1 位作者 倪一清 高赞明 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期74-78,共5页
由于概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测方面,具有巨大的潜力。而PNN中高斯核函数的宽度,严重影响网络的泛化能力,本文提出了一种运用自适应PNN进行复杂结构的损伤定位研究方法,并与传... 由于概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测方面,具有巨大的潜力。而PNN中高斯核函数的宽度,严重影响网络的泛化能力,本文提出了一种运用自适应PNN进行复杂结构的损伤定位研究方法,并与传统PNN对大跨悬索桥的损伤定位进行了仿真性能比较;同时讨论了噪声程度、特征向量简化对损伤识别精度的影响。研究发现,运用自适应PNN进行损伤定位,不仅性能优于传统PNN,而且进行特征向量简化时,可以提高损伤定位的识别精度。 展开更多
关键词 概率神经网络 损伤定位 识别精度 噪声
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概率神经网络在矿井红外监控图像识别中的应用 被引量:12
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作者 孙继平 陈伟 +2 位作者 王福增 唐亮 李郴 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1206-1210,共5页
对粉煤图像和块煤图像灰度相关矩阵各统计量的数值进行了极差正规化处理,并分析了其统计量的分布特征.使用概率神经网络对粉煤图像和块煤图像进行了识别仿真.实验结果表明,用灰度相关矩阵各统计量作为粉煤图像和块煤图像的识别特征,成... 对粉煤图像和块煤图像灰度相关矩阵各统计量的数值进行了极差正规化处理,并分析了其统计量的分布特征.使用概率神经网络对粉煤图像和块煤图像进行了识别仿真.实验结果表明,用灰度相关矩阵各统计量作为粉煤图像和块煤图像的识别特征,成功地识别出了粉煤和块煤的图像. 展开更多
关键词 概率神经网络 粉煤图像 块煤图像 灰度相关矩阵
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基于有监督学习的概率神经网络的脑电信号分类方法 被引量:12
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作者 吴婷 颜国正 +1 位作者 杨帮华 孙虹 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期803-806,共4页
针对脑机接口(BCI)研究中脑电信号(EEG)的模式识别问题,提出了一种基于有监督学习的概率神经网络(PNN)的分类方法.该方法用学习矢量量化对各类训练样本进行聚类,对平滑参数和距离各类模式中心最近的聚点构造区域,并采用遗传算法在构造... 针对脑机接口(BCI)研究中脑电信号(EEG)的模式识别问题,提出了一种基于有监督学习的概率神经网络(PNN)的分类方法.该方法用学习矢量量化对各类训练样本进行聚类,对平滑参数和距离各类模式中心最近的聚点构造区域,并采用遗传算法在构造的区域内训练网络.利用BCI2003竞赛的标准数据,该方法使得EEG的识别正确率达到93.8%,与竞赛的最好结果(88.7%)相比提高了5.1%,为BCI研究中脑电信号的分类提供了有效的手段. 展开更多
关键词 概率神经网络 监督学习 脑机接口 脑电信号
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基于概率神经网络和KS检验的机械状态监测 被引量:17
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作者 胡峰 吴波 +1 位作者 胡友民 史铁林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期56-57,62,共3页
机械状态监测中经常需要用非线性分类器对机械状态进行分类。概率神经网络是一种典型的非线性分类器。它与传统BP神经网络分类器相比,具有训练速度快,分类准确性高、稳定性好等优点。但是,概率神经网络分类器和其它神经网络分类器一样,... 机械状态监测中经常需要用非线性分类器对机械状态进行分类。概率神经网络是一种典型的非线性分类器。它与传统BP神经网络分类器相比,具有训练速度快,分类准确性高、稳定性好等优点。但是,概率神经网络分类器和其它神经网络分类器一样,存在分类准确性完全依赖现有训练样本的缺陷。当现有训练样本数量不足或机械设备出现了新的状态时,神经网络分类器就不能进行正确分类了,从而造成误报。因此,需要对神经网络分类器的分类结果进行检验。KS检验是一种非参数统计方法,它通过描述两个统计样本的相似性,可以有效的对分类结果进行检验,及时发现概率神经网络的错误,减少误报。 展开更多
关键词 概率神经网络 KS检验 状态监测
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基于三维测量的青年女性臀部体型概率神经网络识别模型构建 被引量:9
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作者 金娟凤 杨允出 +2 位作者 夏馨 倪世明 邹奉元 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期100-104,共5页
快速准确地实现体型识别是人体体型研究的热点。为满足服装臀部合体性的要求,结合青年女性臀部体型特征,构建了基于三维测量的青年女性臀部体型PNN识别模型。首先,运用三维人体测量仪采集数据,并提取6个典型指标,进行臀部体型细分;其次... 快速准确地实现体型识别是人体体型研究的热点。为满足服装臀部合体性的要求,结合青年女性臀部体型特征,构建了基于三维测量的青年女性臀部体型PNN识别模型。首先,运用三维人体测量仪采集数据,并提取6个典型指标,进行臀部体型细分;其次,引入概率神经网络方法,构建以典型指标作为输入层,体型类别作为输出层,径向基函数作为模式层的网络结构模型;再次,利用MatLab R2009a软件对构建的概率神经网络模型进行仿真实验,通过训练获取精度高,结果稳定的模型;最后,测试模型识别精度。结果表明,该模型识别率高,识别性能良好,为女性臀部体型识别提供了一种新方法,同时也拓宽了概率神经网络方法的应用领域。 展开更多
关键词 三维测量 臀部体型 概率神经网络 识别模型
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基于径向基函数概率神经网络的心律失常自动识别 被引量:15
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作者 陈重阳 蔡萍 +1 位作者 施文康 郭能武 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期1475-1477,共3页
讨论了基于径向基函数 ( RBF)的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程 ,并且与 BP算法的径向基神经网络进行了对比 ,同时也测试了网络的容错能力 .结果表明 ,基于RBF的概率神经网络 ,学习速度大大提高 ,同时减小了 BP陷入... 讨论了基于径向基函数 ( RBF)的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程 ,并且与 BP算法的径向基神经网络进行了对比 ,同时也测试了网络的容错能力 .结果表明 ,基于RBF的概率神经网络 ,学习速度大大提高 ,同时减小了 BP陷入局部极小的问题 ,有一定的抗噪声能力 .基于 展开更多
关键词 概率神经网络 心律失常 径向基函数 心电信号
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概率神经网络的平滑参数分析及在地震属性分析中的应用 被引量:13
12
作者 罗浩然 尹成 +1 位作者 丁峰 黄旭日 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期551-558,共8页
概率神经网络(PNN)因训练方法简单且具有较好的分类能力而广泛应用于储层参数预测、裂缝识别及地震属性模式识别。在勘探初期,往往会遇到小样本量的情况,为获得好的模式识别效果,有必要对平滑参数和训练样本的选取方法进行研究。在分析... 概率神经网络(PNN)因训练方法简单且具有较好的分类能力而广泛应用于储层参数预测、裂缝识别及地震属性模式识别。在勘探初期,往往会遇到小样本量的情况,为获得好的模式识别效果,有必要对平滑参数和训练样本的选取方法进行研究。在分析了平滑参数对网络分类符合率的影响后,利用取值试验得到样本归一化情况下平滑参数的最优取值区间。在此基础上进行训练样本选取的随机性、均匀性及数量试验,发现均匀选取各类训练样本时,小样本量能使网络获得较高的分类符合率,而大样本量则能得到更高的分类符合率。X工区的实际应用结果表明,概率神经网络在少井情况下具备一定的应用潜力,可作为勘探初期利用地震属性进行模式识别的一种选择。 展开更多
关键词 概率神经网络 训练样本 平滑参数 地震属性分析 模式识别
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基于改进概率神经网络的手势动作识别 被引量:11
13
作者 尚小晶 田彦涛 +1 位作者 李阳 王立刚 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2010年第5期459-466,共8页
为寻找一种快速且高识别率的手势识别方法,提出一种基于改进的概率神经网络手势识别算法。该算法采用K-W检验方法实现sEMG(Surface-Myoelectrogram Gestures)的特征选择,利用粒子群优化方法对传播率参数进行优化。在7种手部姿势识别的... 为寻找一种快速且高识别率的手势识别方法,提出一种基于改进的概率神经网络手势识别算法。该算法采用K-W检验方法实现sEMG(Surface-Myoelectrogram Gestures)的特征选择,利用粒子群优化方法对传播率参数进行优化。在7种手部姿势识别的实验中,该算法平均正确识别率均在90%以上,而传统BP算法的正确率仅为85.7%。仿真实验结果表明,改进的概率神经网络算法具有更短的训练时间和更强的分类能力。 展开更多
关键词 表面肌电信号 模式识别 概率神经网络 K-W检验 粒子群优化
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基于数据场的概率神经网络算法 被引量:15
14
作者 李春芳 刘连忠 陆震 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1739-1745,共7页
提出基于数据场高斯势约简概率神经网络结构,基本思路:引入数据场估计训练集各类概率密度,选择局部极大密度估计样本构造网络;对初始网络迭代训练,依次扩展各类具有最大密度估计值的误分样本至模式层并调整权重参数,直至满足指定精度.... 提出基于数据场高斯势约简概率神经网络结构,基本思路:引入数据场估计训练集各类概率密度,选择局部极大密度估计样本构造网络;对初始网络迭代训练,依次扩展各类具有最大密度估计值的误分样本至模式层并调整权重参数,直至满足指定精度.采用增量密度计算,保证快速迭代和高概率收敛.基于重采样技术进一步提升泛化精度.实验表明,提出的算法解释精练、拟合优度适中、计算高效. 展开更多
关键词 概率神经网络 数据场 PARZEN窗 重采样
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基于概率神经网络的煤层顶板砂岩含水层富水性预测 被引量:12
15
作者 刘德民 连会青 +1 位作者 韩永 李飞 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2014年第9期336-338,共3页
以谢桥矿为例,分析了8煤层开采最大导水裂隙带发育的高度,确定了顶板砂岩水预测的范围,研究了顶板富水性的影响因素,建立了评价指标体系,在此基础上利用概率神经网络预测了煤层顶板砂岩的富水性。
关键词 概率神经网络 顶板砂岩含水层 富水性 预测
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采用概率神经网络的汽轮机故障诊断方法 被引量:18
16
作者 张建华 侯国莲 +1 位作者 孙晓刚 袁桂丽 《动力工程》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期698-701,共4页
针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了采用概率神经网络(PNN)的汽轮发电机组故障诊断方法。由于PNN学习算法简单、训练和泛化速度快,因此可以满足实时处理要求。此外,很容易把新的训练样本添加到... 针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了采用概率神经网络(PNN)的汽轮发电机组故障诊断方法。由于PNN学习算法简单、训练和泛化速度快,因此可以满足实时处理要求。此外,很容易把新的训练样本添加到以前训练好的分类器中,便于提高故障诊断结果的准确性。仿真结果表明:该诊断方法快速、准确且易于工程实现。 展开更多
关键词 动力机械工程 汽轮机 故障诊断 概率神经网络
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基于概率神经网络的制冷空调系统故障诊断分析 被引量:13
17
作者 卞荷洁 谷波 黎远光 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1613-1616,1622,共5页
选择热力参数集组成反映制冷系统故障状态的特征向量,提出了利用概率神经网络通过模式分类来联系系统故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.对实际试验结果的应用尝试表明,该诊断方法可行且有效,为开发以人工神经网络为框架的制冷... 选择热力参数集组成反映制冷系统故障状态的特征向量,提出了利用概率神经网络通过模式分类来联系系统故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.对实际试验结果的应用尝试表明,该诊断方法可行且有效,为开发以人工神经网络为框架的制冷系统故障诊断系统提供了研究基础. 展开更多
关键词 制冷空调系统 故障诊断 模式分类 概率神经网络
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基于概率神经网络的柴油机故障诊断与预测研究 被引量:13
18
作者 郑小倩 胡仕强 吴舰 《工矿自动化》 北大核心 2013年第9期104-108,共5页
针对柴油机故障诊断、预测难的问题,分析了柴油机常见故障及影响因素,介绍了柴油机故障数据的提取、分析和处理方法,建立了一种基于概率神经网络的故障诊断与预测模型。仿真结果表明,该模型能够有效地对柴油机等复杂机械系统故障进行诊... 针对柴油机故障诊断、预测难的问题,分析了柴油机常见故障及影响因素,介绍了柴油机故障数据的提取、分析和处理方法,建立了一种基于概率神经网络的故障诊断与预测模型。仿真结果表明,该模型能够有效地对柴油机等复杂机械系统故障进行诊断和预测,可以快速准确地给出诊断结果,其故障诊断和预测准确率达到94.84%。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 预测 概率神经网络 PNN
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基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析 被引量:27
19
作者 姬东朝 宋笔锋 易华辉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2009年第1期82-85,共4页
针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性。首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比... 针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性。首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果。仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法。 展开更多
关键词 故障诊断 概率神经网络 反向传播神经网络
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基于概率神经网络的电子油门踏板故障诊断 被引量:13
20
作者 蒋玉秀 赵晓欢 邓元望 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1370-1377,共8页
针对电子油门踏板的工作状况,基于概率神经网络原理,建立故障诊断模型。根据实际采集的试验数据,通过电子油门踏板故障分类器设计并定义6种故障判断模式,测试4组不同故障顺序的试验样本。在MATLAB中检查定义变量对应的维度后,开展故障诊... 针对电子油门踏板的工作状况,基于概率神经网络原理,建立故障诊断模型。根据实际采集的试验数据,通过电子油门踏板故障分类器设计并定义6种故障判断模式,测试4组不同故障顺序的试验样本。在MATLAB中检查定义变量对应的维度后,开展故障诊断,得出正确的诊断结果。研究结果表明:概率神经网络故障模型可以省时、高效地预测故障类型,且测试试验数据显示顺序结构诊断用时最少。 展开更多
关键词 电子油门踏板 概率神经网络 故障模型 故障诊断
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