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基于深度置信网络的炼化空压机故障诊断方法被引量：7: 1; 作者鲁春燕李炜《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期757-763,共7页; 针对炼化空压机故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺,且传统浅层神经网络诊断精度不高等问题,结合深度置信网络(DBN)在特征提取和处理非线性数据等方面的优势,提出一种基于DBN的炼化空压机故障诊断方法。该方法利用空压机状态监测实... 展开更多; 关键词空压机深度置信网络模型故障诊断稳定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究被引量：3: 2; 作者任传栋王志真 +2 位作者刘淑萍刘洪伟侯龙潭《水电能源科学》北大核心 2023年第10期100-103,61,共5页; 大坝位移可直接影响大坝的质量和运行安全,为找出大坝位移的合理预测模型,以时间卷积神经网络模型为基础(TCN),采用遗传算法对麻雀搜索算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和蝙蝠算法(BA)三种仿生算法进行改进,得到MSSA、MGWO、MBA三种优化算法,... 展开更多; 关键词坝体位移时间卷积神经网络麻雀搜索算法遗传算法深度置信网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

贫数据中基于模型自训练的空气处理设备故障诊断被引量：1: 3; 作者孟华裴迪 +3 位作者阮应君钱凡悦邓永康郑铭桦《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期454-461,共8页; 针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练... 展开更多; 关键词故障检测与诊断空气处理设备贫数据特征选择深度置信网络自训练模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

舰船网络安全信息的智能分类研究被引量：1: 4; 作者赵学民《舰船科学技术》北大核心 2021年第16期133-135,共3页; 舰船网络一旦被非法者侵入,就会造成舰船机密信息被窃取和泄露的风险,因此及时发现入侵者行为,对于及时规避舰船网络入侵风险具有重要的现实意义。为此,结合深度学习算法进行舰船网络安全信息高精度分类方法的研究十分必要。该研究首先... 展开更多; 关键词深度学习深度置信网络模型舰船网络安全信息高精度分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于行车风险场的高速公路交织区车辆轨迹预测方法被引量：1: 5; 作者秦雅琴董帅 +3 位作者谢济铭陈亮刘拥华郭淼《汽车安全与节能学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期952-961,共10页; 为提高交织区车辆轨迹预测精度,该文提出了一种融合行车风险场和车辆换道意图的车辆轨迹预测方法。分析交织区驾驶人驾驶需求变化,利用行车风险场模型统一表示车辆行驶时的交互风险;采用隐Markov模型识别车辆换道意图;通过深度置信网络... 展开更多; 关键词智能交通驾驶需求行车风险场换道意图深度置信网络在线学习机(DBN_OSELM)模型轨迹预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

分布式AP选择策略在室内定位中的应用被引量：7: 6; 作者葛柳飞赵秀兰 +2 位作者李克清戴欢张骞《传感器与微系统》 CSCD 2015年第9期154-157,共4页; 由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性。针对该问题,提出一种分布式AP选... 展开更多; 关键词无线接入点室内定位相关性深度置信网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DBN-DNN的离散制造车间订单完工期预测方法被引量：12: 7; 作者刘道元郭宇 +2 位作者黄少华方伟光杨能俊《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2445-2452,共8页; 准确的订单完工期预测是离散制造车间生产计划制定、调度排产、产品按时交付的重要保证。基于海量的多源制造数据,设计了一种基于深度置信网络—深度神经网络(DBN-DNN)的预测模型,用于实现具有大数据特征的制造系统订单完工期快速预测... 展开更多; 关键词大数据订单完工期回归预测深度置信网络—深度神经网络模型离散制造车间; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度置信网络的炼化空压机故障诊断方法被引量：7: 1; 作者鲁春燕李炜; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期757-763,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61364011 61461028) 甘肃省先进控制重点实验室开放基金项目(XJK201809); 文摘针对炼化空压机故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺,且传统浅层神经网络诊断精度不高等问题,结合深度置信网络(DBN)在特征提取和处理非线性数据等方面的优势,提出一种基于DBN的炼化空压机故障诊断方法。该方法利用空压机状态监测实测数据,实现训练网络的无监督特征学习和有监督微调,构建空压机故障的深层网络模型,从而实现对空压机故障类型的有效智能诊断。为评估该方法的有效性,与传统的故障诊断方法进行了比较研究,结果表明,该方法的诊断精度优于传统的故障诊断方法,且稳定性更好。; 关键词空压机深度置信网络模型故障诊断稳定性; Keywords air compressor deep belief network model fault diagnosis stability; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究被引量：3: 2; 作者任传栋王志真刘淑萍刘洪伟侯龙潭; 机构山东省水利勘测设计院有限公司山东省农业交流合作中心山东省水利工程建设质量与安全中心; 出处《水电能源科学》北大核心 2023年第10期100-103,61,共5页; 文摘大坝位移可直接影响大坝的质量和运行安全,为找出大坝位移的合理预测模型,以时间卷积神经网络模型为基础(TCN),采用遗传算法对麻雀搜索算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和蝙蝠算法(BA)三种仿生算法进行改进,得到MSSA、MGWO、MBA三种优化算法,并引入深度置信网络模型(DBN)构建了D-MSSA-TCN、D-MGWO-TCN、D-MBA-TCN三种组合赋权模型,以均方根误差、决定系数、平均绝对误差、效率系数和GPI指数为精度指标体系,结果表明在三种优化仿生算法中,MSSA算法的运行效率及精度最高,三种组合模型的精度显著高于其余模型,其中D-MSSA-TCN模型在所有模型中精度最高,可推荐用于估算坝体位移。; 关键词坝体位移时间卷积神经网络麻雀搜索算法遗传算法深度置信网络模型; Keywords dam displacement temporal convolutional neural network sparrow search algorithm genetic algorithm deepbelief networkmodel; 分类号 TV698.1 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贫数据中基于模型自训练的空气处理设备故障诊断被引量：1: 3; 作者孟华裴迪阮应君钱凡悦邓永康郑铭桦; 机构同济大学机械与能源工程学院; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期454-461,共8页; 基金国家重点研发计划(2020YFD1100504)。; 文摘针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练的诊断准确率较单纯DBN最高可提升19.5%。提出均匀抽样及按比例抽样2种自训练伪标签抽样策略,二者的诊断准确率均随抽样数减小而增大,在不同抽样数中的最大差异为3.42%;在所有贫数据样本中,均匀抽样策略始终优于按比例抽样,诊断准确率最大相差1.39%,表明在故障标签匮乏时,采用均匀抽样策略及较小的抽样数有利于提升DBN自训练的诊断性能。; 关键词故障检测与诊断空气处理设备贫数据特征选择深度置信网络自训练模型; Keywords fault detection and diagnosis air handling unit poor data feature selection deep belief network self-training model; 分类号 TU119 [建筑科学—建筑理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名舰船网络安全信息的智能分类研究被引量：1: 4; 作者赵学民; 机构郑州航空工业管理学院智能工程学院; 出处《舰船科学技术》北大核心 2021年第16期133-135,共3页; 基金河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(172102210528); 文摘舰船网络一旦被非法者侵入,就会造成舰船机密信息被窃取和泄露的风险,因此及时发现入侵者行为,对于及时规避舰船网络入侵风险具有重要的现实意义。为此,结合深度学习算法进行舰船网络安全信息高精度分类方法的研究十分必要。该研究首先采集舰船网络安全信息数据并进行归一化处理,然后利用深度学习中的深度置信网络模型,提取舰船网络安全信息特征,最后利用随机森林分类器进行舰船网络安全信息类型分类。结果表明:与其他分类方法相比,研究方法应用下,检测率、准确度均更高,而虚警率则较低,达到了高精度舰船网络安全信息分类的要求。; 关键词深度学习深度置信网络模型舰船网络安全信息高精度分类; Keywords deep learning deep confidence network model optical fiber sensor network,ship network intrusion behavior security information high precision recognition and classification; 分类号 TN142.8 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于行车风险场的高速公路交织区车辆轨迹预测方法被引量：1: 5; 作者秦雅琴董帅谢济铭陈亮刘拥华郭淼; 机构昆明理工大学交通工程学院; 出处《汽车安全与节能学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期952-961,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(72261021)。; 文摘为提高交织区车辆轨迹预测精度,该文提出了一种融合行车风险场和车辆换道意图的车辆轨迹预测方法。分析交织区驾驶人驾驶需求变化,利用行车风险场模型统一表示车辆行驶时的交互风险;采用隐Markov模型识别车辆换道意图;通过深度置信网络在线学习机(DBN_OSELM)模型对输入特征进行多维度扩展和融合,提高交织区轨迹预测的准确率;最后,基于CitySim数据集对所提方法进行评估。结果表明:模型能以较高的准确率预测高速公路交织区的车辆轨迹,交织区驾驶人3类驾驶需求(汇入、保持、驶出)的车辆轨迹预测均方根误差(RMSE)分别为0.6835、0.2574、0.6315,平均位移误差(ADE)分别为0.46、0.21、0.48 m。该研究成果有助于提高复杂场景下的车辆轨迹预测精度,改善交织区的交通安全。; 关键词智能交通驾驶需求行车风险场换道意图深度置信网络在线学习机(DBN_OSELM)模型轨迹预测; Keywords intelligent transportation driving demand driving risk field lane-change intention deep belief; 分类号 U492.84 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名分布式AP选择策略在室内定位中的应用被引量：7: 6; 作者葛柳飞赵秀兰李克清戴欢张骞; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院常熟理工学院计算机科学与工程学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2015年第9期154-157,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61300186) 江苏省高校自然科学研究面上项目(13KJB510001) 苏州市物联网工程应用重点实验室项目(SZS201407); 文摘由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性。针对该问题,提出一种分布式AP选择算法,能够有效去除较大噪声和位置分辨能力弱的AP节点。通过将室内区域划分为若干个子区域,并计算子区域与AP节点的相关性,选取相关性优的AP节点作为该子区域的训练节点,最后通过深度置信网络模型进行定位模型训练。实验结果表明:在12 m×12 m的区域范围内,该算法平均定位误差为0.415 1 m,较BP算法、RADAR算法而言,平均定位误差分别降低了35.95%,46.78%,运行时间分别减少了22.8%,32.9%。; 关键词无线接入点室内定位相关性深度置信网络模型; Keywords wireless access point indoor location correlation deep belief networks（DBN） model; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DBN-DNN的离散制造车间订单完工期预测方法被引量：12: 7; 作者刘道元郭宇黄少华方伟光杨能俊; 机构南京航空航天大学机电学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2445-2452,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51575274) 国防基础科研资助项目(JCKY2016605B006,JCKY2017203C105)。; 文摘准确的订单完工期预测是离散制造车间生产计划制定、调度排产、产品按时交付的重要保证。基于海量的多源制造数据,设计了一种基于深度置信网络—深度神经网络(DBN-DNN)的预测模型,用于实现具有大数据特征的制造系统订单完工期快速预测。选取ReLU为激活函数训练深度置信网络以提取特征,完成预训练;将预训练网络的权重和偏置参数传递至深度神经网络作为预测模型的初始化参数,并增加dropout和L2正则化,避免预测模型的过拟合问题。以某航天机加车间的10000条具有1059个特征的样本为数据集进行了数值实验,通过与多隐含层反向传播神经网络、主成分分析和反向传播神经网络的结合、主成分分析和支持向量回归的结合3种常用预测模型的对比分析,验证了所建立的预测模型在准确度和适用性方面具有更优的性能。; 关键词大数据订单完工期回归预测深度置信网络—深度神经网络模型离散制造车间; Keywords big data order completion time regression and prediction deep belief network-deep neural network model discrete manufacturing workshop; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 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	基于深度置信网络的炼化空压机故障诊断方法	鲁春燕李炜	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究	任传栋王志真刘淑萍刘洪伟侯龙潭	《水电能源科学》北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	贫数据中基于模型自训练的空气处理设备故障诊断	孟华裴迪阮应君钱凡悦邓永康郑铭桦	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	舰船网络安全信息的智能分类研究	赵学民	《舰船科学技术》北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于行车风险场的高速公路交织区车辆轨迹预测方法	秦雅琴董帅谢济铭陈亮刘拥华郭淼	《汽车安全与节能学报》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	分布式AP选择策略在室内定位中的应用	葛柳飞赵秀兰李克清戴欢张骞	《传感器与微系统》 CSCD	2015	7	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于DBN-DNN的离散制造车间订单完工期预测方法	刘道元郭宇黄少华方伟光杨能俊	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2020	12	在线阅读下载PDF 职称材料