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基于滑动概率神经网络的早期故障诊断 被引量:3
1
作者 张庆 徐光华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1036-1040,共5页
针对机电设备早期故障难以识别的问题,提出了一种动态的概率密度估计方法———滑动概率神经网络,用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程,及时发现早期故障.该网络以固定不变的抽样集作为第一层,动态滑动的测量信号作为样本层,通过求... 针对机电设备早期故障难以识别的问题,提出了一种动态的概率密度估计方法———滑动概率神经网络,用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程,及时发现早期故障.该网络以固定不变的抽样集作为第一层,动态滑动的测量信号作为样本层,通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计,将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上.将网络分解成以测量值为中心的子网络,来实现网络的递归运算,并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数,从而提高了网络的计算实时性.通过压缩机喘振过程数据的应用实例,表明该方法能够有效识别故障的早期征兆. 展开更多
关键词 滑动概率神经网络 概率密度估计 早期故障诊断
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基于滑动图卷积神经网络的输电线路点云分类模型 被引量:5
2
作者 吴晨曦 丁建 +2 位作者 王彬 徐懿华 曹晖 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2022年第12期28-34,共7页
图卷积神经网络虽然可以对初始点云数据进行直接处理,但其只在局部尺度上独立提取点特征,未将局部点互相关联起来则会影响点云数据分类精度。因此,本文在考虑点云数据整体几何关系和拓扑信息的基础上,提出了一种基于滑动图卷积神经网络... 图卷积神经网络虽然可以对初始点云数据进行直接处理,但其只在局部尺度上独立提取点特征,未将局部点互相关联起来则会影响点云数据分类精度。因此,本文在考虑点云数据整体几何关系和拓扑信息的基础上,提出了一种基于滑动图卷积神经网络的输电线路点云分类模型。首先,通过最远点采样方法从原始点云中迭代子采样点集,有效地降低模型复杂度和时间消耗;其次,利用多尺度K近邻对子采样点集建立局部有向图;再次,采用边缘卷积滑动地提取局部图特征,计算点云上的每一个点与其相邻点之间的边缘特征;最后,利用全局最大池化层进行点云分类。所提模型首先在公用数据集上进行预训练,之后再用标注过的由激光雷达实地采集的输电线路点云数据进行验证。实验结果证明,本文所提模型在公用数据集和实际数据集上均取得较好的分类效果,分类准确率比通用的ECC、PointNet、PointNet++等方法高出至少1.5%。 展开更多
关键词 输电线路点云 滑动图卷积神经网络 边缘卷积 最远点采样
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应用于水利工程建设优化开发顺序的状态滑动排序模型
3
作者 杨侃 张和平 丰景春 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第3期117-119,共3页
应用于水利工程建设优化开发顺序的状态滑动排序模型杨侃,张和平(河海大学水文水资源及环境学院南京210098)(南京水文水资源研究所南京210024)丰景春(河海大学国际工商学院南京210098)确定水利工程的最优开发... 应用于水利工程建设优化开发顺序的状态滑动排序模型杨侃,张和平(河海大学水文水资源及环境学院南京210098)(南京水文水资源研究所南京210024)丰景春(河海大学国际工商学院南京210098)确定水利工程的最优开发次序和最优开发时间是水利建设宏观经... 展开更多
关键词 水利工程 水电站 网络滑动模型
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ARIMA-BP神经网络高速列车隧道压力波预测模型研究 被引量:7
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作者 陈春俊 杨露 +1 位作者 何智颖 周林春 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第10期80-86,共7页
为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权K最近邻(WKNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态... 为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权K最近邻(WKNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态数据,并根据相似程度确定数据权重,构建预测用的历史数据。分别采用差分自回归滑动平均(ARIMA)与BP神经网络(BPNN)模型对隧道压力波进行预测,并将两种预测结果并联考虑,形成ARIMA-BPNN隧道压力波组合预测模型。利用武广客运专线某隧道压力波实测数据进行仿真。仿真结果表明:与WCM-WKNN-ARIMA及WCM-WKNN-BPNN单一预测模型以及WCM-ARIMA-BPNN组合预测模型相比,所建立组合模型能有效对隧道压力波进行预测,且能够取得更高精度的预测结果。 展开更多
关键词 高速列车 隧道压力波预测模型 差分自回归滑动平均-BP神经网络组合模型 工况匹配算法 加权K最近邻算法
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基于CFD的船舶双螺旋桨水动力性能分析 被引量:4
5
作者 孔金平 吴波涛 孔令志 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第5期37-41,共5页
目前,采用双螺旋桨的船舶较为广泛,但是由于船桨之间的相互干扰,造成螺旋桨水动力性能存在差异。本文以某型船舶双螺旋桨作为研究对象,基于滑动网络技术,采用ICEM软件建立螺旋桨的三维模型,采两种不同的湍流模型,分析了湍流模型对螺旋... 目前,采用双螺旋桨的船舶较为广泛,但是由于船桨之间的相互干扰,造成螺旋桨水动力性能存在差异。本文以某型船舶双螺旋桨作为研究对象,基于滑动网络技术,采用ICEM软件建立螺旋桨的三维模型,采两种不同的湍流模型,分析了湍流模型对螺旋桨水动力性能的影响。采用对称边界模型对双螺旋桨进行数值计算,与单螺旋桨进行对比分析,双螺旋桨提升了推进效率。 展开更多
关键词 CFD 水动力性能 双螺旋桨 滑动网络
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船舶动力设备退化基线计算及预测方法 被引量:1
6
作者 蔡玉良 孙晓磊 +1 位作者 张晋彪 方宇 《舰船科学技术》 北大核心 2020年第7期141-147,153,共8页
船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化... 船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。 展开更多
关键词 船舶动力设备 退化基线 健康状态评估 滑动概率神经网络 时间序列 预测
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融合关键词的中文新闻文本摘要生成 被引量:8
7
作者 宁珊 严馨 +2 位作者 徐广义 周枫 张磊 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第12期2265-2272,共8页
针对现有基于seq2seq模型在生成摘要时容易出现语义无关的摘要词,同时没有考虑到关键词在摘要生成中的作用,提出一种融合关键词的中文新闻文本摘要生成方法。首先将源文本词依次输入到Bi-LSTM模型中;然后将得到的时间步隐藏状态输入到... 针对现有基于seq2seq模型在生成摘要时容易出现语义无关的摘要词,同时没有考虑到关键词在摘要生成中的作用,提出一种融合关键词的中文新闻文本摘要生成方法。首先将源文本词依次输入到Bi-LSTM模型中;然后将得到的时间步隐藏状态输入到滑动卷积神经网络,提取每个词与相邻词之间的局部特征;其次利用关键词信息和门控单元对新闻文本信息进行过滤,去除冗余信息;再通过自注意力机制获得每个词的全局特征信息,最终编码得到具有层次性的局部结合全局的词特征表示;将编码得到的词特征表示输入到带有注意力机制的LSTM模型中解码得到摘要信息。该方法通过滑动卷积网络对新闻词的n-gram特征建模,在此基础上利用自注意力机制,获得具有层次性的局部结合全局的词特征表示。同时,考虑了关键词在新闻摘要生成中的重要作用,利用门控单元去除冗余信息,以获得更精准的新闻文本信息。在搜狗全网新闻语料上的实验表明,该方法能够有效提高摘要生成质量,能够有效地提高ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L值。 展开更多
关键词 文本摘要生成 滑动卷积网络 关键词信息融合 门控单元 全局编码
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基于ARIMA-ANN预测模型的能量感知路由算法 被引量:2
8
作者 蔡钊 马林华 +1 位作者 宋博 唐红 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期1064-1070,共7页
针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在... 针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在减小网络开销的同时,也防止了部分低电量节点的能量被快速耗尽,延长了网络的生存周期。此外,新路由还采用ARIMA-ANN组合能量预测模型对节点的剩余电量进行预测,降低了由于拓扑控制(TC)消息丢失对选择路由所造成的影响。这种新型路由协议在无线传感器网络领域有比较广阔的应用前景。 展开更多
关键词 OLSR路由 能量感知 复合能量开销 人工神经网络-自回归差分滑动平均组合模型
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Parametric modeling of carbon nanotubes and estimating nonlocal constant using simulated vibration signals-ARMA and ANN based approach 被引量:1
9
作者 Saeed Lotfan Reza Fathi 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第3期461-472,共12页
Nonlocal continuum mechanics is a popular growing theory for investigating the dynamic behavior of Carbon nanotubes(CNTs).Estimating the nonlocal constant is a crucial step in mathematical modeling of CNTs vibration b... Nonlocal continuum mechanics is a popular growing theory for investigating the dynamic behavior of Carbon nanotubes(CNTs).Estimating the nonlocal constant is a crucial step in mathematical modeling of CNTs vibration behavior based on this theory.Accordingly,in this study a vibration-based nonlocal parameter estimation technique,which can be competitive because of its lower instrumentation and data analysis costs,is proposed.To this end,the nonlocal models of the CNT by using the linear and nonlinear theories are established.Then,time response of the CNT to impulsive force is derived by solving the governing equations numerically.By using these time responses the parametric model of the CNT is constructed via the autoregressive moving average(ARMA)method.The appropriate ARMA parameters,which are chosen by an introduced feature reduction technique,are considered features to identify the value of the nonlocal constant.In this regard,a multi-layer perceptron(MLP)network has been trained to construct the complex relation between the ARMA parameters and the nonlocal constant.After training the MLP,based on the assumed linear and nonlinear models,the ability of the proposed method is evaluated and it is shown that the nonlocal parameter can be estimated with high accuracy in the presence/absence of nonlinearity. 展开更多
关键词 nonlocal theory nonlocal parameter estimation autoregressive moving average artificial neural network feature reduction
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A novel robust fixed time synchronization of complex network subject to input nonlinearity in the presence of uncertainties and external disturbances
10
作者 Mehrdad SHIRKAVAND Mohammad Reza SOLTANPOUR 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第2期418-431,共14页
This paper studies the global fixed time synchronization of complex dynamical network,including non-identical nodes with disturbances and uncertainties as well as input nonlinearity.First,a novel fixed time sliding ma... This paper studies the global fixed time synchronization of complex dynamical network,including non-identical nodes with disturbances and uncertainties as well as input nonlinearity.First,a novel fixed time sliding manifold is constructed to achieve the fixed time synchronization of complex dynamical network with disturbances and uncertainties.Second,a novel sliding mode controller is proposed to realize the global fixed time reachability of sliding surfaces.The outstanding feature of the designed control is that the fixed convergence time of both reaching and sliding modes can be adjusted to the desired values in advance by choosing the explicit parameters in the controller,which does not rest upon the initial conditions and the topology of the network.Finally,the effectiveness and validity of the obtained results are demonstrated by corresponding numerical simulations. 展开更多
关键词 complex dynamical networks fixed time sliding mode control SYNCHRONIZATION input nonlinearity UNCERTAINTIES disturbances
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