基于粗糙集理论多区域并行神经分类器在变电站故障诊断中的应用 被引量：1

1

作者 苏宏升 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第A02期207-210,共4页

针对变电站故障诊断中不确定信息多和实时性要求高的特点,以变电站的开关保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和神经网络理论的多区域并行神经分类器的变电站故障诊断方法.该方法首先将变电站故障划分为多个独立的故障单元,针对每... 针对变电站故障诊断中不确定信息多和实时性要求高的特点,以变电站的开关保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和神经网络理论的多区域并行神经分类器的变电站故障诊断方法.该方法首先将变电站故障划分为多个独立的故障单元,针对每个区域故障单元建立故障模式库,利用粗糙集的知识约简和不确定信息的处理能力,对故障模式库并行挖掘,实行属性优选,再运用神经网络对故障诊断知识进行模式识别.将其应用于变电站故障诊断专家系统中,应用结果显示该方法不仅能缩小问题求解规模,实时性高,而且具有较强的抗干扰能力,是一种有效的变电站故障诊断方法. 展开更多

关键词 变电站 粗糙集 神经分类器 故障诊断

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一种基于模糊感知器的模糊神经分类器 被引量：1

2

作者 许丽净 余英林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期131-134,共4页

隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况 ,模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的 .针对这一问题 ,根据模糊积分的思想 ,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度 ,以此为依据为输入特征划分... 隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况 ,模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的 .针对这一问题 ,根据模糊积分的思想 ,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度 ,以此为依据为输入特征划分合适的模糊变量 。 展开更多

关键词 模糊感知器 模糊密度 模糊神经分类器 隶属函数 神经网络

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应用BP神经网络分类器识别交通标志 被引量：25

3

作者 杨斐 王坤明 +1 位作者 马欣 朱双东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第10期120-121,共2页

介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的... 介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的训练、测试与对加入噪声图像进行识别3个步骤，经实验取得了良好的识别效果。 展开更多

关键词 BP神经网络分类器 图像识别 道路交通标志

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基于权值与结构确定法的单极Sigmoid神经网络分类器 被引量：6

4

作者 张雨浓 陈俊维 +2 位作者 刘锦荣 曲璐 黎卫兵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期766-770,809,共6页

构造了以单极Sigmoid函数作为隐层神经元激励函数的神经网络分类器,网络中输入层到隐层的权值和隐层神经元的阈值均为随机生成。同时,结合利用伪逆思想一步计算出隐层和输出层神经元之间连接权值的权值直接确定(WDD)法,进一步提出了具... 构造了以单极Sigmoid函数作为隐层神经元激励函数的神经网络分类器,网络中输入层到隐层的权值和隐层神经元的阈值均为随机生成。同时,结合利用伪逆思想一步计算出隐层和输出层神经元之间连接权值的权值直接确定(WDD)法,进一步提出了具有边增边删和二次删除策略的网络结构自确定法,用来确定神经网络最优权值和结构。数值实验结果表明,该算法能够快速有效地确定单极Sigmoid激励函数神经网络分类器的最优网络结构;分类器的分类性能良好。 展开更多

关键词 单极Sigmoid函数 神经网络分类器 权值直接确定法 数值实验

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基于分步相关成分分析的中药材质量鉴别神经元分类器 被引量：5

5

作者 范骁辉 程翼宇 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期2227-2231,共5页

提出并构建了一种基于分步相关成分分析的神经元分类器 ( SCCA-HBP) ,并将其用于中药材质量模式分类 .通过从色谱分析所得到的高维数据集中分步提取分类相关成分 ,获取化学模式特征向量 ,使神经元分类器输入模式向量的维数降低 .此外 ,... 提出并构建了一种基于分步相关成分分析的神经元分类器 ( SCCA-HBP) ,并将其用于中药材质量模式分类 .通过从色谱分析所得到的高维数据集中分步提取分类相关成分 ,获取化学模式特征向量 ,使神经元分类器输入模式向量的维数降低 .此外 ,提出用带输出误差死区的混合 BP算法训练神经元分类器 ,提高了网络学习训练速度和分类准确性 .以 3 2个当归样品质量等级分类鉴别为例考察本方法 ,分类正确率为1 0 0 % ,优于 PCA-BP( 84.4% )和 SCCA-BP( 90 .6% )方法 ;且训练时间仅为 BP算法的 5 4.2 % . 展开更多

关键词 中药材质量评价 当归 模式特征提取 化学模式分类 神经元分类器

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神经网络分类器的组合 被引量：13

6

作者 韩宏 杨静宇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第12期1488-1492,共5页

利用神经网络分类器组合 ,对手写体数字识别问题进行了研究 .通过对同一训练样本集抽取不同特征集合 ,从而获得不同的神经网络分类器 .对这些分类器的分类结果组合得到最终的分类结果 .提出性能函数 PF(S,T)用来确定阈值 S,T,从而获得... 利用神经网络分类器组合 ,对手写体数字识别问题进行了研究 .通过对同一训练样本集抽取不同特征集合 ,从而获得不同的神经网络分类器 .对这些分类器的分类结果组合得到最终的分类结果 .提出性能函数 PF(S,T)用来确定阈值 S,T,从而获得错误率与拒识率间的最佳平衡 .实验结果表明 ,此种分类器组合方法能根据不同应用的要求 ,自动地选取性能函数中的参数 ,减少分类错误率 ,提高识别的可靠性 . 展开更多

关键词 神经网络分类器 分类器组合 字符识别

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模糊神经网络分类器的主动学习方法 被引量：4

7

作者 胡静 高隽 杨静 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期241-246,共6页

针对模糊神经网络分类器设计过程中所遇到的样本采样与标注过程耗时、代价大的问题,提出了一个新颖的模糊神经网络分类器主动学习方法,以最小-最大边界法以及确定样本的不确定性阈值两个新概念为主动样本选择准则,确保选择其中信息量尽... 针对模糊神经网络分类器设计过程中所遇到的样本采样与标注过程耗时、代价大的问题,提出了一个新颖的模糊神经网络分类器主动学习方法,以最小-最大边界法以及确定样本的不确定性阈值两个新概念为主动样本选择准则,确保选择其中信息量尽可能大的样本进行标注,使得网络设计过程中对未标注样本的标注工作量和时间大为减少.实验结果表明,该方法与模糊神经网络的被动学习模型相比,训练样本数目大为减少,训练时间大大缩短. 展开更多

关键词 主动学习算法 模糊神经网络分类器 最小-最大边界法 不确定性阈值 模糊隶属度值

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一种具有容错能力的自适应神经网络分类器 被引量：2

8

作者 邵栋 周志华 陈兆乾 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期291-295,共5页

在国内外容错型神经网络研究的基础上 ,提出了一种具有容错能力的自适应神经网络 FTART4.该算法针对解决多点断路故障容错性的难点 ,提出了一种独特的增加网络冗余的方法 ,通过确定故障敏感点达到了冗余度与容错性的平衡 .同时对 FTART... 在国内外容错型神经网络研究的基础上 ,提出了一种具有容错能力的自适应神经网络 FTART4.该算法针对解决多点断路故障容错性的难点 ,提出了一种独特的增加网络冗余的方法 ,通过确定故障敏感点达到了冗余度与容错性的平衡 .同时对 FTART4神经网络解决多点断路故障问题进行了严谨的形式化分析 ,给出了 FTART4算法的完整描述 .采用通用的神经网络测试数据对算法进行了测试 。 展开更多

关键词 冗余 断路故障 自适应神经网络分类器 容错

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基于Dempster-shafer理论的多个神经网络分类器融合算法 被引量：2

9

作者 易正俊 黄瀚敏 黄席樾 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期33-36,共4页

用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数 ,避免采用BP算法存在易于陷入局部极值 ,使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态 ,由于每个分类器的特征输入不同 ,不能被一个分类器识别的模式 ,却可能被另一个分类器识别 ,为了提高模式... 用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数 ,避免采用BP算法存在易于陷入局部极值 ,使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态 ,由于每个分类器的特征输入不同 ,不能被一个分类器识别的模式 ,却可能被另一个分类器识别 ,为了提高模式识别的精度 ,可将一个模式识别问题由多个分类器来完成 ,将每一个分类器的输出结果作为一条证据 ,确定各分类器的基本概率指派函数 ,再用证据组合理论融合证据信息 。 展开更多

关键词 Dempeter-shafer理论 证据组合理论 神经网络分类器 信息融合算法

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一种多分辨率组合的模糊神经网络分类器 被引量：3

10

作者 陈曦 靳东明 李志坚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期928-933,共6页

提出一种多分辨率组合的分类器 (MRCC)模型和相应的学习算法 ,发展了Simpson的模糊最小最大神经网络 (FMM)方法 .它克服了原始模型的几个缺点 :训练结果不依赖于训练样本出现的次序 ,超盒扩张不受一个固定的最大尺度限制 .和原始模型的... 提出一种多分辨率组合的分类器 (MRCC)模型和相应的学习算法 ,发展了Simpson的模糊最小最大神经网络 (FMM)方法 .它克服了原始模型的几个缺点 :训练结果不依赖于训练样本出现的次序 ,超盒扩张不受一个固定的最大尺度限制 .和原始模型的超盒相比较 ,新模型的超盒中引入了一个参数表示超盒对于训练样本的分类正确率 ,称为超盒置信度 .新的学习算法假设样本在一定尺度下均匀分布 ,从而能够在线调整超盒置信度参数 .新的学习算法采用多分辨率组合的方法 ,消除了原始算法中选择超盒最大尺度限制参数的困难 .实验表明 ,MRCC模型与原始FMM模型相比 ,分类性能更好 ,学习算法的自适应能力更强 ,建立的模糊超盒数更少 ,并行处理能力更强 . 展开更多

关键词 模糊神经网络分类器 模式分类 模糊最小最大神经网络 递归训练 多分辨率组合 局部均匀分布 超盒置信度

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基于快速组合神经网络分类器的数字调制识别新方法 被引量：3

11

作者 吕铁军 肖先赐 《信号处理》 CSCD 2001年第1期17-20,共4页

单个神经网络分类器无法提供一种对所有数据进行精确解释的能力，但是会对部分数据贡献一些有用的信息，组合神经网络分类器利用有效的组合算法集成单个分类器，使分类能力得到显著提高。本文提出一种快速非线性组合算法对通信信号的调... 单个神经网络分类器无法提供一种对所有数据进行精确解释的能力，但是会对部分数据贡献一些有用的信息，组合神经网络分类器利用有效的组合算法集成单个分类器，使分类能力得到显著提高。本文提出一种快速非线性组合算法对通信信号的调制类型进行分类，取得了较好的效果，实验结果证明了此方法的有效性。 展开更多

关键词 组合神经网络分类器 数字调制 通信信号 识别

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动态神经网络分类器主动学习算法及其智能控制应用 被引量：2

12

作者 任红格 李冬梅 李福进 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第7期247-251,共5页

针对动态神经网络分类器训练时采样时间长、计算量大的问题,提出一种动态神经网络分类器的主动学习算法。根据主动学习AL(Active Learning)算法中一种改进型不确定性采样策略,综合考虑样本的后验概率及其与已标记样本间的相似性,标注综... 针对动态神经网络分类器训练时采样时间长、计算量大的问题,提出一种动态神经网络分类器的主动学习算法。根据主动学习AL(Active Learning)算法中一种改进型不确定性采样策略,综合考虑样本的后验概率及其与已标记样本间的相似性,标注综合评价得分值较小的样本,将其用于对网络分类器的训练。通过Sobol’敏感度分析法,神经网络适时地增加敏感度值较大或删减敏感度值较小的隐层神经元,以提高其学习速率,减小输出误差。分类器训练仿真实验结果表明,与被动学习算法相比,该算法能够大大缩短网络分类器训练时间,降低其输出误差。将该算法用于液压AGC系统中,实验结果表明,该算法可实现系统中PID控制器参数的在线调节,提高了厚度控制精度,以此验证了该算法的适用性。 展开更多

关键词 主动学习 动态神经网络分类器 Sobol’敏感度分析法 改进型不确定采样策略 液压AGC

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简单非线性神经网络分类器及其在签名认证中的应用 被引量：1

13

作者 邱德红 陈杲 +1 位作者 陈传波 欧阳星明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第19期88-89,92,共3页

该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解决了实际应用中,由于真实签名样本数量少和伪签名样本缺乏,不... 该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解决了实际应用中,由于真实签名样本数量少和伪签名样本缺乏,不能训练神经网络的问题,取得了较好的认证结果。 展开更多

关键词 简单非线性神经网络分类器 签名认证 非线性分类器

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基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器 被引量：1

14

作者 毛玲 孙即祥 季虎 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期52-56,共5页

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显... 针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。 展开更多

关键词 交叉熵 转移函数 模糊神经网络分类器 心肌梗死

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神经网络分类器的特征提取和优选 被引量：2

15

作者 马少华 高峰 +1 位作者 李敏 吴成东 《基础自动化》 CSCD 2000年第6期16-18,共3页

结合木质胶合体缺疵质检过程,论述了用类内方差、类间方差,特征相关度三个目标函数综合测度图像特征差异的技术方法,从而实现了对神经网络输入层神经元的优选,降低了网络规模,提高了分类性能.

关键词 神经网络分类器 特征提取 特征选择 人脑神经网络 数学模型

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BP神经网络分类器在储粮害虫图像检索中的应用研究 被引量：9

16

作者 许振伟 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期103-106,共4页

针对储粮害虫图像检索特点,将BP神经网络分类器技术应用于储粮害虫图像检测和识别,成为近年来的一个研究热点。对采集到的包含储粮害虫的图像使用基于BP神经网络分类器的图像的储粮害虫图像检索方法,可以在线将储粮害虫从图像背景中分... 针对储粮害虫图像检索特点,将BP神经网络分类器技术应用于储粮害虫图像检测和识别,成为近年来的一个研究热点。对采集到的包含储粮害虫的图像使用基于BP神经网络分类器的图像的储粮害虫图像检索方法,可以在线将储粮害虫从图像背景中分离出来,很好地保留了储粮害虫各个部分的纹理特征,并将信息分类存储以备查询。试验和仿真结果证明该算法不仅在线计算量小、便于实时控制,而且能够快速、高效地检测到储粮害虫的有效特征,同时进行分类检索。 展开更多

关键词 图像检索 BP神经网络分类器 储粮害虫

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用HMM框架下的神经网络分类器识别雷达目标 被引量：1

17

作者 周德全 郭耀红 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期107-110,共4页

提出了一种 HMM框架下的神经网络分类器 ,它既克服了普通神经网络不能有效地识别时变信号的缺点 ,又解决了 HMM识别时变信号时不能突出不同信号的差异性问题 .用网络权的遗传算法进化学习解决了 Baum-Welch及 BP网络学习中易陷入局部极... 提出了一种 HMM框架下的神经网络分类器 ,它既克服了普通神经网络不能有效地识别时变信号的缺点 ,又解决了 HMM识别时变信号时不能突出不同信号的差异性问题 .用网络权的遗传算法进化学习解决了 Baum-Welch及 BP网络学习中易陷入局部极小点的问题 . 展开更多

关键词 隐含Markov模型 遗传算法 目标识别 神经网络分类器 雷达目标 HMM

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神经网络分类器动态集成方法

18

作者 郑建军 甘仞初 +1 位作者 贺跃 于同 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1062-1065,1091,共5页

提出一种神经网络分类器的动态集成方法.基于bootstrapp ing构建不同的个体神经网络,针对混合属性,通过不同的加权最近邻设计评估单个网络的分类精度,在此基础上动态选择误差率较小的神经网络,经过投票形成集成分类结果.将该方法与其它... 提出一种神经网络分类器的动态集成方法.基于bootstrapp ing构建不同的个体神经网络,针对混合属性,通过不同的加权最近邻设计评估单个网络的分类精度,在此基础上动态选择误差率较小的神经网络,经过投票形成集成分类结果.将该方法与其它几种集成方法在10个UC I数据集上进行了分类性能比较.实验结果表明,该方法在上述所有数据集上的平均分类精度最佳,同时发现,B agg ing比隐层神经元数法能更好地生成个体网络,而将两者结合起来训练个体神经网络,并不能明显提高集成性能. 展开更多

关键词 神经网络分类器 动态集成 BAGGING 加权最近邻

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神经元模式分类器学习的进化计算算法

19

作者 刘健勤 魏敏洁 《计算机应用与软件》 CSCD 2000年第10期34-38,共5页

本文提出了一种用于神经元模式分类器学习的进化计算算法。该算法综合了非确定有限自动机和次群体的动态数据结构,可有效地完成神经网络模式分类器的结构学习,以获得最优的求解结果。该算法的有效性已由计算机仿真实验所证实,可被认为... 本文提出了一种用于神经元模式分类器学习的进化计算算法。该算法综合了非确定有限自动机和次群体的动态数据结构,可有效地完成神经网络模式分类器的结构学习,以获得最优的求解结果。该算法的有效性已由计算机仿真实验所证实,可被认为是一种很有发展前途的模式分类系统的机器学习算法。 展开更多

关键词 进化计算 神经网络 算法 神经元模式分类器

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基于模糊神经网络分类器的精馏塔温度控制器设计 被引量：7

20

作者 谷玉凯 杨滁光 +1 位作者 王华强 王健波 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期41-44,137,共5页

文章对精馏塔温度控制中所遇到的参数耦合严重、非线性高、数学模型难以建立的问题,提出了一个基于模糊神经网络分类器的控制方案,以精馏塔温度、流量、液位作为输入,导热油阀门开度作为输出,通过对人工操作的自适应学习和模糊化处理,... 文章对精馏塔温度控制中所遇到的参数耦合严重、非线性高、数学模型难以建立的问题,提出了一个基于模糊神经网络分类器的控制方案,以精馏塔温度、流量、液位作为输入,导热油阀门开度作为输出,通过对人工操作的自适应学习和模糊化处理,实现对精馏塔温度的智能控制。实验结果表明,该方案能够模仿人工操作,智能学习的精度很高。 展开更多

关键词 精馏塔 温度控制 模糊神经网络分类器 自适应学习

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