期刊文献+
共找到32篇文章
< 1 2 >
每页显示 20 50 100
基于感知器神经网络的金属磁记忆检测管道缺陷分析 被引量:7
1
作者 龚利红 李著信 +1 位作者 许红 刘书俊 《机床与液压》 北大核心 2013年第9期186-188,共3页
感知器神经网络可以在采用金属磁记忆技术查找管道隐性损伤的基础上,有效识别应力集中和宏观裂纹。对4项线性指标的感知器神经网络的计算机仿真分析,100次模拟的平均诊断正确率为71.2%。增加切向梯度和法向梯度乘积项的感知器神经网络... 感知器神经网络可以在采用金属磁记忆技术查找管道隐性损伤的基础上,有效识别应力集中和宏观裂纹。对4项线性指标的感知器神经网络的计算机仿真分析,100次模拟的平均诊断正确率为71.2%。增加切向梯度和法向梯度乘积项的感知器神经网络识别效果最好,其100次模拟的平均诊断正确率达到了90.7%,显著高于线性模型的识别效果,可有效应用于金属磁记忆的管道缺陷监测。 展开更多
关键词 金属磁记忆 感知器神经网络 管道缺陷
在线阅读 下载PDF
基于多层感知器神经网络的小微企业信贷风险研究 被引量:7
2
作者 周驷华 王素南 《现代管理科学》 CSSCI 北大核心 2015年第9期45-48,共4页
文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算... 文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算法优于传统的基于参数的分类方法,即多层感知器神经网络算法拥有相对较高的ROC曲线下面积和较低的预期错误分类成本。更进一步,在研究所采用的4种MLP算法中,基于BFGS Quasi-Newton训练算法的MLP表现最为出色,可以作为金融机构进行小微信贷风险评估的辅助决策模型。 展开更多
关键词 多层感知器神经网络 小微企业 信贷评估 数据挖掘 辅助决策模型
在线阅读 下载PDF
基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征 被引量:14
3
作者 姜世一 孙盼科 +7 位作者 张林 贾浪波 何太洪 徐怀民 艾贝贝 张何锋 饶华文 丁遥 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期47-62,共16页
苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征... 苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征的基础上,建立了一种契合岩相及其组合特征、测井数据特征、人工智能算法原理的径向基—多层感知器神经网络联合模型,并开展了储层岩相的精确识别与表征研究。研究结果表明:(1)盒8段发育块状层理砾岩相、槽状交错层理粗砂岩相、板状交错层理粗砂岩相、板状交错层理中砂岩相、平行层理中砂岩相、交错层理细砂岩相、波状层理粉砂岩相、块状层理泥岩相8种岩相类型;(2)盒8上亚段曲流河相储层岩相密度偏小、岩相频率偏高、对应测井数据分布较分散,盒8下亚段辫状河相储层岩相密度偏大、岩相频率偏低、对应测井数据分布较集中;(3)建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型识别准确率可达89.06%,相较于单一神经网络模型、交会图、主成分分析和决策树等方法识别准确率明显提高。结论认为,建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型不仅克服了现有岩相识别方法准确率低且难以推广的缺陷,而且对实现河流相强非均质性致密砂岩储层高效开发具有重要意义。 展开更多
关键词 苏里格气田东二区 盒8段 河流相 致密砂岩储层 岩相类型 径向基—多层感知器神经网络 智能化 岩相识别
在线阅读 下载PDF
基于多层感知器神经网络和统计小波特征的管道泄漏诊断 被引量:10
4
作者 王晓敏 骆正山 赵乐新 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1483-1489,共7页
油气输送管道泄漏造成的主要问题包括环境危害和经济损失。为了降低管道泄漏造成的危害,提出了一种新的方法用于检测管道泄漏情况。该方法主要通过故障检测与隔离系统建立入口压力与出口流量之间的定量关系,首先,采用OLGA软件模拟获得... 油气输送管道泄漏造成的主要问题包括环境危害和经济损失。为了降低管道泄漏造成的危害,提出了一种新的方法用于检测管道泄漏情况。该方法主要通过故障检测与隔离系统建立入口压力与出口流量之间的定量关系,首先,采用OLGA软件模拟获得管道入口压力和出口流量数据,为了提高模型精度,利用小波变换的多尺度分解和重构技术将获取的数据信号分为3级,并将其作为故障检测与隔离系统的训练数据。然后采用统计技术、小波变换及2种方法的融合等方式提取信号的均值、偏差、峰度等特征,将特征提取结果分别作为多层感知器神经网络分类器的输入来确定泄漏状态。最后,利用混淆矩阵对泄漏识别的精度进行验证。对一段长约5 km的天然气管道进行了泄漏检测,将泄漏类型分为10类,结果表明,提出的方法对泄漏位置和泄漏尺寸的自动检测识别率约为92%。该方法不仅可以检测泄漏故障的发生,还可以确定泄漏故障的位置和严重程度。 展开更多
关键词 安全工程 管道泄漏 感知器神经网络 分类器 小波变换 统计特征
在线阅读 下载PDF
电液伺服系统的神经网络建模方法研究 被引量:3
5
作者 童仲志 邢宗义 +2 位作者 张媛 高强 贾利民 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期620-626,共7页
针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法。研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网... 针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法。研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网络,采用5种典型学习算法构造了3种多层感知器神经网络和2种径向基函数神经网络,并结合自动定深电液伺服系统的工程实例,详细分析了这5种神经网络在电液伺服系统中的建模性能。研究结果表明,采用正交最小二乘算法的径向基函数神经网络最适合电液伺服系统的建模。 展开更多
关键词 电液伺服系统 多层感知器神经网络(MLPNN) 径向基函数神经网络(RBFNN) 建模
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的机械手示教系统研制 被引量:1
6
作者 谈理 刘谨 +1 位作者 樊彬彬 王晓捷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第24期271-273,共3页
为了提升自动化机械智能水平,推动高新技术向生产力的转化,该文介绍了基于四层感知器神经网络的机械手示教系统的结构和应用实例,说明了四层感知器神经网络的设计、有导师学习的工作原理,以及针对含有不可微函数环节的神经网络所采用的... 为了提升自动化机械智能水平,推动高新技术向生产力的转化,该文介绍了基于四层感知器神经网络的机械手示教系统的结构和应用实例,说明了四层感知器神经网络的设计、有导师学习的工作原理,以及针对含有不可微函数环节的神经网络所采用的综合反向传播法。 展开更多
关键词 示教系统 四层感知器神经网络 综合反向传播法 机械手
在线阅读 下载PDF
基于MLP神经网络的数控铣床几何误差补偿方法 被引量:5
7
作者 于海祥 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第8期140-143,共4页
针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网... 针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网络模型,拟合出三维的误差曲面。最后,根据获得的误差曲面,对铣床加工时的刀头坐标进行实时校正,以此提高加工精度。实验结果表明,提出的方法能够对机床加工误差进行精确地补偿,具有有效性和可行性。 展开更多
关键词 数控机床 几何误差补偿 多层感知器神经网络 误差曲面拟合
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的三维模型视觉特征分析
8
作者 韦伟 杨育彬 +1 位作者 林金杰 阮佳彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第21期174-178,216,共6页
首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类。具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类。实验表明,基于神经网络的分类器能... 首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类。具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类。实验表明,基于神经网络的分类器能对基于视觉特征描述的三维物体进行有效识别。 展开更多
关键词 三维模型 视觉特征 感知器神经网络 HOPFIELD网络 三维物体分类
在线阅读 下载PDF
人工神经网络和遗传算法在微带交指电容器设计中的应用 被引量:6
9
作者 张欣 陈如山 《微波学报》 CSCD 北大核心 2003年第4期54-57,66,共5页
将神经网络技术 (ANN)与遗传算法 (GA)相结合对交指电容器 (IDC)进行了分析与设计。采用多层感知器神经网络 (MLPNN)建立了交指电容器的模型 ,并利用遗传算法的全局搜索能力根据实际需要优化设计交指电容器的结构。模型训练样本的S参数... 将神经网络技术 (ANN)与遗传算法 (GA)相结合对交指电容器 (IDC)进行了分析与设计。采用多层感知器神经网络 (MLPNN)建立了交指电容器的模型 ,并利用遗传算法的全局搜索能力根据实际需要优化设计交指电容器的结构。模型训练样本的S参数由时域有限差分 (FDTD)方法得到。结果证明该方法具有较高的准确性 。 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 交指电容器 多层感知器神经网络 时域有限差分 微波电路 CAD
在线阅读 下载PDF
基于多层感知器神经元的空间柔性机器人位置跟踪控制 被引量:2
10
作者 张文辉 马静 高九州 《空间控制技术与应用》 2011年第1期59-62,共4页
针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的... 针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的逆动力学模型,其误差代价函数由PID控制器提供,权重及阀值的调整采用改进的BP反传算法.最后通过仿真比较详细分析了所提方案的工作机理及对非线性强耦合系统控制的有效性. 展开更多
关键词 多层感知器神经网络 逆模控制 PID控制 BP算法
在线阅读 下载PDF
SSA-MLP模型在岩质边坡稳定性预测中的应用 被引量:6
11
作者 侯克鹏 包广拓 孙华芬 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1795-1803,共9页
岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Sear... 岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)改进多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)的神经网络模型,并用于边坡稳定性预测、指标敏感性分析及参数反演。其次,将收集的1085组岩质边坡的几何参数和H B准则参数等作为输入变量,极限平衡理论Bishop法求解的安全系数作为输出变量,对SSA MLP模型进行训练学习和性能评估。最后,将该模型运用于25个边坡实例,验证模型的有效性。结果显示,该模型收敛速度快、精度高,为边坡稳定性分析和参数量化提供了一种新思路。 展开更多
关键词 安全工程 边坡稳定性 HOEK-BROWN准则 多层感知器(MLP)神经网络 麻雀搜索算法 参数反演
在线阅读 下载PDF
红外光谱结合贝叶斯判别对洗发用品的分类研究 被引量:1
12
作者 姜红 周贯旭 +1 位作者 周飞翔 郝小辉 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期75-80,共6页
建立一种基于红外光谱的快速无损地检验洗发用品的分析方法。利用傅里叶红外光谱对60个常见的洗发用品样品进行检验,分别采用Savitzky-Golay(S-G)平滑、快速傅里叶变换(FFT)、降噪等方法对光谱数据进行预处理,并结合主成分分析法对光谱... 建立一种基于红外光谱的快速无损地检验洗发用品的分析方法。利用傅里叶红外光谱对60个常见的洗发用品样品进行检验,分别采用Savitzky-Golay(S-G)平滑、快速傅里叶变换(FFT)、降噪等方法对光谱数据进行预处理,并结合主成分分析法对光谱数据进行降维处理。同时建立多层感知器神经网络和贝叶斯判别分析两种分类模型,对光谱数据进行分析验证。多层感知器神经网络对原始数据、经过S-G平滑、FFT、降噪后的分类准确率分别为86.67%、88.33%、80%、90%,贝叶斯判别的分类准确率为83.33%、85%、83.33%、95%。结果显示,降噪处理效果较佳,贝叶斯判别具有更高的准确率。该方法重现性好、样品用量少、无损样品,可为洗发用品类物证鉴定提供科学依据。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外光谱 洗发用品 主成分分析 多层感知器神经网络 贝叶斯判别分析
在线阅读 下载PDF
基于气味信息和活性成分的三七产地溯源研究
13
作者 闫莎莎 李雪 +8 位作者 洪晶 张娅俐 靳冬武 张福梅 宋礼 罗丽 田晓静 张希 乔丽萍 《中成药》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1740-1745,共6页
目的基于气味信息和活性成分对三七Panax notoginseng(Burk.)F.H.Chen进行产地溯源研究。方法采集4个产地的三七样品,测定其活性成分(人参皂苷R1、Rg1、Rb1、Rd)和气味信息并进行多元统计分析和神经网络分析。结果方差分析结果表明,三... 目的基于气味信息和活性成分对三七Panax notoginseng(Burk.)F.H.Chen进行产地溯源研究。方法采集4个产地的三七样品,测定其活性成分(人参皂苷R1、Rg1、Rb1、Rd)和气味信息并进行多元统计分析和神经网络分析。结果方差分析结果表明,三七产地对其皂苷含量、电子鼻传感器特征响应信号影响显著;典则判别分析和聚类分析可实现三七产地的判别,多层感知器神经网络分析对三七产地的判别准确率均在87%以上;结合偏最小二乘回归分析、多元线性回归分析、多层感知器神经网络分析构建皂苷含量的预测模型,气味信息与皂苷含量间存在相关关系(0.42<r<0.95)。结论基于电子鼻和高效液相色谱法对三七产地判别具有可行性,可为三七开发利用、产地追溯、真伪鉴定提供科学依据。 展开更多
关键词 三七 电子鼻 高效液相色谱 多元统计 多层感知器神经网络分析
在线阅读 下载PDF
基于融合TC-WREM模型的热带气旋大风半径估算研究
14
作者 周必高 鲁小琴 +4 位作者 吴贤笃 仇欣 谢海华 朱忠勇 郑建琴 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期736-744,共9页
利用2001—2020年美国联合台风警报中心(JTWC)热带气旋(Tropical Cyclone,TC)最佳资料数据集和静止气象卫星云图,建立了基于多层感知器神经网络模型(Multi-Layer Perceptron,MLP)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)融合... 利用2001—2020年美国联合台风警报中心(JTWC)热带气旋(Tropical Cyclone,TC)最佳资料数据集和静止气象卫星云图,建立了基于多层感知器神经网络模型(Multi-Layer Perceptron,MLP)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)融合的TC大风半径估算模型(TC Wind Radii Estimation Model,TC-WREM)。该模型利用MLP和CNN分别对TC属性数据和卫星云图中与TC大风半径相关联的核心特征进行预提取,最终通过融合TC-WREM模型开展大风半径估算。融合的TC-WREM模型能实现对TC属性数据和卫星云图底层特征的深度客观挖掘,较单独的MLP和CNN模型的估算误差降低7%~24%。以TC近地面8级大风半径(R8)估算为例,针对2021年台风“烟花”的独立样本估算检验显示分象限R8估算平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分别为39、33、40和51 km,均值为41 km,误差中位值约40 km,优于业务估算精度(为大风半径的25%~40%)及西北太平洋和大西洋同类研究估算结果。由于融合TC-WREM模型的输入为易获取的TC属性数据和静止气象卫星云图,因此该模型易于在业务中进行推广,从而可改善国内TC大风半径估算模型缺乏的现状。 展开更多
关键词 热带气旋 大风半径估算 卷积神经网络模型 多层感知器神经网络模型 融合TC-WREM模型 西北太平洋
在线阅读 下载PDF
蔬菜表面农药残留可见-近红外光谱探测与分类识别研究 被引量:26
15
作者 陈蕊 张骏 李晓龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1230-1233,共4页
利用在600~1 100nm波段范围内可见-近红外反射光谱分析技术,对常见的高残留农药在绿色植物活体上的无损检测进行了研究。首先将采集到的漫反射光谱数据进行小波变换提取光谱特征,然后再利用主成分分析方法进一步对光谱特征进行分析,最... 利用在600~1 100nm波段范围内可见-近红外反射光谱分析技术,对常见的高残留农药在绿色植物活体上的无损检测进行了研究。首先将采集到的漫反射光谱数据进行小波变换提取光谱特征,然后再利用主成分分析方法进一步对光谱特征进行分析,最后把这些光谱的前两个主成分得分作为神经网络的输入信息,建立了多神经元的神经网络感知器。对农药残留检测的结果表明,该方法可有效甄别农药残留和种类,识别得到较好的分类效果。总之,该研究为蔬菜和瓜果表面的农药残留快速无损检测和识别提供了一条新途径。 展开更多
关键词 农药残留 可见-近红外光谱 小波分析 主成分分析 神经网络感知器
在线阅读 下载PDF
内燃机机体振动信号时域识别方法研究 被引量:8
16
作者 嵇绍岭 张亮 +1 位作者 杜海平 史习智 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期46-50,共5页
根据内燃机在工作过程中 ,其机体在不同时刻受到不同激振力作用这一特点 ,对机体振动信号在时域上进行了分析处理与识别。首先 ,对内燃机在工作过程中的机体振动信号进行小波降噪处理 ,从而突出了其机体在不同时刻受到激振的结果。然后 ... 根据内燃机在工作过程中 ,其机体在不同时刻受到不同激振力作用这一特点 ,对机体振动信号在时域上进行了分析处理与识别。首先 ,对内燃机在工作过程中的机体振动信号进行小波降噪处理 ,从而突出了其机体在不同时刻受到激振的结果。然后 ,对机体在不同时刻所受到激振的结果分别建立二阶AR模型 ,以模型系数作为模式识别参数。最后 ,采用感知器神经网络对模型参数进行识别与分类。由于只对振动信号进行处理与识别便可得到与不同激振力相关的信息 ,因此这种处理与识别方法具有形式简单 ,便于实现的特点 ,因而 ,对实现内燃机在线控制 ,监测与故障诊断均有重要的应用价值。 展开更多
关键词 内燃机 缸体 小波 AR模型 感知器神经网络
在线阅读 下载PDF
基于超快速气相电子鼻研究不同类型UHT牛奶的挥发性风味特征 被引量:8
17
作者 叶美霞 李荣 +3 位作者 姜子涛 王颖 谭津 汤书华 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期236-246,共11页
采用超快速气相电子鼻对超高温灭菌(ultra high temperature,UHT)全脂、低脂和脱脂牛奶共36种样品的挥发性风味成分进行定性、定量分析,并结合主成分分析和多层感知器神经网络,对UHT牛奶的香气特征进行分类预测。结果表明,UHT牛奶中含... 采用超快速气相电子鼻对超高温灭菌(ultra high temperature,UHT)全脂、低脂和脱脂牛奶共36种样品的挥发性风味成分进行定性、定量分析,并结合主成分分析和多层感知器神经网络,对UHT牛奶的香气特征进行分类预测。结果表明,UHT牛奶中含有29种共同的挥发性风味成分,主要为丙酮、正丁醇和δ-癸内酯等,其中丙酮含量最高,癸醛含量最低。异丁醇、乙偶姻、1-戊醇、E-3-己烯醛和癸醛只在UHT全脂牛奶中存在;3-甲基庚烷、2,6-二甲基吡嗪、E-2-壬烯-1-醇是UHT低脂牛奶的特有成分;α-蒎烯、5-甲基糠醛、癸酸仅在UHT脱脂牛奶中被检出。UHT牛奶主要香气特征体现为蔬菜味、奶油味、草香味、水果味及麦芽味。其中蔬菜味、奶油味、麦芽味在UHT全脂牛奶中分布最广泛;水果味在UHT低脂牛奶中分布最广泛;青草味在UHT脱脂牛奶中分布最广泛。主成分分析显示不同品牌UHT牛奶之间存在显著差异;多层感知器神经网络对UHT牛奶种类的预测准确率高达98.6%。 展开更多
关键词 超高温灭菌牛奶 超快速气相电子鼻 挥发性成分 主成分分析 多层感知器神经网络
在线阅读 下载PDF
基于近红外光谱技术实现掺假山羊奶的定性和定量检测 被引量:6
18
作者 褚莹 丁武 齐强强 《西北农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期192-196,共5页
以近红外光谱(NIRS)技术为基础,实现掺假山羊奶的快速、无损检测。采用主成分分析结合神经网络以及偏最小二乘法(PLS)分别对纯山羊奶和掺有奶油、还原奶的两类掺假山羊奶进行定性和定量研究。结果表明,将主成分分析与多层感知器(Multila... 以近红外光谱(NIRS)技术为基础,实现掺假山羊奶的快速、无损检测。采用主成分分析结合神经网络以及偏最小二乘法(PLS)分别对纯山羊奶和掺有奶油、还原奶的两类掺假山羊奶进行定性和定量研究。结果表明,将主成分分析与多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)神经网络相结合建立的定性判别模型对样品建模集和预测集的正确判别率都达到100%。光谱经预处理、优选波段和主成分维数后,利用PLS分别建立两类掺假奶的定量校正模型。其中掺奶油山羊奶定量校正模型的决定系数(R2)为98.54%,交叉验证均方根差(RMSECV)为0.379;掺还原奶山羊奶定量校正模型的R2为96.38%,RMSECV为6.20。同时运用马氏距离和二审剔除法判断和剔除异常样本后,两类掺假奶模型的R2分别提高到98.85%和97.06%,RM-SECV分别降低到0.333和5.61。外部验证得到预测值与真值的相关系数(R2)分别为0.989和0.982,预测效果满意。所得结论表明,近红外光谱技术结合化学计量学方法可以实现掺假山羊奶的定性和定量检测。 展开更多
关键词 近红外 掺假山羊奶 多层感知器神经网络 偏最小二乘法
在线阅读 下载PDF
基于传感器阵列多特征优化融合的鱼粉品质检测 被引量:4
19
作者 李培 谭鹤群 +2 位作者 张伟健 皇甫季璇 牛智有 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期163-170,共8页
为了提高鱼粉品质检测装置的鉴别能力,利用研制的鱼粉品质检测装置,提取鱼粉样本的响应特征信息(10×6个)构成原始特征矩阵,以多层感知器神经网络的鉴别正确率为评价指标,对其传感器阵列进行多特征数据融合优化。首先,通过不同的归... 为了提高鱼粉品质检测装置的鉴别能力,利用研制的鱼粉品质检测装置,提取鱼粉样本的响应特征信息(10×6个)构成原始特征矩阵,以多层感知器神经网络的鉴别正确率为评价指标,对其传感器阵列进行多特征数据融合优化。首先,通过不同的归一化处理,得到了最佳的归一化处理方法;其次,通过因子载荷分析结果计算获得1 770个特征距离值,按从小到大的顺序对1 770个距离进行排序,并依据特征值距离原点的欧式距离,剔除欧氏距离较小的19个特征值,获得最高的鉴别正确率;最后,对经过载荷分析优化后的原始特征值进行相关性分析,按相关系数绝对值累加和大小进行排序,当剔除掉相关系数绝对值累加和大于37.2时的8个特征值时,此时鉴别正确率为98.3%,特征子集也更紧凑。研究结果表明:特征优化前后的传感器信号的表征特征发生了明显的变化,33个特征值被用来表征鱼粉样本的传感器特征信号。同时,采用马氏距离解释了MLP神经网络鉴别结果的可信性,进一步说明了特征优化方法的合理性。 展开更多
关键词 鱼粉 嗅觉传感器 传感器阵列 多层感知器神经网络 无损检测 归一化 载荷分析
在线阅读 下载PDF
基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析 被引量:2
20
作者 单丹丹 杜培军 +1 位作者 夏俊士 柳思聪 《国土资源遥感》 CSCD 2011年第4期92-99,共8页
选择2008年和2010年徐州市城区的HJ-1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层。对3种方法的精度... 选择2008年和2010年徐州市城区的HJ-1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层。对3种方法的精度分析对比表明,MLP方法优于其他两种方法,能够比较清晰地反映出徐州市城市化的发展。对两个时相多光谱影像提取的不透水层信息的分析表明,徐州市近两年的发展中心已逐渐向城市边缘地带扩展,其主要原因在于经济的迅速增长和城市化进程的加速发展。 展开更多
关键词 环境与灾害监测预报小卫星 不透水层 线性光谱混合模型 多层感知器神经网络 自组织映射神经网络
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 下一页 到第
使用帮助 返回顶部