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基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断 被引量:1
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作者 柴立平 孟壮壮 +1 位作者 石海峡 李强 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期447-454,共8页
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back p... 文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络分别对轴承进行故障诊断,比较分析小波包能量和小波包样本熵作为特征向量的适配程度;再以多个神经网络作为神经网络集成群的基础子网络,通过统计耦合、输出耦合和统计输出耦合形成神经网络集成群的二级网络;最后通过最终统计耦合输出神经网络集成群的分类结果。研究结果表明,该方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率,在负载变化时具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包变换 粒子群优化反向传播神经网络 神经网络集成
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神经网络集成在肺癌细胞识别中的应用 被引量:19
2
作者 姜远 周志华 +1 位作者 谢琪 陈兆乾 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期529-534,共6页
通过一种特殊的二级集成结构将神经网络集成应用于肺癌细胞识别 .集成中的个体网络由Bagging方法产生 ,第一级集成的归纳结论由本文提出的完全投票法合成 ,第二级集成的归纳结论由相对多数投票法合成 .实验和原型系统试用表明 ,该方法... 通过一种特殊的二级集成结构将神经网络集成应用于肺癌细胞识别 .集成中的个体网络由Bagging方法产生 ,第一级集成的归纳结论由本文提出的完全投票法合成 ,第二级集成的归纳结论由相对多数投票法合成 .实验和原型系统试用表明 ,该方法的总体误识率较低 ,更重要的是 ,其将癌细胞判别为非癌细胞的误识率非常低 。 展开更多
关键词 神经网络集成 计算机辅助诊断 模式识别 图象处理 肺癌 细胞识别 完全投票法
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并行学习神经网络集成方法 被引量:36
3
作者 王正群 陈世福 陈兆乾 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期402-408,共7页
该文分析了神经网络集成中成员神经网络的泛化误差、成员神经网络之间的差异度对神经网络集成泛化误差的影响,提出了一种并行学习神经网络集成方法;对参与集成的成员神经网络,给出了一种并行训练方法,不仅满足了成员网络本身的精度要求... 该文分析了神经网络集成中成员神经网络的泛化误差、成员神经网络之间的差异度对神经网络集成泛化误差的影响,提出了一种并行学习神经网络集成方法;对参与集成的成员神经网络,给出了一种并行训练方法,不仅满足了成员网络本身的精度要求,还满足了它与其余成员网络的差异性要求;另外,给出了一种并行确定集成成员神经网络权重方法.实验结果表明,使用该文的成员神经网络训练方法、成员神经网络集成方法能够构建有效的神经网络集成系统. 展开更多
关键词 并行学习 神经网络 神经网络集成 机器学习 泛化误差
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基于神经网络集成的专家系统模型 被引量:18
4
作者 徐敏 施化吉 +1 位作者 张晓阳 李星毅 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第7期1216-1219,共4页
提出一种基于神经网络集成的专家系统模型,并给出神经网络集成的构造算法。在该模型中神经网络集成作为专家系统的一个内嵌模块,用于专家系统的知识获取,克服了传统专家系统在知识获取中的“瓶颈”问题。并将该模型用于图书剔旧系统中,... 提出一种基于神经网络集成的专家系统模型,并给出神经网络集成的构造算法。在该模型中神经网络集成作为专家系统的一个内嵌模块,用于专家系统的知识获取,克服了传统专家系统在知识获取中的“瓶颈”问题。并将该模型用于图书剔旧系统中,初步建成基于神经网络集成的图书剔旧专家系统原型。 展开更多
关键词 专家系统 神经网络集成 规则抽取 图书剔旧 人工智能技术
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主动差异学习神经网络集成方法在变压器DGA故障诊断中的应用 被引量:28
5
作者 张东波 徐瑜 王耀南 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第22期64-70,共7页
多分类器集成是解决困难学习问题的有效手段,但其性能提升的关键在于如何保证个体分类器的差异性。通过对集成误差公式的理论分析,提出一种能主动引导成员网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解,使成员网... 多分类器集成是解决困难学习问题的有效手段,但其性能提升的关键在于如何保证个体分类器的差异性。通过对集成误差公式的理论分析,提出一种能主动引导成员网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解,使成员网络的训练准则函数中包含成员网络误差相关度的因素,并通过协同训练,引导成员网络进行差异性学习。该方法在基于油中溶解气体分析技术的变压器故障诊断的实验结果表明,该方法的故障诊断准确率优于传统的IEC三比值法与BP神经网络法,其性能也比经典的Bagging和Boosting集成方法更稳定可靠。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 差异性 神经网络集成方法 油中溶解气体分析
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基于神经网络集成模型的宫颈细胞病理计算机辅助诊断方法 被引量:9
6
作者 廖欣 郑欣 +3 位作者 邹娟 冯敏 孙亮 杨帆 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期347-356,共10页
针对宫颈细胞病理图像自动筛查问题,本文提出一种基于人工智能技术的计算机辅助诊断方法。该方法通过对宫颈细胞病理图像采用自适应双阈值法进行初步检测,再采用改进Chan-Vase模型进行精确分割,提取出细胞(粘连簇团)中的不同区域。然后... 针对宫颈细胞病理图像自动筛查问题,本文提出一种基于人工智能技术的计算机辅助诊断方法。该方法通过对宫颈细胞病理图像采用自适应双阈值法进行初步检测,再采用改进Chan-Vase模型进行精确分割,提取出细胞(粘连簇团)中的不同区域。然后,结合病理诊断专家规则,构建相应的正交特征集。在此基础上,使用神经网络集成模型进行正常、疑似病变二分类识别,完成计算机辅助诊断。实验表明,本文方法能够有效完成宫颈病理细胞(粘连簇团)的分类识别,具有较高的正确率(84%)与较低的误判率(2.1%)。满足了在保证判断正确率的条件下,尽量降低将疑似病变样本误判为正常样本的实际病理诊断要求。 展开更多
关键词 宫颈 细胞病理 筛查 神经网络集成 计算机辅助诊断
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基于SFAM神经网络集成的土地评价 被引量:15
7
作者 薛月菊 胡月明 +1 位作者 杨敬锋 陈强 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期184-188,共5页
SFAM(Simplified Fuzzy ARTMAP,简化的模糊ARTMAP)神经网络具有自组织反馈、增量式学习和高度复杂映射等特点,是一种较BP神经网络和RBF神经网络等前馈神经网络更优秀的自组织神经网络。为克服SFAM神经网络受输入样本顺序的影响,提高土... SFAM(Simplified Fuzzy ARTMAP,简化的模糊ARTMAP)神经网络具有自组织反馈、增量式学习和高度复杂映射等特点,是一种较BP神经网络和RBF神经网络等前馈神经网络更优秀的自组织神经网络。为克服SFAM神经网络受输入样本顺序的影响,提高土地评价的精度,提出利用SFAM神经网络集成进行土地评价的方法。并用SFAM神经网络、SFAM神经网络集成、BP神经网络、BP神经网络集成、RBF神经网络和RBF神经网络集成等方法对广东省中山市的土地进行了评价,对评价结果进行了分析和比较,结果表明SFAM神经网络具有比BP神经网络和RBF神经网络更优越的评价性能;对于这三种不同的神经网络,神经网络集成的土壤评价精度分别高于单个神经网络的精度。 展开更多
关键词 土地评价 神经网络集成 SFAM神经网络 BP神经网络 RBF神经网络
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基于RBF神经网络集成-模糊加权输出的数字温度传感器误差补偿 被引量:20
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作者 林海军 滕召胜 +1 位作者 杨进宝 刘让周 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1675-1680,共6页
数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独... 数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独立的成员RBFNN;考虑到成员网络之间边界误差补偿问题,构建一种RBFNN集成输出权值模糊调节器,获得RBFNN集成输出权值,从而完成数字温度传感器的全量程误差补偿。与多种方法的比较仿真实验表明,这种RBFNNE-FWO方法的性能最佳、各成员网络边界误差最小,补偿后的数字温度传感器误差减少了两个数量级,大大提高了测温准确度。 展开更多
关键词 数字温度传感器 误差补偿 径向基函数神经网络集成-模糊加权输出 边界误差
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基于神经网络集成的电力系统低电压风险评估 被引量:22
9
作者 陈为化 江全元 曹一家 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第17期14-18,共5页
针对电力市场环境下的静态电压安全问题,建立了一种电力系统低电压风险评估方法。采用电力系统低电压风险的指标,反映了系统发生事故的概率及其造成系统低电压的后果。构造了神经网络集成系统,实现了系统低电压风险的快速识别和评估。... 针对电力市场环境下的静态电压安全问题,建立了一种电力系统低电压风险评估方法。采用电力系统低电压风险的指标,反映了系统发生事故的概率及其造成系统低电压的后果。构造了神经网络集成系统,实现了系统低电压风险的快速识别和评估。以新英格兰39母线测试系统为例,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电压安全 低电压 风险评估 神经网络集成 电力系统
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基于神经网络集成的舌苔分类方法 被引量:19
10
作者 刘关松 徐建国 高敦岳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第14期100-102,共3页
提出一种基于神经网络集成的舌苔自动分类方法。该方法把经单独训练的具有一定差异度的单个BP神经网络加以集成,构成舌苔分类器。试验结果表明,该分类器比现有的舌苔分类方法识别率更高、分类更细、更符合中医舌诊要求。
关键词 BP神经网络 神经网络集成 舌苔 分类
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神经网络集成方法在产品完工期预测中的应用 被引量:9
11
作者 朱海平 赵玉 +1 位作者 吴军 邵新宇 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期2140-2144,共5页
针对单个神经网络模型易出现过拟合而导致泛化能力较弱的缺点,引入了神经网络集成方法,对传统的Bagging方法进行改进,提出了一种基于0.632误差聚类的Bagging方法。通过实验对比和假设检验,证实了该方法的优越性,并探讨了最佳聚类数目。... 针对单个神经网络模型易出现过拟合而导致泛化能力较弱的缺点,引入了神经网络集成方法,对传统的Bagging方法进行改进,提出了一种基于0.632误差聚类的Bagging方法。通过实验对比和假设检验,证实了该方法的优越性,并探讨了最佳聚类数目。最后,通过应用实例展示了利用集成神经网络进行产品完工期预测的全过程。实验结果显示,该方法明显地提高了预测精度。 展开更多
关键词 产品完工期 预测建模 神经网络集成 聚类分析
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PSO演化神经网络集成的边际电价预测新方法 被引量:7
12
作者 杨波 赵遵廉 +1 位作者 陈允平 韩启业 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期162-166,共5页
为了克服神经网络模型结构和参数难以设置,学习算法收敛速度慢等缺点,提出了一种基于粒子群优化的演化神经网络集成新模型对日前交易电力市场的边际电价进行预测。该模型将边际电价预测问题转化为神经网络实际输出与预测输出误差最小化... 为了克服神经网络模型结构和参数难以设置,学习算法收敛速度慢等缺点,提出了一种基于粒子群优化的演化神经网络集成新模型对日前交易电力市场的边际电价进行预测。该模型将边际电价预测问题转化为神经网络实际输出与预测输出误差最小化问题,首先采用粒子群优化算法把神经网络的结构和权重映射成问题空间中的粒子,通过粒子速度和位置更新方程进行粗学习,获得多个相对占优的神经网络结构和初始权重并构成神经网络集成预测模型,然后采用梯度学习算法和交叉验证对神经网络集成单元的权重进行细学习,并以误差最小的神经网络集成单元的输出作为神经网络集成预测模型的输出。运用此方法对加州日前交易电力市场的边际电价进行了日预测,结果表明其优于三层BP神经网络预测方法。 展开更多
关键词 电力市场 边际电价 人工神经网络 粒子群优化 神经网络集成 电价预测
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基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的基因表达谱分类方法 被引量:8
13
作者 明利特 蒋芸 +1 位作者 王勇 王明芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第12期4440-4444,共5页
从癌症基因表达谱分析入手,针对基因表达谱维数高、样本少的特点,提出一种用于癌症分类的基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的分类方法。首先利用Relief算法对基因进行排序,然后利用邻域粗糙集选取分类特征基因,最后结合概率神经网络集... 从癌症基因表达谱分析入手,针对基因表达谱维数高、样本少的特点,提出一种用于癌症分类的基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的分类方法。首先利用Relief算法对基因进行排序,然后利用邻域粗糙集选取分类特征基因,最后结合概率神经网络集成分类模型进行癌症分类。实验结果表明,该方法可以快速有效地选取癌症特征基因,能获得更好的分类效果。 展开更多
关键词 分类 基因表达谱 概率神经网络集成 邻域粗糙集
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基于神经网络集成的蚕茧干壳量无损检测方法研究 被引量:5
14
作者 胡兴明 吴恢 +3 位作者 叶楚华 邓文 杨光友 周国柱 《蚕业科学》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期781-785,共5页
蚕茧无损检测中的核心问题是蚕茧干壳量的测定。利用虚拟仪器技术和神经网络集成技术研究了一种无损检测蚕茧干壳量的方法,并实现了数据采集和信号处理等功能。系统首先提取并选择蚕茧振动信号中与蚕蛹质量相关的特征值,再将选择的特征... 蚕茧无损检测中的核心问题是蚕茧干壳量的测定。利用虚拟仪器技术和神经网络集成技术研究了一种无损检测蚕茧干壳量的方法,并实现了数据采集和信号处理等功能。系统首先提取并选择蚕茧振动信号中与蚕蛹质量相关的特征值,再将选择的特征值训练BP神经网络和RBF神经网络,用训练得到的这两种类型网络作为神经网络集成的输入,以蚕蛹质量作为神经网络集成的输出。检测试验的结果表明该方法有效可行,最高检测准确率达到85.6%。 展开更多
关键词 蚕茧 干壳量 无损检测 虚拟仪器 神经网络集成 数据采集 信号处理
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一种基于神经网络集成的规则学习算法 被引量:11
15
作者 姜远 陈兆乾 周志华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1419-1423,共5页
将神经网络集成与规则学习相结合 ,提出了一种基于神经网络集成的规则学习算法 该算法以神经网络集成作为规则学习的前端 ,利用其产生出规则学习所用的数据集 ,在此基础上进行规则学习 在UCI机器学习数据库上的实验结果表明 。
关键词 机器学习 神经网络 神经网络集成 规则学习
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中国入境旅游需求预测的神经网络集成模型研究 被引量:34
16
作者 张郴 张捷 《地理科学》 CSCD 北大核心 2011年第10期1208-1212,共5页
对入境旅游需求进行科学合理的预测直接关系到中国入境旅游发展战略的制定和实施,具有积极的现实意义。目前,BP神经网络作为一种常见的传统机器学习方法,被广泛用于旅游需求预测建模。然而,由于BP神经网络存在诸如易过配、参数设置难、... 对入境旅游需求进行科学合理的预测直接关系到中国入境旅游发展战略的制定和实施,具有积极的现实意义。目前,BP神经网络作为一种常见的传统机器学习方法,被广泛用于旅游需求预测建模。然而,由于BP神经网络存在诸如易过配、参数设置难、获得全局最优解难等局限,在实际应用中表现极不稳定。有鉴于此,拟将BP神经网络和集成学习技术相结合,构建入境旅游需求预测的神经网络集成模型,并对美国、英国、澳大利亚3个客源国近20 a来的入境游客量数据进行验证分析。结果表明,神经网络集成有效克服了单个BP神经网络在小规模数据集上的局限性,获得了比包括BP神经网络在内的传统机器学习技术和传统统计方法更为准确的预测结果,这有利于更加准确地把握中国入境旅游市场需求。 展开更多
关键词 入境旅游需求 机器学习 神经网络集成 游客量预测
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一种改进的神经网络集成法预测PMV指标 被引量:5
17
作者 徐远清 陈祥光 +1 位作者 王丽 张启鸿 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期143-147,共5页
为解决大样本的PMV指标预测问题,采用基于模糊聚类的神经网络集成方法,将原始样本集模糊划分为多个相交子集,通过这些模糊子集训练神经网络得到预测个体,再对个体输出加权结合获得预测结果.在进行神经网络集成过程中,采用微粒群算法有... 为解决大样本的PMV指标预测问题,采用基于模糊聚类的神经网络集成方法,将原始样本集模糊划分为多个相交子集,通过这些模糊子集训练神经网络得到预测个体,再对个体输出加权结合获得预测结果.在进行神经网络集成过程中,采用微粒群算法有效克服了聚类和常规神经网络训练容易陷入局部最优的缺点,总结出一种更加有效的神经网络集成方法.实验结果表明:基于微粒群的神经网络集成算法有较好的全局优化性能,其集成的神经网络系统能更准确地预测PMV指标. 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 神经网络集成 微粒群算法 PMV指标
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基于神经网络集成的女下装号型归档模型构建 被引量:4
18
作者 孙洁 金娟凤 +3 位作者 倪世明 叶玲 刘焘 邹奉元 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期110-114,共5页
如何实现大样本的快速、精确号型归档是服装数字化批量定制系统构建的关键问题。结合下装结构设计的关键部位尺寸,在国家标准基础上将下装控制部位扩展为10项;以女裤装为例,分别构建身高和腰围的简单BP神经网络归档模型,通过平均影响值(... 如何实现大样本的快速、精确号型归档是服装数字化批量定制系统构建的关键问题。结合下装结构设计的关键部位尺寸,在国家标准基础上将下装控制部位扩展为10项;以女裤装为例,分别构建身高和腰围的简单BP神经网络归档模型,通过平均影响值(MIV)筛选出对归档结果影响较大的5个控制部位,并将其作为集成归档模型的输入层,其中身高、腰围、臀围、腰围高、后裆长为身高归档模型的输入变量,腰围、臀围、大腿围、腰长、身高为腰围归档模型的输入变量;通过Adaboost算法集成10个简单BP神经网络,获得具有高精度和强泛化能力的女裤装号型集成归档模型。 展开更多
关键词 批量定制 平均影响值 号型归档 神经网络集成
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一种异构神经网络集成协同构造算法 被引量:5
19
作者 傅向华 冯博琴 +1 位作者 马兆丰 韩冰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第4期641-645,共5页
提出一种异构神经网络集成的协同构造算法(HNNECC).首先利用进化规划同时进化网络拓扑结构和连接权值,生成多个异构最优网络,然后对异构网络进行组合.在构造神经网络集成的过程中通过协同合作,保持各网络间的负相关,从而在提高成员网络... 提出一种异构神经网络集成的协同构造算法(HNNECC).首先利用进化规划同时进化网络拓扑结构和连接权值,生成多个异构最优网络,然后对异构网络进行组合.在构造神经网络集成的过程中通过协同合作,保持各网络间的负相关,从而在提高成员网络精度的同时增加各成员网络之间的差异度.利用统计学习理论对算法进行分析,表明该方法具有很好的泛化性能.分别在四个数据集上进行了实验,相对于单个网络,本文方法可提高性能17%到85%,亦优于Bagging等传统固定结构的神经网络集成方法. 展开更多
关键词 神经网络集成 异构神经网络 负相关学习 协同构造
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基于PSO算法的神经网络集成入侵检测系统 被引量:7
20
作者 李朝荣 张鹰 张安妮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第14期123-124,127,共3页
在系统结构上提出了一种多检测器并行的智能机群入侵检测系统模型,系统中每一个检测器是一个神经网络集成分类检测器,由多个PC组成,以提高系统响应速度。采用两次粒子群优化算法选择性集成神经网络集,提高了神经网络集成检测器的预测精... 在系统结构上提出了一种多检测器并行的智能机群入侵检测系统模型,系统中每一个检测器是一个神经网络集成分类检测器,由多个PC组成,以提高系统响应速度。采用两次粒子群优化算法选择性集成神经网络集,提高了神经网络集成检测器的预测精度。程序设计采用PVM并行方式实现。 展开更多
关键词 入侵检测系统 神经网络集成 选择性集成 粒子群优化 并行计算
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