基于PLS-自组织竞争神经网络近红外光谱技术对鲜乳和掺假乳的检测方法研究 被引量：16

1

作者 刘波平 荣菡 +1 位作者 邓泽元 罗香 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期1147-1150,1156,共5页

通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对鲜乳和掺有植物奶油的牛乳建立识别模型。用PLS法对原始数据进行主成分压缩,采用自组织竞争神经网络建模。取前3个主成分的21个吸收... 通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对鲜乳和掺有植物奶油的牛乳建立识别模型。用PLS法对原始数据进行主成分压缩,采用自组织竞争神经网络建模。取前3个主成分的21个吸收峰值输入网络,学习参数为0.05,网络训练迭代次数为200,模型鉴别准确率达100%。其次建立了植物奶油掺假量的定量检测PLS模型,并采用交互校验和外部检验考察模型的可靠性,模型的校正相关系数为0.996 3,均方估计残差(RMSEC)为0.110;交互校验均方残差(RMSECV)为0.142;应用所建PLS模型对样品中植物奶油添加量进行预测,并对预测值与真值进行配对t检验,结果表明两者差异均不显著。 展开更多

关键词 近红外光谱技术 鲜乳 掺假乳 偏最小二乘法 自组织竞争神经网络

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基于自组织竞争神经网络的低电压台区预测模型 被引量：6

2

作者 张颖 张树欣 《水电能源科学》 北大核心 2012年第12期170-173,共4页

针对上海市部分配电线路低电压现象日益严重影响用户正常用电问题,为提前识别低电压风险、判断低电压配网台区的电压合格率,收集了9项反映低压配网电压质量的特征指标,训练了一个基于自组织竞争神经网络的低电压台区预测模型,实现正常... 针对上海市部分配电线路低电压现象日益严重影响用户正常用电问题,为提前识别低电压风险、判断低电压配网台区的电压合格率,收集了9项反映低压配网电压质量的特征指标,训练了一个基于自组织竞争神经网络的低电压台区预测模型,实现正常、存在低电压风险和存在严重低电压风险三种类型台区的自动聚类。通过算例证实,该模型实用有效,便于及早采取措施改善电压质量,以提高供电可靠性。 展开更多

关键词 电压质量 自组织竞争神经网络 低电压风险 聚类 预测模型

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自组织竞争神经网络在堤坝渗漏研究中的应用 被引量：1

3

作者 陈建生 赵正信 陈亮 《人民黄河》 CAS 北大核心 2008年第8期21-22,25,共3页

运用基于Matlab的自组织竞争神经网络,选取北江大堤15个水样的稳定同位素和水化学值作为指标特征值,进行了水样的聚类分析。结果表明:T12孔和T9孔北5 m处涌水、江水和T9孔北排水沟出水在稳定同位素和水化学成分方面属于同一类水,应为同... 运用基于Matlab的自组织竞争神经网络,选取北江大堤15个水样的稳定同位素和水化学值作为指标特征值,进行了水样的聚类分析。结果表明:T12孔和T9孔北5 m处涌水、江水和T9孔北排水沟出水在稳定同位素和水化学成分方面属于同一类水,应为同一补给源;连通试验证实了基岩中存在T19→T10→T9→管涌区集中渗漏的通道。 展开更多

关键词 连通试验 水化学 稳定同位素 自组织竞争神经网络 渗漏 北江大堤

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近红外光谱与自组织竞争神经网络联用快速鉴别牛乳与复原乳 被引量：1

4

作者 荣菡 甘露菁 《中国乳品工业》 CAS 北大核心 2019年第2期58-60,共3页

近红外光谱技术结合偏最小二乘法,与自组织竞争神经网络联用,构建鲜牛乳与复原乳的模式识别模型。经偏最小二乘法(PLS)处理后,提取4个主成分,使用96个吸收峰数据输入网络,学习速率为0.05,训练步数200步时,所建模型性能稳定,预测精度良好... 近红外光谱技术结合偏最小二乘法,与自组织竞争神经网络联用,构建鲜牛乳与复原乳的模式识别模型。经偏最小二乘法(PLS)处理后,提取4个主成分,使用96个吸收峰数据输入网络,学习速率为0.05,训练步数200步时,所建模型性能稳定,预测精度良好,模型对预测集样品识别准确率为100%。该方法可应用于原料奶质量评价与控制中,在复原乳或掺假乳的快速准确定性鉴别方面,提供了一条新思路。 展开更多

关键词 近红外光谱 自组织竞争神经网络 鲜牛乳 复原乳 偏最小二乘法

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基于自组织竞争神经网络的电力系统暂态稳定研究

5

作者 危雪 周云海 胡翔勇 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第5期25-28,共4页

大停电事故和电力需求紧张,使得大扰动下电力系统的暂态稳定问题日显突出.如何能快速判断电力系统的暂态稳定性能,是研究的重点.文章以综合性能指标法中的性能指标作为反映电力系统暂态稳定性能的特征指标,设计自组织竞争人工神经网络... 大停电事故和电力需求紧张,使得大扰动下电力系统的暂态稳定问题日显突出.如何能快速判断电力系统的暂态稳定性能,是研究的重点.文章以综合性能指标法中的性能指标作为反映电力系统暂态稳定性能的特征指标,设计自组织竞争人工神经网络分类器进行暂态稳定问题的分类判断.通过算例验证了该分类器可将暂态稳定问题分为稳定、不稳定和模糊类3种类型,有利于对稳定性能进行快速判断,从而减少了待详细分析的事故数目,而无需利用全过程时域仿真计算,有利于进行在线的动态安全评估. 展开更多

关键词 电力系统 暂态稳定性能 自组织竞争人工神经网络 快速判断

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基于自组织神经网络的土壤应用 被引量：1

6

作者 朱翔宇 韩红远 《山西焦煤科技》 2006年第12期31-33,56,共4页

自组织竞争神经网络以无教师教学的方式进行网络训练,具有自组织功能。网络通过自身训练,自动对输入模式进行分类。土壤分类是土壤科学的基础,也是土壤科学发展水平的综合指标。SOM网络是一种具有聚类功能的神经网络,本文利用SOM网络对... 自组织竞争神经网络以无教师教学的方式进行网络训练,具有自组织功能。网络通过自身训练,自动对输入模式进行分类。土壤分类是土壤科学的基础,也是土壤科学发展水平的综合指标。SOM网络是一种具有聚类功能的神经网络,本文利用SOM网络对土壤进行了分类,为土壤分类提供了一种新的思路与方法。 展开更多

关键词 自组织竞争神经网络 土壤分类 SOM网络 聚类功能

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基于经济周期的铁路货运量神经网络预测研究 被引量：24

7

作者 郭玉华 陈治亚 +1 位作者 冯芬玲 畅博 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1-6,共6页

针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题,提出经济周期阶段参数的概念,将经济周期量化后作为一个输入因素提供给神经网络模型,用以学习记忆经济波动情况,建立基于经济周期的Elman神经网络预测模型,并以我国1992～2008年铁... 针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题,提出经济周期阶段参数的概念,将经济周期量化后作为一个输入因素提供给神经网络模型,用以学习记忆经济波动情况,建立基于经济周期的Elman神经网络预测模型,并以我国1992～2008年铁路货运量为实例对方法进行检验,与BP神经网络预测结果进行对比。实例表明,该方法有效减小突变性误差,预测精度较高,Elman神经网络在进行动态系统预测时效果更佳。 展开更多

关键词 铁路货运量预测 经济周期 经济周期阶段参数 自组织竞争神经网络 ELMAN神经网络

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军事通信网抗毁性能的神经网络方法研究 被引量：8

8

作者 吕久明 张于 杨晓静 《电子对抗技术》 2003年第1期35-38,共4页

可靠性和时延性能是衡量军事通信网抗毁性能的两个重要指标。在研究通信网节点间的链路的可靠性和时延性能后 ,提出综合考虑可靠性和时延性能的代价函数 。

关键词 抗毁性能 野战地域通信网 代价函数 自组织竞争神经网络 可靠性 时延性

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神经网络在缺陷识别中的应用

9

作者 董剑龙 徐美芳 《山西电子技术》 2005年第6期24-25,42,共3页

为了准确、快速地进行缺陷识别,介绍了一种新型的前馈神经网络模型,即径向基概率神经网络。与以往的算法相比,该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。

关键词 主分量分析 径向基概率神经网络 自组织竞争神经网络 模式识别

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基于特征值提取与神经网络的抽油井故障诊断 被引量：2

10

作者 郭健 《电子设计工程》 2014年第2期41-43,共3页

示功图特征值提取是在功图数据中挑选具有代表性的数据,经过计算处理得到最有效的特征值,作为故障诊断系统中神经网络的输入。而自组织竞争神经网络结构简单,可以通过自身训练,实现对油井故障的自动分类。该神经网络模型的训练速度快,... 示功图特征值提取是在功图数据中挑选具有代表性的数据,经过计算处理得到最有效的特征值,作为故障诊断系统中神经网络的输入。而自组织竞争神经网络结构简单,可以通过自身训练,实现对油井故障的自动分类。该神经网络模型的训练速度快,而且诊断的准确性更高。该方法已在江苏油田的实际应用中取得了良好的效果。 展开更多

关键词 示功图 特征值提取 自组织竞争神经网络 故障诊断

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基于神经网络的目标分群及目标运动状态预测 被引量：4

11

作者 张永利 刘楠楠 王兆伟 《舰船电子对抗》 2020年第3期7-12,共6页

态势估计是对动态变化的对象感知并对提取的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程。以目标运动状态特征为依据,基于自组织竞争神经网络,对传感器量测数据进行无监督的自组织聚类,将各个量测数据准确划分到各个类别当中,解决目标分群... 态势估计是对动态变化的对象感知并对提取的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程。以目标运动状态特征为依据,基于自组织竞争神经网络,对传感器量测数据进行无监督的自组织聚类,将各个量测数据准确划分到各个类别当中,解决目标分群的问题。对于具有明显的时变性和不确定性的空中目标的运动特征,Elman神经网络可反映系统随时间变化的动态特性及存储信息的能力,预测任意逼近非线性函数,通过学习历史数据建模,对目标的运动特征进行网络训练,预测目标运动状态,为实现多目标环境下的航迹接续提供方法借鉴。 展开更多

关键词 自组织竞争神经网络 目标分群 ELMAN神经网络 目标运动状态预测 态势估计

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基于通道划分的植物反射波谱分类研究 被引量：1

12

作者 王欢欢 徐丽华 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 2014年第3期51-56,共6页

以47种杭州常见植物的波谱反射率曲线为研究数据源,利用相关性分析划分通道区间和波谱重采样公式得到新的波谱曲线,按照自组织竞争神经网络分类法对新波谱曲线进行分类,通过原始波谱曲线和新波谱曲线的分类结果对通道划分的合理性进行... 以47种杭州常见植物的波谱反射率曲线为研究数据源,利用相关性分析划分通道区间和波谱重采样公式得到新的波谱曲线,按照自组织竞争神经网络分类法对新波谱曲线进行分类,通过原始波谱曲线和新波谱曲线的分类结果对通道划分的合理性进行检验。结果表明,23个通道中11个波谱通道宽度较窄,能较好地区分植物的光谱信息,大部分位于红光或近红光波段的最佳波段;通道划分后的新波谱以较少的数据保留了植物种类之间的差异,实现了数据的降维,识别效果更佳。 展开更多

关键词 波谱 通道划分 相关性 自组织竞争神经网络 常见植物

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基于粗糙集理论的柴油机燃油系统故障诊断研究

13

作者 戴赟 卜锋斌 毛函晔 《机电设备》 2007年第8期25-28,17,共5页

针对柴油机燃油系统的故障种类多的特点利用小波方法对燃油波形进行分析,提取时域及频域的故障特征参数,并使用粗糙集理论对这些故障特征参数进行约简,达到简化故障识别的神经网络的结构、加快辨识速度的目的.最后用RBF神经网络对所模... 针对柴油机燃油系统的故障种类多的特点利用小波方法对燃油波形进行分析,提取时域及频域的故障特征参数,并使用粗糙集理论对这些故障特征参数进行约简,达到简化故障识别的神经网络的结构、加快辨识速度的目的.最后用RBF神经网络对所模拟的各类故障进行辨识,证实了粗糙集理论在柴油机燃油系统故障诊断中应用的可行性. 展开更多

关键词 柴油机 燃油系统 故障诊断 粗糙集理论 小波分析 自组织竞争神经网络

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互联网金融生态圈内融资信用风险仿真评测研究

14

作者 谭中明 束文会 《武汉金融》 北大核心 2019年第2期9-15,共7页

本文从互联网金融生态圈内借款人的信用风险角度出发,通过融资主体信用风险评测指标体系,依据人人贷平台数据,建立自组织竞争型神经网络预测模型和BP神经网络模型都能适用于互联网金融生态圈内融资主体平台借款人信用风险评估,具有较强... 本文从互联网金融生态圈内借款人的信用风险角度出发,通过融资主体信用风险评测指标体系,依据人人贷平台数据,建立自组织竞争型神经网络预测模型和BP神经网络模型都能适用于互联网金融生态圈内融资主体平台借款人信用风险评估,具有较强的风险预测评估能力。综合运用这两类模型,能对互联网金融生态圈内融资主体可能出现的违约情况进行预警,有效防范风险,增强互联网金融生态圈的信用等级。 展开更多

关键词 互联网金融生态圈 融资主体信用风险 自组织竞争型神经网络模型 BP 神经网络模型 仿真评测

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