期刊文献+
共找到122篇文章
< 1 2 7 >
每页显示 20 50 100
基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法 被引量:1
1
作者 林海飞 彭友志 +1 位作者 夏玉国 何浩鹏 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第3期303-307,共5页
为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与... 为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与传统线性化方法相比,BP神经网络能够有效拟合复杂的非线性函数关系。仿真和实测结果表明,该方法能有效降低复杂环境对定位精度的影响,E、N、U方向定位精度分别提高78.1%、72.8%、79.2%。 展开更多
关键词 GNSS 复杂环境 高斯-赫尔模特模型 反向传播神经网络 误差估计
在线阅读 下载PDF
基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法 被引量:2
2
作者 王子华 叶莹 +3 位作者 刘洪运 许燕 樊瑜波 王卫东 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2596-2604,共9页
尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深... 尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 监督学习 误差反向传播 时间脉冲序列标识 替代梯度
在线阅读 下载PDF
基于人工神经网络的UWB坐标误差一步改正模型 被引量:1
3
作者 王一帆 李增科 +4 位作者 蒋诗政 陈远 黄林超 吉丽娅 邓伟昉 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期77-82,共6页
针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型。改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度... 针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型。改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度参考值误差为输出,分别以GNSS RTK点位坐标为动态试验参考值、全站仪点位坐标为静态试验参考值,对改正模型进行训练。将改正模型分别用于改正非建模样本点的UWB坐标,然后对改正前后的精度及不同改正模型的精度进行了比较分析。结果表明:利用人工神经网络直接建立UWB坐标一步改正模型的方法是可行的,该方法无须再次利用改正后的测距值解算坐标,更加简便、快捷;两种模型总体均能有效改善UWB的动态、静态定位坐标精度;且基于GRNN的改正模型相比基于BPNN的改正模型可以更有效地改善UWB坐标误差,改正后的UWB动态定位平面坐标精度可达厘米级,静态定位平面坐标精度高达毫米级。 展开更多
关键词 超宽带定位 坐标误差改正 广义回归神经网络 反向传播神经网络 一步改正
在线阅读 下载PDF
基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测 被引量:20
4
作者 李振华 郑严钢 +3 位作者 李振兴 徐艳春 邾玢鑫 刘颂凯 《电测与仪表》 北大核心 2021年第3期146-152,共7页
电子式电压互感器目前的主要问题是长期运行后的准确度退化问题。现行的方法有定期离线校验和在线校验,前者不利于及时发现互感器的误差变化,后者需要标准器并网运行,无法大规模应用。基于这一现象,文中提出了基于传递熵和小波神经网络... 电子式电压互感器目前的主要问题是长期运行后的准确度退化问题。现行的方法有定期离线校验和在线校验,前者不利于及时发现互感器的误差变化,后者需要标准器并网运行,无法大规模应用。基于这一现象,文中提出了基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测方法。先根据传递熵分别选取比差和角差的主要影响因素,然后将筛选所得的因素作为输入量,建立小波神经网络的误差预测模型,并对其仿真测试。实验表明,对比差的预测误差低于5%,对角差的预测误差低于10%,文章方法能够实现较长时间的互感器状态监测。 展开更多
关键词 电子式电压互感器 误差预测 传递 小波神经网络
在线阅读 下载PDF
基于贝叶斯神经网络的船用惯导定位修正方法 被引量:2
5
作者 周红进 宋辉 +2 位作者 范文良 王苏 谷东亮 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1393-1400,共8页
船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设... 船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设计了采用反向传播神经网络(back propagate neural network, BPNN)、根据INS原始输出数据拟合修正经纬度的定位修正方案,提出了基于Bayesian算法更新网络权重系数的方法,结合理论分析和试验研究确定了神经元个数与训练数据集的分配方案。实船试验结果表明,当GNSS失效时,在后续2 h,通过24 h历史数据训练得到的神经网络修正INS位置,相比INS独立工作时的定位误差,修正后误差均值下降了63%,误差最大值下降约50%,最小值下降至0。 展开更多
关键词 惯性导航系统 全球卫星导航系统失效 反向传播神经网络 Bayesian算法 定位误差
在线阅读 下载PDF
跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法 被引量:1
6
作者 曾建新 陈云华 +1 位作者 李炜奇 陈平华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2134-2140,共7页
基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确... 基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确性。为此,提出一种跨脉冲误差传播的深度脉冲神经网络训练方法(cross-spike error backpropagation,CSBP),将神经元的误差反向传播分成脉冲发放时间随突触后膜电位变化关系和相邻脉冲发放时刻点间的依赖关系两种依赖关系。其中,通过前者解决了脉冲不可微分的问题,通过后者明确了脉冲间的依赖关系,使得误差信号能跨脉冲传播,提升了生物合理性。此外,并对早期脉冲残差网络架构存在的模型表示能力不足问题进行研究,通过修改脉冲残余块的结构顺序,进一步提高了网络性能。实验结果表明,所提方法比基于脉冲时间的最优训练算法有着明显的提升,相同架构下,在CIFAR10数据集上提升2.98%,在DVS-CIFAR10数据集上提升2.26%。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 脉冲时间依赖 误差反向传播 脉冲神经网络训练算法
在线阅读 下载PDF
人工神经网络误差反向传播法测定复方苯甲酸涂剂中苯甲酸与水杨酸的含量
7
作者 朱鲁夫 程存归 王森清 《医药导报》 CAS 2005年第1期67-68,共2页
目的 对紫外光谱重叠的复方苯甲酸涂剂进行多组分不经分离的含量测定。方法 采用人工神经网络误差反向传播方法 (BP)对复方苯甲酸涂剂进行含量测定。结果 当网络隐蔽层的节点数为 5 ,以 9个节点输入时 ,苯甲酸与水杨酸的平均回收率... 目的 对紫外光谱重叠的复方苯甲酸涂剂进行多组分不经分离的含量测定。方法 采用人工神经网络误差反向传播方法 (BP)对复方苯甲酸涂剂进行含量测定。结果 当网络隐蔽层的节点数为 5 ,以 9个节点输入时 ,苯甲酸与水杨酸的平均回收率分别为 10 5 .0 %和 10 2 .0 % ,RSD分别为 1 5 %和 2 0 %。结论 该方法简便、快速 ,测定结果准确。 展开更多
关键词 人工神经网络误差反向传播 紫外光谱 苯甲酸涂剂 复方
在线阅读 下载PDF
一种改进的反向传播神经网络算法 被引量:4
8
作者 邱浩 王道波 张焕春 《应用科学学报》 CAS CSCD 2004年第3期384-387,共4页
在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通... 在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通过XOR问题的仿真证明了改进算法的有效性. 展开更多
关键词 反向传播 神经网络 误差 模式 顺传播 学习算法
在线阅读 下载PDF
神经网络在陀螺漂移误差模型辨识中的应用 被引量:3
9
作者 田蔚风 金志华 陆恺 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1998年第3期35-38,共4页
神经网络具有很强的自学习、自适应能力及非线性变换特性,为模型的辨识提供了一条十分有效的途径。本文基于反向传播(Back-Propagation)网络的研究,将神经网络应用于陀螺漂移误差模型辨识,通过陀螺的实际测试数据对神经网络的加权... 神经网络具有很强的自学习、自适应能力及非线性变换特性,为模型的辨识提供了一条十分有效的途径。本文基于反向传播(Back-Propagation)网络的研究,将神经网络应用于陀螺漂移误差模型辨识,通过陀螺的实际测试数据对神经网络的加权进行训练,得到了较为满意的结果。 展开更多
关键词 神经网络 反向传播 陀螺漂移误差模型
在线阅读 下载PDF
基于反向传播神经网络的SVM技术在电压型变流器中的应用研究 被引量:13
10
作者 李建林 李玉玲 +1 位作者 李淳 张仲超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期71-74,共4页
在分析三相电压型变流器空间矢量调制(SVM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于反向传播神经网络结构的 SVM 技术(CPN-SVM)的实现方法。该方法采用CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间,避免了计算正弦函数这一非线性运算,... 在分析三相电压型变流器空间矢量调制(SVM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于反向传播神经网络结构的 SVM 技术(CPN-SVM)的实现方法。该方法采用CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间,避免了计算正弦函数这一非线性运算,缩短了计算时间,采样周期的可进一步缩短。仿真和实验表明:CPN-SVM 除了具备 SVM 的固有优点外,还有下述几个显著优点:①大大降低了整个控制系统的软硬件成本,提高了对开关瞬态位置判断的准确性;②随着采用周期的缩短,最大开关频率相应增大,从而提高了整个系统的传输带宽③避免了由于计算误差给 SVM 波形中所带来的附带谐波。 展开更多
关键词 SVM技术 反向传播神经网络 变流器 应用 空间矢量调制 神经网络结构 三相电压型 基本原理 作用时间 线性运算 正弦函数 计算时间 采样周期 控制系统 开关频率 计算误差 传输带宽 CPN 缩短 软硬件 准确性 仿真
在线阅读 下载PDF
一种采用2级反向传播神经网络的输电线路故障测距方法 被引量:15
11
作者 焦在滨 宋新尧 +1 位作者 李炳绪 吴润东 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期61-69,共9页
针对输电线路的故障测距中过渡电阻及电气量测量误差影响测距精度的问题,提出了一种采用2级反向传播(BP)神经网络的输电线路故障测距方法。通过分析双端电气量随过渡电阻的变化情况,确定了双端电气量变化规律的区域特性,提出了基于过渡... 针对输电线路的故障测距中过渡电阻及电气量测量误差影响测距精度的问题,提出了一种采用2级反向传播(BP)神经网络的输电线路故障测距方法。通过分析双端电气量随过渡电阻的变化情况,确定了双端电气量变化规律的区域特性,提出了基于过渡电阻分区后在不同区域分别进行精确定位的研究思路。利用第1级网络对双端电气量进行数据融合,将故障场景分为低阻故障和高阻故障,再利用第2级网络中的低阻故障测距网络和高阻故障测距网络分别对低阻故障和高阻故障的双端电气量进行数据融合,计算出精确的故障位置。对训练方法进行改进,在测量电气量中加入高斯白噪声信号来模拟含互感器误差的样本,将无误差样本和含误差样本组成的重复样本对作为训练样本,使训练后的BP神经网络对随机测量误差具备一定的适应能力。电磁暂态仿真结果表明:所提方法不受过渡电阻影响,在高阻故障情况下测距结果的最大误差仍然低于1%,且对随机误差具有较好的适应性,在输入电气量存在一定测量误差的情况下测距结果的最大误差低于2.5%,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 输电线路 故障测距 2级反向传播神经网络 过渡电阻 测量误差
在线阅读 下载PDF
人工神经网络在果蔬干燥领域应用进展 被引量:2
12
作者 樊宇航 宋卫东 +3 位作者 王教领 王明友 丁天航 周德欢 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第8期112-119,147,共9页
果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型成为干燥领域的重点方向。综述人工神经网络在果蔬干燥过程中的应用现状、分析存在的问题和做出展望。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质... 果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型成为干燥领域的重点方向。综述人工神经网络在果蔬干燥过程中的应用现状、分析存在的问题和做出展望。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质检测、工艺优化和控制系统方面,总结各部分的应用类型及发展创新;再对比传统干燥模型和人工神经网络模型;最后介绍混合神经网络的应用场景。发现人工神经网络比传统干燥模型更精确,且混合神经网络结合专家系统、模糊逻辑等理论能够提供准确的预测,作为一种新颖高效的建模技术,可以广泛应用于果蔬加工的优化、控制、自动化等领域。其中应用最广泛的就是与遗传算法结合的GA-BP神经网络,BP负责预测、GA负责寻优,在这样的算法中不仅可以精确预测结果还可以优化工艺。这样的模型更适合果蔬干燥且在未来有更广阔的发展空间,以期这些探讨和分析对果蔬干燥领域具有参考意义。 展开更多
关键词 果蔬干燥 神经网络 干燥动力学模型 误差反向传播算法 含水率预测
在线阅读 下载PDF
基于全连接神经网络与传递率函数相结合的钢结构损伤检测方法 被引量:7
13
作者 艾青林 林小贝 徐巧宁 《高技术通讯》 CAS 2021年第8期824-835,共12页
针对现有的传递率函数法对钢结构损伤检测不全面、不精确的问题,提出了将全连接神经网络模型与传递率函数相结合的钢结构损伤检测方法。利用Ansys软件对钢结构框架模型进行瞬态分析,得到垂直于检测面的节点加速度,通过Matlab软件对各节... 针对现有的传递率函数法对钢结构损伤检测不全面、不精确的问题,提出了将全连接神经网络模型与传递率函数相结合的钢结构损伤检测方法。利用Ansys软件对钢结构框架模型进行瞬态分析,得到垂直于检测面的节点加速度,通过Matlab软件对各节点加速度进行傅里叶变换、频谱相除得到传递率函数,再将传递率函数进行差分运算得到传递率函数变化量。将传递率函数变化量作为全连接神经网络的输入参数,采用反向传播对误差进行修正,从而得到钢结构各检测位置的损伤指标值。通过钢结构框架损伤检测实验,对基于全连接神经网络与传递率函数的钢结构损伤检测算法进行实验验证。结果表明,新方法与传统的传递率函数法相比,所有位置的钢结构损伤识别率平均提高了29.14%,能更准确与全面地识别钢结构各位置的损伤情况,可对钢结构损伤位置进行精确定位。 展开更多
关键词 钢结构损伤检测 全连接神经网络 反向传播 传递率函数 损伤识别率
在线阅读 下载PDF
基于热传导和卷积神经网络的磨床主轴热误差预测 被引量:6
14
作者 王培桐 范晋伟 +1 位作者 任行飞 李状 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期129-140,共12页
热变形是影响磨床加工精度的主要因素,严重制约了机床精度的进一步提高。为了提高热误差预测的精度,提出了一种基于热传导和卷积神经网络的磨床主轴热误差预测方法。根据热传导理论推导出主轴表面和外部环境的温差和热变量的映射关系,... 热变形是影响磨床加工精度的主要因素,严重制约了机床精度的进一步提高。为了提高热误差预测的精度,提出了一种基于热传导和卷积神经网络的磨床主轴热误差预测方法。根据热传导理论推导出主轴表面和外部环境的温差和热变量的映射关系,揭示了材料热变形本质。然后,建立了以温差为输入和主轴热变形量为输出的神经网络热误差预测模型。该模型拥有4个神经网络层,分别对应温差、热能增量、时间变量以及热变形量。运用反向传播算法对该预测模型进行训练并计算模型参数。最后,基于SINUMERIK 840D数控控制器开发了一套磨床主轴热误差补偿系统,并在某一数控磨床上进行了验证。结果表明,通过主轴热误差补偿后,磨床的加工精度提升了41.7%,验证了本文提出的主轴热误差预测模型的有效性和可行性。 展开更多
关键词 热传导 误差 反向传播算法 神经网络 磨床主轴
在线阅读 下载PDF
基于PSO-BP神经网络的广播星历轨道误差预测模型 被引量:8
15
作者 彭雅奇 许承东 +2 位作者 牛飞 郑学恩 王倚文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1617-1622,共6页
在卫星导航数据处理实践中,发现广播星历轨道误差中客观存在不确定性的规律现象,针对这种不能用确定数学模型表示的误差信息,建立基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的轨道误差预测模型。通过粒子群算法对BP神经网络... 在卫星导航数据处理实践中,发现广播星历轨道误差中客观存在不确定性的规律现象,针对这种不能用确定数学模型表示的误差信息,建立基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的轨道误差预测模型。通过粒子群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优,利用广播星历解算出的卫星空间位置和速度,并结合时间信息和摄动改正数对神经网络进行训练和测试。结果表明该模型对广播星历轨道误差具有较好的拟合能力和预测效果,用该模型对卫星位置解算提供误差补偿,可有效提高卫星定轨精度,降低系统级误差。 展开更多
关键词 广播星历轨道误差 反向传播神经网络 粒子群优化 摄动改正数
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的东南太平洋茎柔鱼渔场预报模型的建立及解释 被引量:15
16
作者 汪金涛 高峰 +4 位作者 雷林 官文江 周劲望 叶守建 陈新军 《海洋渔业》 CSCD 北大核心 2014年第2期131-137,共7页
东南太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)是我国鱿钓船的重要捕捞对象.准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要内容.本文根据2006~ 2009年我国远洋船队东南太平洋秘鲁茎柔鱼生产统计数据(月份、经度、纬度)及遥感获得的表温、Ni... 东南太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)是我国鱿钓船的重要捕捞对象.准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要内容.本文根据2006~ 2009年我国远洋船队东南太平洋秘鲁茎柔鱼生产统计数据(月份、经度、纬度)及遥感获得的表温、Ni(n)o 3.4区海表温度异常、海面高度资料,利用反向传播(EBP)神经网络建立秘鲁茎柔鱼中心渔场预报模型.在此基础上,尝试使用神经网络解释图(neural interpretation diagram)、自变量相关(independent variable relevance)、灵敏度分析(sensitivity analyses)三种方法解释EBP模型权重,推断东南太平洋茎柔鱼中心渔场形成的主要影响因子.结果认为,影响中心渔场的3个主要影响因子为Ni(n)o 3.4区海表温度异常、表温和纬度,其贡献率分别为28.95%、22.1%和19.68%.利用EBP神经网络建立的预报模型不仅在预报精度上达到要求,而且能够很好地解释秘鲁茎柔鱼中心渔场的形成机制. 展开更多
关键词 东南太平洋 秘鲁 茎柔鱼 误差反向神经网络 渔场预报
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的电动转向系统助力特性研究 被引量:15
17
作者 尚喆 许镇琳 +1 位作者 王豪 张海华 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期319-321,共3页
基于综合目标函数的误差反向传播学习算法 ,设计了用于该离散化转向助力特性的BP神经网络结构 ,进行了离线训练 ,并在电动转向综合试验台上实现了在线控制。实现了全车速范围的非线性转向助力 ,克服了转向助力盲区。
关键词 神经网络 电动转向系统 助力特性 汽车 误差反向传播学习算法
在线阅读 下载PDF
基于遗传神经网络的多光谱辐射测温法 被引量:21
18
作者 孙晓刚 原桂彬 戴景民 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期213-216,共4页
针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法(GA)与神经网络相结合,提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法,并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验。结果表明已训练样本的真实温度识别精度,GA... 针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法(GA)与神经网络相结合,提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法,并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验。结果表明已训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±5K,BP神经网络为±10K;未训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±10K,BP神经网络为±20K;无论是GA-BP算法还是BP神经网络,已训练样本的真实温度识别精度比未训练样本的真实温度识别精度都更精确些,靠近训练样本集边缘的样本真实温度的识别精度偏低。说明GA-BP算法比BP神经网络可以更好地解决了目标真实温度的测量问题。 展开更多
关键词 遗传神经网络 遗传算法 误差反向传播神经网络 多光谱辐射测温
在线阅读 下载PDF
一种新的基于神经网络的电力系统谐波检测方法研究 被引量:18
19
作者 肖建平 李生虎 +1 位作者 吴可汗 何怡刚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第S2期345-348,371,共5页
随着各种电力电子装置广泛应用于电力系统中,电网中的谐波污染问题日趋严重。为有效抑制电力系统各次谐波所带来影响,必须首先分析其谐波成分。本文提出了一种基于RBF神经网络的电力系统谐波检测方法,并采用Matlab软件进行仿真,与基于B... 随着各种电力电子装置广泛应用于电力系统中,电网中的谐波污染问题日趋严重。为有效抑制电力系统各次谐波所带来影响,必须首先分析其谐波成分。本文提出了一种基于RBF神经网络的电力系统谐波检测方法,并采用Matlab软件进行仿真,与基于BP神经网络相比,该方法在谐波检测的幅值和相位上有更高的精度,且训练时间更短,实时性好,因此在电力系统谐波测量中有一定的应用价值。 展开更多
关键词 误差反向传播神经网络 径向基神经网络 谐波检测 MATLAB仿真
在线阅读 下载PDF
基于模糊神经网络的电站燃煤锅炉结渣预测 被引量:14
20
作者 伍昌鸿 马晓茜 廖艳芬 《燃烧科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期175-179,共5页
综合运用模糊数学和神经网络知识构建了一个模糊神经网络模型,用以预测电站燃煤锅炉的结渣特性.通过引入反映煤灰特性的4个常用指标以及反映锅炉运行情况的两个指标,使所建模型综合考虑了煤灰特性和锅炉运行因素对结渣的影响.以实际... 综合运用模糊数学和神经网络知识构建了一个模糊神经网络模型,用以预测电站燃煤锅炉的结渣特性.通过引入反映煤灰特性的4个常用指标以及反映锅炉运行情况的两个指标,使所建模型综合考虑了煤灰特性和锅炉运行因素对结渣的影响.以实际电厂燃煤锅炉为样本,基于改进的BP(back-propagation)算法对网络模型进行了训练.为验证模型的准确性,对7台电站燃煤锅炉的结渣特性进行预测,并将该模型与只考虑煤灰特性指标的常规 BP网络模型进行比较.验证结果表明,模糊神经网络模型的预测结果与实际相符,效果优于常规BP网络模型. 展开更多
关键词 模糊神经网络 锅炉 结渣 预测 改进误差反向传播算法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 7 下一页 到第
使用帮助 返回顶部