期刊文献+
共找到335篇文章
< 1 2 17 >
每页显示 20 50 100
基于高斯过程回归和BP神经网络的油储地罐容积表标定研究
1
作者 王彩玲 程叶 +1 位作者 许欣黎 倪庆旭 《石油石化节能与计量》 2025年第2期26-30,35,共6页
石油作为中国重要的能源资源之一,广泛应用于发电、运输、工业生产等各个领域。准确的油储地罐容积表标定对于确保各类石油产品储存、运输和交易的精确计量至关重要。传统的标定方法通常高度依赖于静态测量和经验公式,易受时间、环境条... 石油作为中国重要的能源资源之一,广泛应用于发电、运输、工业生产等各个领域。准确的油储地罐容积表标定对于确保各类石油产品储存、运输和交易的精确计量至关重要。传统的标定方法通常高度依赖于静态测量和经验公式,易受时间、环境条件及人为因素的影响。为了解决这一问题,提出了一种基于高斯过程回归(GPR)和反向传播神经网络(BPNN)的标定验证方法。在真实加油站数据构建的数据集上进行实验,结果显示,高斯过程回归模型和BP神经网络模型的平均均方根误差RMSE分别为3.435、8.409,模型的预测效果相对较好,研究结果可为容积表的标定工作提供有价值的参考。 展开更多
关键词 容积表标定 BP神经网络 高斯过程回归 数据挖掘 误差预测
在线阅读 下载PDF
基于神经网络模型的宽带非高斯随机过程疲劳损伤分析
2
作者 袁奎霖 彭士凤 《船舶力学》 北大核心 2025年第1期85-97,共13页
对于遭受各种随机环境载荷的海洋结构物而言,在设计阶段对其进行疲劳损伤评估尤为重要。海洋结构物的响应经常呈现出宽带特性和非高斯统计特征。因此,本文提出一种基于神经网络模型的宽带非高斯随机过程疲劳损伤评估方法。采用多种功率... 对于遭受各种随机环境载荷的海洋结构物而言,在设计阶段对其进行疲劳损伤评估尤为重要。海洋结构物的响应经常呈现出宽带特性和非高斯统计特征。因此,本文提出一种基于神经网络模型的宽带非高斯随机过程疲劳损伤评估方法。采用多种功率谱与不同带宽参数、S-N曲线斜率参数以及非高斯过程偏度与峰度的组合对所提出的神经网络模型进行训练和测试。分析输入层神经元、隐藏层神经元个数以及隐藏层层数对模型预报精度的影响,确定最优的神经网络结构。以时域雨流计数法计算的疲劳损伤结果作为基准,采用真实双模态功率谱进行数值试验,并与多种频域疲劳损伤分析方法进行比较,证明本文所建立的神经网络模型具有更好的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 神经网络 宽带非高斯过程 疲劳损伤 雨流计数法
在线阅读 下载PDF
基于改进模糊神经网络的海洋油气勘探数据挖掘方法
3
作者 袁帅 张嘉琛 +1 位作者 付明鑫 陈望宇 《数字技术与应用》 2025年第1期173-175,共3页
为了能够提高海上油气勘探数据的利用率,并实现从海量的勘探数据中挖掘出更多有价值的信息,本文对以往的数据挖掘技术进行改进,并将模糊神经网络技术引入数据挖掘模型中,进而攻克以往数据挖掘过程中存在的数据类型多、结构复杂、属性关... 为了能够提高海上油气勘探数据的利用率,并实现从海量的勘探数据中挖掘出更多有价值的信息,本文对以往的数据挖掘技术进行改进,并将模糊神经网络技术引入数据挖掘模型中,进而攻克以往数据挖掘过程中存在的数据类型多、结构复杂、属性关联不明确、噪音大等问题,从而构建一种适用于海上油气勘探数据挖掘的模型。 展开更多
关键词 模糊神经网络 数据挖掘模型 属性关联 数据类型 数据挖掘技术 数据挖掘过程 海洋油气勘探 数据挖掘方法
在线阅读 下载PDF
基于灰狼算法优化卷积神经网络的工业过程故障诊断
4
作者 赵芷锐 李元 《信息技术》 2024年第7期121-127,共7页
针对工业过程故障诊断中数据规模的逐渐增大以及数据之间映射关系、复杂程度的增加,文中以TE过程为数据背景提出一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化卷积神经网络(GWO Convolutional Neural Networks,GWO-CNN)的模型,结合GW... 针对工业过程故障诊断中数据规模的逐渐增大以及数据之间映射关系、复杂程度的增加,文中以TE过程为数据背景提出一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化卷积神经网络(GWO Convolutional Neural Networks,GWO-CNN)的模型,结合GWO算法具有搜索能力强、结构清晰、容易实现等特点,寻找CNN卷积核的个数等参数的最优解,并利用所寻得的最优参数搭建GWO-CNN模型并将其应用于工业过程的故障诊断。仿真结果表明,相比传统的卷积神经网络,GWO-CNN算法能够从原始数据中提取更多故障特征,从而提升原有的故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 卷积神经网络 田纳西-伊斯曼过程 故障诊断 机器学习
在线阅读 下载PDF
基于卷积神经网络的烧结成品率预测 被引量:2
5
作者 彭梓塘 黄晓贤 +5 位作者 范晓慧 赵利明 李骞 陈许玲 匡朝辉 甘敏 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1263-1271,共9页
成品率是综合反映烧结矿产量、质量和能耗的关键性指标。针对成品率检测存在滞后性问题,以烧结机尾断面图像作为输入,通过卷积神经网络拟合断面图像与成品率的关系,实现烧结成品率的在线预测。根据烧结机尾断面红外图像的特点,采用Dense... 成品率是综合反映烧结矿产量、质量和能耗的关键性指标。针对成品率检测存在滞后性问题,以烧结机尾断面图像作为输入,通过卷积神经网络拟合断面图像与成品率的关系,实现烧结成品率的在线预测。根据烧结机尾断面红外图像的特点,采用DenseNet网络结构的卷积神经网络作为建模方法,并以多尺度稠密连接块对网络结构进行改进,在同一层网络中提取多尺度、图像信息,通过拟合高维图像特征与烧结成品率之间的关系,实现成品率的准确预测。采用国内某大型钢铁生产企业的机尾断面图像和成品率数据对模型进行验证。研究结果表明:所提出的改进DenseNet网络在烧结成品率预测问题上具有较强的拟合和泛化能力,定义成品率预测值与实际值绝对误差在±2.8%的区间范围内为命中目标,模型命中率达92.66%,且均方根误差仅为1.76%,可为生产工艺参数的优化调控提供依据。 展开更多
关键词 烧结过程 成品率预测 断面图像 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
基于PNN神经网络的电控发动机故障诊断 被引量:9
6
作者 巴寅亮 王书提 +2 位作者 李春兰 郭增波 加克.乌云才次克 《现代电子技术》 北大核心 2016年第20期146-148,153,共4页
PNN是前馈型神经网络,具有强大的非线性模式分类能力。提出运用PNN神经网络对发动机电控系统进行故障诊断的方法,介绍了PNN神经网络及其工作原理,以伊兰特汽车发动机电控系统为研究对象,让发动机在怠速情况下,并对其进行故障设置,运用金... PNN是前馈型神经网络,具有强大的非线性模式分类能力。提出运用PNN神经网络对发动机电控系统进行故障诊断的方法,介绍了PNN神经网络及其工作原理,以伊兰特汽车发动机电控系统为研究对象,让发动机在怠速情况下,并对其进行故障设置,运用金德KT600故障诊断仪采集发动机故障数据流,利用PNN神经网络建立诊断模型,并对网络诊断模型进行验证,诊断结果完全正确,且训练速度非常快。实验结果表明PNN神经网络具有较强的泛化能力和实用价值。 展开更多
关键词 pnn神经网络 发动机 电控系统 故障诊断
在线阅读 下载PDF
生物质气化过程的混合神经网络模拟 被引量:12
7
作者 郭兵 唐松涛 +2 位作者 吕子安 李定凯 沈幼庭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期77-83,共7页
用几种生物质原料进行了水蒸汽流化条件下的常压气化实验。为得到各种生物质的气化特性 ,用混合神经网络模型对气化过程进行了模拟。模型得到的气化产率与实验数据吻合得较好。神经网络给出的气化特性能正确地反映实际的生物质气化过程... 用几种生物质原料进行了水蒸汽流化条件下的常压气化实验。为得到各种生物质的气化特性 ,用混合神经网络模型对气化过程进行了模拟。模型得到的气化产率与实验数据吻合得较好。神经网络给出的气化特性能正确地反映实际的生物质气化过程。模拟结果还显示 ,草本生物质和木本生物质在气化过程中 ,各种煤气成分的释放有不同的规律。 展开更多
关键词 生物质 气化 过程 神经网络 过程模拟
在线阅读 下载PDF
基于PNN神经网络的掘进机截齿磨损程度识别研究 被引量:14
8
作者 张强 王禹 王琛淇 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期37-44,共8页
针对掘进机截齿磨损在线识别问题,提出一种基于PNN神经网络的截齿磨损程度多特征信号识别方法,提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动和声发射特征信号,分别分析振动加速度、声发射信号峰值以及2种特征信号频域图的均方根这4个特征... 针对掘进机截齿磨损在线识别问题,提出一种基于PNN神经网络的截齿磨损程度多特征信号识别方法,提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动和声发射特征信号,分别分析振动加速度、声发射信号峰值以及2种特征信号频域图的均方根这4个特征参数,获取振动信号、声发射信号与不同磨损程度截齿的变化规律。建立5种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对PNN神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度的精确识别。结果表明:基于PNN神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,识别准确率和预测准确率约为93.3%和95.0%,与BP神经网络方法相比分别提高了3.3%和15.0%。因此该神经网络具有良好的可靠性与精确性。 展开更多
关键词 掘进机 截齿磨损 振动信号 声发射信号 pnn神经网络
在线阅读 下载PDF
人工神经网络在食品加工过程模拟控制中的应用 被引量:14
9
作者 史德芳 高虹 +3 位作者 程薇 薛淑静 何建军 熊光权 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2009年第1期176-179,共4页
由于人工神经网络在处理现代工业工程中工艺优化、风险评估与预测、非线性模式等问题所具有的优势,而被广泛应用于生产过程控制等领域。介绍神经网络近年来在食品加工过程模拟控制等方面的应用情况,并对其未来发展趋势进行探讨。
关键词 人工神经网络 农产品 过程模拟 品质控制
在线阅读 下载PDF
基于极限学习的过程神经网络研究及化工应用 被引量:9
10
作者 刘菲菲 彭荻 +1 位作者 贺彦林 朱群雄 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期977-981,共5页
针对过程神经网络在化工过程建模中学习速度慢、易陷入局部极值等问题,借鉴极限学习机算法训练网络参数的思想,提出了一种新型的基于极限学习的过程神经网络(EL-PNN).ELPNN网络以过程神经网络的方式得到隐含层的输出后,不再使用梯度下... 针对过程神经网络在化工过程建模中学习速度慢、易陷入局部极值等问题,借鉴极限学习机算法训练网络参数的思想,提出了一种新型的基于极限学习的过程神经网络(EL-PNN).ELPNN网络以过程神经网络的方式得到隐含层的输出后,不再使用梯度下降法进行参数调整,而是根据极限学习机算法通过广义逆直接求解输出权值.同时,为了进一步提高网络的泛化性能,考虑结构风险,在EL-PNN网络中加入风险比例参数.以高密度聚乙烯装置进行验证,结果表明,该网络具有学习速度快、建模精度高的特点,为过程神经网络在复杂化工生产中的应用提供了新思路. 展开更多
关键词 过程神经网络 极限学习机 高密度聚乙烯 过程建模
在线阅读 下载PDF
利用神经网络外推预测干燥过程降水率 被引量:5
11
作者 吴涛 刘登瀛 +1 位作者 许晓鸣 张浙 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期596-599,共4页
利用神经网络所具有的捕捉过程输入-输出之间的非线性关系的能力和强大的学习推理能力,给出了一种基于神经网络的外推预测垂直对撞流干燥过程降水率的方法.为提高预测的快速性和准确性,针对BP算法学习参数难以确定的缺点,给出了... 利用神经网络所具有的捕捉过程输入-输出之间的非线性关系的能力和强大的学习推理能力,给出了一种基于神经网络的外推预测垂直对撞流干燥过程降水率的方法.为提高预测的快速性和准确性,针对BP算法学习参数难以确定的缺点,给出了一种基于目标函数的一阶和二阶导数同时优化学习率和确定动量系数的方法,并将此法应用于外推预测物料降水率的过程之中.仿真结果表明,对于运动规律十分复杂、目前仍无法从其内部的运动机理和传热传质特性出发建立干燥特性预测模型的一类高强度的干燥方式而言,文中所提出的神经网络模型能够较正确、快速地预测干燥过程中物料降水率的变化. 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 降水率 预测 干燥过程
在线阅读 下载PDF
云过程神经网络模型及算法研究 被引量:9
12
作者 王兵 李盼池 +1 位作者 杨冬黎 于晓红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期110-115,共6页
该文针对输入输出具有不确定性特征并与时间或过程有关的复杂非线性系统建模和求解问题,利用过程神经网络对时变信号的动态处理能力,结合云模型对定性定量概念的转化能力,构建了一种具有不确定性信息处理能力的云过程神经网络模型,并采... 该文针对输入输出具有不确定性特征并与时间或过程有关的复杂非线性系统建模和求解问题,利用过程神经网络对时变信号的动态处理能力,结合云模型对定性定量概念的转化能力,构建了一种具有不确定性信息处理能力的云过程神经网络模型,并采用猫群优化算法同时对网络结构和参数进行并行优化设计,提高了网络逼近及泛化能力,实现了神经网络在时间域和不确定信息处理领域上的有效扩展。仿真实验结果验证了模型和算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 云模型 过程神经网络 猫群优化 时间序列预测
在线阅读 下载PDF
Cu-12%Al合金高温压缩变形过程本构关系的BP神经网络模型 被引量:11
13
作者 刘雪峰 马胜军 +1 位作者 刘锦平 谢建新 《材料工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期10-14,共5页
以Gleeble-1500热模拟试验机上高温压缩实验所得实测数据为基础,根据BP(Back Propagation)人工神经网络算法原理,建立了Cu-12%(质量分数,下同)Al合金高温压缩变形过程真应力与真应变、应变速率和变形温度关系的神经网络预测模型。结果表... 以Gleeble-1500热模拟试验机上高温压缩实验所得实测数据为基础,根据BP(Back Propagation)人工神经网络算法原理,建立了Cu-12%(质量分数,下同)Al合金高温压缩变形过程真应力与真应变、应变速率和变形温度关系的神经网络预测模型。结果表明:BP神经网络用于Cu-12%Al合金高温压缩变形过程的本构关系建模是可行的,真应力预测值与实验值之间的平均相对误差小于1.8%,可很好地反映实际变形过程的特征。 展开更多
关键词 Cu-12%Al合金 高温变形 变形全过程 本构关系 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于交叉验证的地震多属性概率神经网络(PNN)反演在识别热瓦普地区火成岩中的应用 被引量:1
14
作者 谢会文 许永忠 +4 位作者 郑多明 高宏亮 李国会 叶茂林 王双双 《中国矿业》 北大核心 2015年第2期154-158,共5页
新疆塔北地区发育巨厚二叠系火成岩,速度差异较大,而且火山喷发模式难确定,给其下伏低幅度碎屑岩圈闭和岩性圈闭落实带来困难。本文对二叠系火成岩利用概率神经网络反演等方法进行精细的速度场研究。概率神经网络反演是一种典型的非线... 新疆塔北地区发育巨厚二叠系火成岩,速度差异较大,而且火山喷发模式难确定,给其下伏低幅度碎屑岩圈闭和岩性圈闭落实带来困难。本文对二叠系火成岩利用概率神经网络反演等方法进行精细的速度场研究。概率神经网络反演是一种典型的非线性反演方法,相比于稀疏脉冲反演,在地震反演过程的非线性问题,具有更好的分辨率。通过逐步回归和交叉验证优选使验证误差最小的属性组合,使反演结果与测井属性有更好的相关性。建立的速度场经验证,更符合火成岩分布与速度变化规律。 展开更多
关键词 pnn神经网络反演 交叉验证 岩性识别 火成岩
在线阅读 下载PDF
生物质气化过程的神经网络模型拟合方法 被引量:6
15
作者 李大中 张瑞祥 韩璞 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期539-543,共5页
用神经网络模型来拟合生物质气化过程的特性,以影响气化过程的主要因素:温度(T)和气化剂当量比(α)作为网络输入,气化燃气组分为网络输出,通过调整网络的权值和阈值,对神经网络模型训练学习,来预测气化过程特性。仿真表明,该模型对生物... 用神经网络模型来拟合生物质气化过程的特性,以影响气化过程的主要因素:温度(T)和气化剂当量比(α)作为网络输入,气化燃气组分为网络输出,通过调整网络的权值和阈值,对神经网络模型训练学习,来预测气化过程特性。仿真表明,该模型对生物质气化反应过程特性有较好的预测性能,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 生物质 气化过程 神经网络模型 预测
在线阅读 下载PDF
基于两级神经网络的发酵过程多变量前馈解耦控制 被引量:5
16
作者 常玉清 李玉朝 +1 位作者 吕哲 王福利 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期925-928,共4页
针对具有时变、非线性、不确定性的多变量耦合生物发酵过程,提出了一种基于两级神经网络的多变量前馈解耦方法.一级神经网络利用可获得的过程信息拟和耦合通道的过程特性,实现耦合作用对被控量影响的估计;二级神经网络用来拟和控制通道... 针对具有时变、非线性、不确定性的多变量耦合生物发酵过程,提出了一种基于两级神经网络的多变量前馈解耦方法.一级神经网络利用可获得的过程信息拟和耦合通道的过程特性,实现耦合作用对被控量影响的估计;二级神经网络用来拟和控制通道的逆特性.通过两级网络的串联,消除系统间的耦合.实验结果表明,提出的解耦控制方法能适应生物发酵过程模型的不确定性和参数时变性,克服了前馈解耦方法依赖于过程模型和对模型参数的变化表现敏感的缺点. 展开更多
关键词 建模 两级神经网络 多变量 解耦控制 发酵过程
在线阅读 下载PDF
改进BP算法在过程神经网络中的应用 被引量:18
17
作者 钟诗胜 朴树学 丁刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期840-842,共3页
过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数.针对基本BP算法的一些不足,将一种改进BP算法应用于前馈过程神经网络的训练之中,提高了网络的学习效率,扩展了过程神经网络的训练算法理论.在改进BP算法与网... 过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数.针对基本BP算法的一些不足,将一种改进BP算法应用于前馈过程神经网络的训练之中,提高了网络的学习效率,扩展了过程神经网络的训练算法理论.在改进BP算法与网络训练的结合过程中,权函数及输入函数皆被用同一正交基函数展开.最后基于改进BP算法将过程神经网络应用于了飞机发动机尾气温度指数的预测当中,验证了算法的有效性,同时也展示了过程神经网络广泛的应用前景. 展开更多
关键词 过程神经网络 改进BP算法 正交基函数 发动机尾气温度指数
在线阅读 下载PDF
BP和RBF神经网络在辨识内燃机燃烧过程中的应用 被引量:5
18
作者 张豫南 葛蕴珊 +1 位作者 徐春龙 马晓军 《车用发动机》 北大核心 2003年第2期13-15,19,共4页
分析了发动机燃烧过程的研究方式,提出了用BP和RBF网络辨识内燃机燃烧过程的方法。选定神经网络的结构、隐层神经元的作用函数和控制参数,成功地得到了发动机的辨识模型,结果由RBF网络辨识的模型给出,从这一模型可以获得任意点缸内压力... 分析了发动机燃烧过程的研究方式,提出了用BP和RBF网络辨识内燃机燃烧过程的方法。选定神经网络的结构、隐层神经元的作用函数和控制参数,成功地得到了发动机的辨识模型,结果由RBF网络辨识的模型给出,从这一模型可以获得任意点缸内压力和温度以延拓的参数,为排放分析、计算和结构优化提供了良好的基础。 展开更多
关键词 RBF神经网络 内燃机 燃烧过程 辨识模型 BP神经网络 柴油机
在线阅读 下载PDF
基于神经网络和模糊逻辑的工业过程故障诊断与报警系统 被引量:5
19
作者 苏建元 孙蔚 +1 位作者 孙薇 叶海涛 《动力学与控制学报》 2006年第3期284-288,共5页
用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好.文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点,提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法:分级故障诊断算法+过程监控与报警,仿真并设计了基于工控... 用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好.文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点,提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法:分级故障诊断算法+过程监控与报警,仿真并设计了基于工控网络的工业过程故障诊断与报警系统.研究表明基于径向基函数神经网络+模糊逻辑的算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力,可识别多回路故障. 展开更多
关键词 故障诊断 神经网络 模糊逻辑 工业过程
在线阅读 下载PDF
基于主成分分析的离散过程神经网络水淹层动态预测方法 被引量:6
20
作者 钟仪华 李榕 +1 位作者 张志银 朱海双 《测井技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期432-436,共5页
提出了一种利用主成分分析和离散过程神经网络进行水淹层动态预测的方法,对测井曲线信息随油层厚度变化的离散数据进行主成分分析,减少了离散过程神经网络模型的输入参数,排除了各参数之间的相关性。引入了反映深度变化累积效应的输入... 提出了一种利用主成分分析和离散过程神经网络进行水淹层动态预测的方法,对测井曲线信息随油层厚度变化的离散数据进行主成分分析,减少了离散过程神经网络模型的输入参数,排除了各参数之间的相关性。引入了反映深度变化累积效应的输入参数——测井参数曲线层段的不同油层厚度。据此建立的识别模型能够反映出随含水率的上升、深度不同时测井曲线的变化规律。实例研究表明,提出的方法与BP神经网络识别方法、支持向量机方法相比较具有更快的运算速度和更高的识别精度,能够体现出高含水期水淹层的动态变化特征。 展开更多
关键词 测井曲线 动态预测 水淹层识别 主成分分析 离散过程神经网络
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 17 下一页 到第
使用帮助 返回顶部