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基于集成神经网络的源-网-荷-储多能网络耦合优化调控研究
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作者 赵爽 赵鹏远 +4 位作者 丁万钦 刘斌 王文东 翟群芳 李小龙 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第5期2057-2066,共10页
在多能系统中,由于环节复杂且受到系统动态性和不确定性的深刻影响,各环节间常存在冲突与权衡,使得能源供需的动态平衡变得难以实现。为了应对这一挑战,提出基于集成神经网络的源-网-荷-储多能网络耦合优化调控方法。考虑多能系统中源-... 在多能系统中,由于环节复杂且受到系统动态性和不确定性的深刻影响,各环节间常存在冲突与权衡,使得能源供需的动态平衡变得难以实现。为了应对这一挑战,提出基于集成神经网络的源-网-荷-储多能网络耦合优化调控方法。考虑多能系统中源-网-荷-储多环节的碳排放,全面、准确地实现碳排放评估。结合双向加权GRU神经网络与Bagging集成算法,构建集成神经网络模型,捕捉时间序列数据的前后文信息,通过组合多个弱学习器显著降低预测误差,实现对多能网络碳排放的精确预测。在调控过程中,将碳排放成本效益、发电成本最小化以及新能源消纳电量最大化作为核心优化目标,并应用NSGA-II算法进行求解,实现对复杂多能系统的全面优化调控。实验结果表明,所提方法具有较高的碳排放预测精度,且调控测试显示,通过应用该方法,能源利用率和能源消纳量均得到了显著提升,机组出力稳定性也得到了明显增强。这一研究成果对于推动多能系统的可持续发展和高效运行具有重要意义。 展开更多
关键词 集成神经网络 多能系统 源-网-荷-储 优化调控
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基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测
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作者 郑伦川 梁新元 袁乖宁 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第6期159-164,共6页
矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性... 矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性和生产效率成为一个亟待解决的问题。提出了一种基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测方法。该方法融合了多个神经网络模型,并通过改进极限学习机算法来提高检测精度和效率。首先,基于集成学习思想将传统卷积神经网络、递归神经网络和自编码器等多个预训练模型集成为一个更强大的检测模型。其次,在极限学习机的基础上引入了自适应权重调整策略,提高了算法的自适应能力和准确性。将所提出的方法在某矿山数据集上进行了试验,结果表明:该方法在检测区分度较低或异常数据较多的情况下性能优异,有助于实现高精度和高效率的故障检测。 展开更多
关键词 矿井移动机器人 故障检测 集成神经网络 改进极限学习机
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基于主成分分析和集成神经网络的发动机故障诊断模型研究 被引量:24
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作者 李增芳 何勇 宋海燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期131-134,共4页
针对发动机废气排放参数和故障之间复杂的非线性关系,提出了一种基于主成分分析和集成神经网络技术的发动机故障诊断分析模型。该模型首先运用主成分分析方法降低故障诊断样本的输入维数,然后按发动机不同运转状态将样本分组,并用于子... 针对发动机废气排放参数和故障之间复杂的非线性关系,提出了一种基于主成分分析和集成神经网络技术的发动机故障诊断分析模型。该模型首先运用主成分分析方法降低故障诊断样本的输入维数,然后按发动机不同运转状态将样本分组,并用于子网络训练;故障诊断时,各子网络分别诊断出相应的结果,最后采用投票法融合各输出结果。试验结果表明,这种模型能有效简化训练样本和样本属性参数,优化网络结构,其诊断精度及学习能力优于单一神经网络诊断模型,能较好地解决网络规模大、训练速度慢、诊断精度低等缺点。 展开更多
关键词 发动机 故障诊断 集成神经网络 主成分分析 废气分析 数据融合
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基于集成神经网络的短文本分类模型 被引量:12
4
作者 高云龙 左万利 +1 位作者 王英 王鑫 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期933-938,共6页
针对短文本具有稀疏性强和文本长度较小等特性,为更好地处理短文本分类问题,提出一个基于集成神经网络的短文本分类模型.首先,使用扩展词向量作为模型的输入,从而使数值词向量可有效描述短文本中形态、句法及语义特征;其次,利用递归神... 针对短文本具有稀疏性强和文本长度较小等特性,为更好地处理短文本分类问题,提出一个基于集成神经网络的短文本分类模型.首先,使用扩展词向量作为模型的输入,从而使数值词向量可有效描述短文本中形态、句法及语义特征;其次,利用递归神经网络(RNN)对短文本语义进行建模,捕获短文本内部结构的依赖关系;最后,在训练模型过程中,利用正则化项选取经验风险和模型复杂度同时最小的模型.通过对语料库进行短文本分类实验,验证了所提出模型有较好的分类效果,且该分类模型可处理变长的短文本输入,具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 短文本 集成神经网络 扩展词向量 分类
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基于径向基函数的集成神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量:13
5
作者 臧宏志 胡玉华 俞晓冬 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第1期51-53,77,共4页
本文提出一个结合电气试验与油中溶解气体分析结果的故障诊断方法 ,采用具有良好分类能力的径向基函数集成神经网络 ,由于既充分利用了油中溶解气体分析结果中的有效信息 ,又考虑到一些对故障反映比较灵敏的电气试验的结果 ,因而该方法... 本文提出一个结合电气试验与油中溶解气体分析结果的故障诊断方法 ,采用具有良好分类能力的径向基函数集成神经网络 ,由于既充分利用了油中溶解气体分析结果中的有效信息 ,又考虑到一些对故障反映比较灵敏的电气试验的结果 ,因而该方法有助于提高故障诊断的准确性。诊断结果表明 。 展开更多
关键词 径向基函数 集成神经网络 电力变压器 故障诊断 溶解性气体分析
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基于聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法 被引量:4
6
作者 周涛 张艳宁 +2 位作者 袁和金 陆惠玲 李秀秀 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第3期215-219,共5页
针对现有的集成神经网络的训练子集选择时没有考虑样本空间的分布情况,使得构造的训练子集具有很大的随机性和主观性,集成的差异性不能有效保证的缺点,提出了一种新的基于Hu七阶矩、RPCL聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算... 针对现有的集成神经网络的训练子集选择时没有考虑样本空间的分布情况,使得构造的训练子集具有很大的随机性和主观性,集成的差异性不能有效保证的缺点,提出了一种新的基于Hu七阶矩、RPCL聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法。该方法首先在训练视频中连续提取序列图像中的目标——人、人群、汽车,利用Hu七阶矩提取轮廓信息。为了防止Hu七阶矩对小目标和非刚体目标的描述能力弱的缺点,再提取图像的面积信息。其次对所提取的8维数据采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)进行聚类分析,得到待分样本的分布。再次采用提出的单个神经网络生成算法得到单个神经网络。最后采用相对多数方法对神经网络进行集成。采用基于boosting,bagging方法的集成神经网络和该算法进行比较,结果表明该方法的分类精度要高于传统方法,是一种有效的目标识别算法。 展开更多
关键词 聚类分析 HU矩 集成神经网络 序列图像 多目标识别
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基于集成神经网络的刀具磨损量监测 被引量:8
7
作者 高宏力 许明恒 傅攀 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期641-644,653,共5页
提出了一种基于集成神经网络识别铣刀磨损量的监测方法.利用小波包变换将切削力和振动信号分解为不同频带的时间序列,从每个信号中选择与刀具磨损状态最相关的3组频段的均方根作为监测特征;通过信号的组合和不同子网络输出决策间的融合... 提出了一种基于集成神经网络识别铣刀磨损量的监测方法.利用小波包变换将切削力和振动信号分解为不同频带的时间序列,从每个信号中选择与刀具磨损状态最相关的3组频段的均方根作为监测特征;通过信号的组合和不同子网络输出决策间的融合,集成神经网络输出刀具磨损的识别结果.试验和仿真分析表明,此方法能够满足刀具磨损量实时监测的要求. 展开更多
关键词 刀具磨损监测 多传感器 小波包 集成神经网络
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基于PSO算法集成神经网络的多元有害气体检测系统 被引量:9
8
作者 龚雪飞 刘萍 简家文 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期938-942,共5页
针对目前常见的多元有害气体检测问题,搭建了一套基于传感器阵列和集成神经网络相结合的多元有害气体检测系统。为了提高该系统的稳定性和预测精度,提出使用粒子群算法(PSO)优化集成神经网络的权重系数的方法,即利用PSO的全局搜索能力,... 针对目前常见的多元有害气体检测问题,搭建了一套基于传感器阵列和集成神经网络相结合的多元有害气体检测系统。为了提高该系统的稳定性和预测精度,提出使用粒子群算法(PSO)优化集成神经网络的权重系数的方法,即利用PSO的全局搜索能力,对该系统的集成神经网络权重系数进行全局优化,再以优化后的权重系数实现多个神经网络的结论结合。该系统对传感器阵列的4种混合有害气体的响应信号进行回归分析。结果显示,该系统PSO算法的集成神经网络预测的平均相对误差小于1%,网络具有更强的稳定性和泛化能力。 展开更多
关键词 集成神经网络 PSO 传感器阵列 多元有害气体检测
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工程结构损伤的集成神经网络识别研究 被引量:5
9
作者 罗跃纲 彭永恒 闻邦椿 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期14-17,共4页
从结构损伤识别的实际出发,提出采用基于信息融合理论的集成神经网络技术对结构损伤状况进行识别,即通过结构损伤特征信息的有效组合,用各种子神经网络从不同侧面对结构损伤进行初步识别诊断,然后对识别结果进行决策融合。给出了系统的... 从结构损伤识别的实际出发,提出采用基于信息融合理论的集成神经网络技术对结构损伤状况进行识别,即通过结构损伤特征信息的有效组合,用各种子神经网络从不同侧面对结构损伤进行初步识别诊断,然后对识别结果进行决策融合。给出了系统的实现策略和子网络的组建原则。从识别实例中可以看出,此识别方法充分利用了各种特征信息,可以有效地提高识别率。 展开更多
关键词 工程结构 损伤识别 集成神经网络 信息融合 识别率
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基于粗糙集-集成神经网络的航空发动机磨损故障诊断方法 被引量:10
10
作者 文振华 左洪福 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第21期2580-2584,共5页
将粗糙集理论和神经网络相结合并应用到航空发动机磨损故障诊断中,依据属性的重要性和决策表的相容性,用自组织神经网络完成连续数据离散处理这一关键环节,采用粗糙集理论对征兆信息进行属性约简,获取征兆的主要特征,为神经网络结构简... 将粗糙集理论和神经网络相结合并应用到航空发动机磨损故障诊断中,依据属性的重要性和决策表的相容性,用自组织神经网络完成连续数据离散处理这一关键环节,采用粗糙集理论对征兆信息进行属性约简,获取征兆的主要特征,为神经网络结构简化和子神经网络的构成等奠定了基础,通过基于D-S证据理论的方法得到最终的融合结果。将该方法用于某型航空发动机的磨损故障诊断专家系统中,实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 磨损故障 航空发动机 粗糙集 集成神经网络
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集成神经网络在机械故障诊断中的应用 被引量:3
11
作者 栗青 李治 +1 位作者 刘一芳 陈长征 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2003年第2期141-143,共3页
目前,机械故障诊断的关键是寻找一种使诊断结果更为有效的方法.对于复杂的故障,单一的神经网络诊断很难得出准确结果,考虑到旋转机械故障的复杂性,因而将集成神经网络应用于机械故障诊断中.根据故障的特点,将集成神经网络分为浅层次集... 目前,机械故障诊断的关键是寻找一种使诊断结果更为有效的方法.对于复杂的故障,单一的神经网络诊断很难得出准确结果,考虑到旋转机械故障的复杂性,因而将集成神经网络应用于机械故障诊断中.根据故障的特点,将集成神经网络分为浅层次集成和深层次集成,并通过诊断实例验证了此方法的准确性. 展开更多
关键词 故障诊断 集成神经网络 机械维修 浅层次集成 深层次集成
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集成神经网络在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:4
12
作者 栗青 陈长征 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2001年第4期339-341,共3页
目前,机械故障诊断的关键就是寻找一种使诊断结果更为准确的方法.根据旋转机械故障的特点,提出了运用集成神经网络进行故障诊断的方法,并通过具体的实例说明了这种方法的有效性.
关键词 故障诊断 旋转机械 集成神经网络 智能诊断 自学习能力 模式识别
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集成神经网络的飞机作战效能评估 被引量:2
13
作者 张亮 田松 +1 位作者 张凤鸣 惠晓滨 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第12期89-91,102,共4页
根据飞机作战效能的指标体系和集成神经网络的原理,提出了一种基于集成神经网络的飞机作战效能评估模型。模型由空对空作战效能评估神经网络、空对地作战效能评估神经网络和决策融合神经网络组成,当训练结束后,输入飞机的能力参数可得... 根据飞机作战效能的指标体系和集成神经网络的原理,提出了一种基于集成神经网络的飞机作战效能评估模型。模型由空对空作战效能评估神经网络、空对地作战效能评估神经网络和决策融合神经网络组成,当训练结束后,输入飞机的能力参数可得到飞机的单项和综合作战效能。最后用米格-29、F-15E和Su-20等三个机型作为评估的对象,结果表明该模型能有效减少评估中的人为因素及克服单神经网络结构的不足,使评估结果更为客观可信。 展开更多
关键词 集成神经网络 飞机作战效能评估 决策融合
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基于集成神经网络的离线手写签名鉴别方法 被引量:2
14
作者 张蕾 陈笑蓉 陈笑筑 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期2667-2669,2689,共4页
离线手写签名鉴别是一种基于生物特征的身份识别技术,利用集成神经网络对手写签名进行自动鉴别。该集成神经网络由特征分配网络、神经网络认证主体和决策融合识别网络三部分构成。通过为每个签名者构造独立的分类器,并分别为每个分类器... 离线手写签名鉴别是一种基于生物特征的身份识别技术,利用集成神经网络对手写签名进行自动鉴别。该集成神经网络由特征分配网络、神经网络认证主体和决策融合识别网络三部分构成。通过为每个签名者构造独立的分类器,并分别为每个分类器构造认证、识别训练集,解决了离线签名的认证和识别问题。基于此方法的签名鉴别实验获得了比较满意的结果,可以用来辅助人类专家进行签名鉴别。 展开更多
关键词 离线签名鉴别 证据理论 集成神经网络 融合
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发动机磨损故障的集成神经网络融合诊断 被引量:3
15
作者 陈果 左洪福 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期278-283,共6页
针对发动机试车过程中的磨损故障诊断问题 ,本文运用了四种最常用的润滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析 ,同时结合发动机试车台监测数据 ,提出运用集成神经网络对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首... 针对发动机试车过程中的磨损故障诊断问题 ,本文运用了四种最常用的润滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析 ,同时结合发动机试车台监测数据 ,提出运用集成神经网络对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值 ,将原始数据进行了预处理 ,统一转换成故障征兆的布尔值 ;其次 ,建立各子神经网络的拓扑结构 ,并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系 ,从而得到各子神经网络的训练样本 ,对各网络进行成功训练后 ,利用神经网络实现各子网络的诊断并得到中间诊断结果 ;然后 ,通过建立合适的权重矩阵 ,利用模糊综合决策理论 ,对集成神经网络的诊断结果进行综合 ,从而得到最终的融合诊断结果 ;最后 。 展开更多
关键词 发动机 故障诊断 磨损 数据融合 集成神经网络
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集成神经网络方法在蒸汽发生器故障诊断中的应用 被引量:4
16
作者 周刚 杨立 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期997-1002,共6页
针对蒸汽发生器传统故障检测与诊断方法的不足,提出了基于集成神经网络的蒸汽发生器故障检测与诊断的新方法。该方法采用两个神经网络。一个神经网络作为蒸汽发生器的动力学模型,用于蒸汽发生器的重要运行参数的预测,其原理是通过检测... 针对蒸汽发生器传统故障检测与诊断方法的不足,提出了基于集成神经网络的蒸汽发生器故障检测与诊断的新方法。该方法采用两个神经网络。一个神经网络作为蒸汽发生器的动力学模型,用于蒸汽发生器的重要运行参数的预测,其原理是通过检测蒸汽发生器运行参数监测信号值与相应的蒸汽发生器神经网络模型预测值之间的偏差来确定是否发生了异常,如果某一参数偏差超过了预先给定的极限,就认为发生了异常。另一个神经网络作为故障分类模型,用以对蒸汽发生器故障进行分类,给出故障的类型。由两个神经网络监测和诊断结果的融合给出蒸汽发生器故障较为清晰的信息。仿真结果表明,该方法能够提高蒸汽发生器监测与诊断的能力。 展开更多
关键词 核动力蒸汽发生器 集成神经网络 异常监测 故障诊断
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集成神经网络在2.4m跨声速风洞马赫数预测中的应用 被引量:2
17
作者 杜宁 蒋婧妍 +1 位作者 郁文山 陈龙 《兵工自动化》 2015年第12期56-58,共3页
2.4 m跨声速风洞空气流动是复杂的三维流动,想要利用机理模型来描述马赫数的特性十分困难,所以采用数据驱动的方式建立风洞马赫数模型。提出一种基于特征子集的集成神经网络建模方法,该方法选用动态NARMAX模型,并采用集成神经网络的方... 2.4 m跨声速风洞空气流动是复杂的三维流动,想要利用机理模型来描述马赫数的特性十分困难,所以采用数据驱动的方式建立风洞马赫数模型。提出一种基于特征子集的集成神经网络建模方法,该方法选用动态NARMAX模型,并采用集成神经网络的方法建立了风洞马赫数预测模型;最后,进行了单一神经网络模型与集成神经网络模型在马赫数预测上的性能对比。试验结果表明:集成神经网络模型可以在保证预测准确度和泛化性的基础上,降低模型的训练和测试时间。 展开更多
关键词 2.4 m跨声速风洞 特征子集 集成神经网络
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基于D-S证据理论和集成神经网络的磨粒识别 被引量:3
18
作者 曹一波 谢小鹏 《润滑与密封》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期64-67,70,共5页
针对磨粒的识别问题,利用数字磨粒图像分析方法,结合D-S证据理论和BP神经网络,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法。首先对磨粒图像进行处理,并利用统计分析方法和傅立叶分析方法对处理好的磨粒图片进行分析得到磨粒... 针对磨粒的识别问题,利用数字磨粒图像分析方法,结合D-S证据理论和BP神经网络,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法。首先对磨粒图像进行处理,并利用统计分析方法和傅立叶分析方法对处理好的磨粒图片进行分析得到磨粒特征;然后基于统计分析方法和傅立叶分析方法建立对应的两个BP分类子神经网络,利用典型的磨粒样本对BP子神经网络进行训练,得到初步的诊断结果;最后用D-S法对子神经网络诊断结果进行融合,得到最终的诊断结果。算例分析结果表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合诊断方法比单个诊断方法具有更高的准确性。 展开更多
关键词 磨粒识别 信息融合 集成神经网络 D-S证据法 图像处理
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基于属性约简-聚类分析的集成神经网络 被引量:1
19
作者 周涛 张艳宁 +3 位作者 陆惠玲 袁和金 李军 魏巍 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1365-1369,共5页
如何构造具有较大差异性的单神经网络是提高集成神经网络分类性能的一个重要问题。这里通过研究在特征空间和样本空间上均有差异的基础上提取训练样本的方法,提出了一种新的基于粗糙集的属性约简和聚类分析的集成神经网络的序列目标分... 如何构造具有较大差异性的单神经网络是提高集成神经网络分类性能的一个重要问题。这里通过研究在特征空间和样本空间上均有差异的基础上提取训练样本的方法,提出了一种新的基于粗糙集的属性约简和聚类分析的集成神经网络的序列目标分类算法,由于训练单分类器时样本的差异性较大,所以能够有效的保证集成分类器的分类性能。该方法首先在训练视频中连续提取单帧图像中的目标—人,人群,汽车,提取轮廓特征、几何特征作为目标的描述属性;其次对所提取的三类目标样本数据进行属性约简,得到三类样本的特征分布子空间;再次采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)进行聚类分析,得到在相应样本空间中的样本分布;最后采用提出的单个神经网络生成算法得到单个神经网络并采用相对多数方法对神经网络进行集成。这里采用基于boosting、Bagging方法的集成神经网络和算法进行比较,结果表明本方法的分类精度要高于传统方法,是一种有效的目标分类算法。 展开更多
关键词 属性约简 聚类分析 集成神经网络 序列目标
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基于集成神经网络的航空维修差错风险评估模型 被引量:7
20
作者 孙大鑫 牛余宝 常浩 《四川兵工学报》 CAS 2009年第8期86-88,128,共4页
应用集成神经网络对航空维修差错风险进行评估.首先给出了维修差错风险评估指标体系,然后建立了网络的评估模型,通过训练,该模型具有了风险评估功能,最后输入参数即可得到维修差错的风险值.训练网络的样本集可通过专家对以往类似维修差... 应用集成神经网络对航空维修差错风险进行评估.首先给出了维修差错风险评估指标体系,然后建立了网络的评估模型,通过训练,该模型具有了风险评估功能,最后输入参数即可得到维修差错的风险值.训练网络的样本集可通过专家对以往类似维修差错风险评估的数据进行总结得到.仿真结果表明:该评估方法减少了人为因素的影响,使评价结果更为客观可信. 展开更多
关键词 维修差错 风险评估 集成神经网络
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