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基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型研究 被引量：4
1
作者 方喜峰 张杰 +1 位作者 程德俊 张胜文 《工具技术》 2020年第12期69-69,70-73,共5页
对影响刀具寿命的因素进行分析,确定了影响刀具寿命的主要影响因素,建立基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型;对刀具试验寿命数据样本进行统计,采用最小二乘法对刀具寿命预测数学模型进行非线性拟合,建立试验刀具寿命模型。通过十折... 对影响刀具寿命的因素进行分析,确定了影响刀具寿命的主要影响因素,建立基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型;对刀具试验寿命数据样本进行统计,采用最小二乘法对刀具寿命预测数学模型进行非线性拟合,建立试验刀具寿命模型。通过十折交叉验证方法对BP-RBF神经网络模型和传统BP神经网络模型进行试验仿真,结合刀具寿命数据样本对刀具寿命模型进行验证。通过与传统BP神经网络模型和刀具寿命预测模型对比可得:BP-RBF神经网络具备更高的预测精度,该预测模型在刀具寿命预测上具备有效性。 展开更多
关键词 bp-rbf神经网络 BP神经网络 刀具寿命模型 十折交叉验证法
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BP-RBF神经网络在核电厂故障诊断中的应用 被引量：6
2
作者 刘永阔 夏虹 +1 位作者 谢春丽 沈季 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期193-199,共7页
本工作将BP(back propagation)神经网络与RBF(radial basis function)神经网络相混合,并将其应用于核电厂的状态监测与故障诊断系统中,通过对核电厂典型故障的特征分析,建立相应的网络结构。为验证该混合网络的有效性,在核动力装置模拟... 本工作将BP(back propagation)神经网络与RBF(radial basis function)神经网络相混合,并将其应用于核电厂的状态监测与故障诊断系统中,通过对核电厂典型故障的特征分析,建立相应的网络结构。为验证该混合网络的有效性,在核动力装置模拟器上进行了仿真实验研究,并用Visual Basic 6.0编写了网络程序。研究结果表明:该混合网络具有良好的诊断准确性、实时性和可扩充性。 展开更多
关键词 BP神经网络 RBF神经网络 核电厂 故障诊断
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基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究 被引量：34
3
作者 蔡婉贞 黄翰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期84-90,共7页
为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步... 为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步构建加权组合预测模型.再以汕头港为例,通过MATLAB软件对港口物流需求量进行仿真预测.结果表明,组合预测模型较单一预测模型具有更高的预测精度,能有效减少出现较大误差的概率,使预测结果更接近于实际情况,可为港口今后物流发展规划提供参考. 展开更多
关键词 BP神经网络 RBF神经网络 组合模型 预测 港口物流需求
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基于多因素影响的BP-RBF神经网络渗流预测模型 被引量：5
4
作者 李鹏犇 苏亮渊 +1 位作者 贾亚杰 孟弯弯 《人民黄河》 CAS 北大核心 2018年第4期132-135,共4页
为提高大坝坝基渗流的预测精度,把BP神经网络较强的模糊推理和自学能力与RBF神经网络在函数收敛中的快速性和绝对性相结合,以避免BP神经网络陷入局部最小或不收敛,构建了以水库大坝库水深、降雨量和温度三参数为主要影响因素,大坝渗流... 为提高大坝坝基渗流的预测精度,把BP神经网络较强的模糊推理和自学能力与RBF神经网络在函数收敛中的快速性和绝对性相结合,以避免BP神经网络陷入局部最小或不收敛,构建了以水库大坝库水深、降雨量和温度三参数为主要影响因素,大坝渗流量为观测值的函数关系。通过与汾河水库实测资料对比分析表明,基于BP-RBF神经网络模型的坝基渗流预测模型预测效果良好,可以为大坝的安全监测与病险防护提供数据支持,为大坝原型观测资料处理提供了新途径。 展开更多
关键词 大坝安全监测 渗流 预测 BP神经网络 RBF神经网络 汾河水库
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基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和可解释性的智能岩性识别 被引量：1
5
作者 王婷婷 王振豪 +2 位作者 赵万春 蔡萌 史晓东 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页
针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问... 针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问题,引入了基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)与门控循环单元(GRU)神经网络相结合的曲线重构方法,为后续的岩性识别提供了准确的数据基础;其次,利用小波包自适应阈值方法对数据进行去噪和归一化处理,以减少噪声对岩性识别的影响;然后,采用Optuna框架确定XGBoost算法的超参数,建立了高效的岩性识别模型;最后,利用SHAP可解释性方法对XGBoost模型进行归因分析,揭示了不同特征对于岩性识别的贡献度,提升了模型的可解释性。结果表明,Optuna-XGBoost模型综合岩性识别准确率为79.91%,分别高于支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、随机森林三种神经网络模型24.89%、12.45%、6.33%。基于Optuna-XGBoost模型的SHAP可解释性的岩性识别方法具有更高的准确性和可解释性,能够更好地满足实际生产需要。 展开更多
关键词 岩性识别 多尺度卷积神经网络 门控循环单元神经网络 XGBoost 超参数优化 可解释性
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基于多域图神经网络的疾病预测模型 被引量：2
6
作者 罗熹 刘洋 安莹 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期124-134,共11页
电子病历数据类型多样以及时序不规则,现有的基于深度学习的方法在特征学习的过程中大多无法同时兼顾对不同类型临床数据间静态关联和就诊记录间动态时序依赖的有效捕获.针对该问题,本文提出了一种基于多域图神经网络的疾病预测模型.该... 电子病历数据类型多样以及时序不规则,现有的基于深度学习的方法在特征学习的过程中大多无法同时兼顾对不同类型临床数据间静态关联和就诊记录间动态时序依赖的有效捕获.针对该问题,本文提出了一种基于多域图神经网络的疾病预测模型.该方法首先利用一个结合编码级注意力和时间感知LSTM的时序特征学习模块获得患者每次就诊的初始特征表示.然后,根据就诊序列中不同就诊间的相关性和时间间隔信息分别构建了一个就诊亲和图和一个就诊时序图,并通过图卷积神经网络从图中挖掘就诊记录间的静态语义关联和动态时序依赖.最后,利用一个基于自注意力机制的多域特征融合模块将时序特征和语义关联特征结合起来得到最终的患者融合特征表示,用于患者未来的疾病预测.在两个真实临床数据集上的实验结果表明,本文方法超过其他现有的方法获得了更高的预测准确性. 展开更多
关键词 电子病历 疾病预测 图神经网络 注意力机制
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响应面法结合深度神经网络优化刺五加果多糖提取工艺 被引量：3
7
作者 苏适 董立强 +3 位作者 黎莉 王双侠 王喜庆 张金凤 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第2期66-74,共9页
为提高刺五加果多糖的提取率,提出基于Box-Behnken响应面法与深度神经网络模型(deep neural network,DNN)协同优化的微波辅助离子液体提取工艺。通过响应面设计,筛选微波功率、离子液体浓度、提取时间及料液比等参数,并构建二次回归模型... 为提高刺五加果多糖的提取率,提出基于Box-Behnken响应面法与深度神经网络模型(deep neural network,DNN)协同优化的微波辅助离子液体提取工艺。通过响应面设计,筛选微波功率、离子液体浓度、提取时间及料液比等参数,并构建二次回归模型;利用DNN模型解析多因素间非线性关系,优化工艺条件。结果表明,DNN模型得到的最优工艺条件为微波功率350 W、离子液体浓度0.6 mol/L、提取时间35 min、料液比1∶24(g/mL),多糖提取率为16.71%,高于响应面法优化的提取工艺结果。体外抗氧化试验显示,刺五加果多糖对羟基自由基、DPPH自由基和ABTS^(+)·自由基的半数抑制浓度(IC_(50))分别为2.36,2.05,2.47 mg/mL。研究为刺五加果在功能性食品及抗衰老保健品开发中的应用提供理论依据。 展开更多
关键词 刺五加果 多糖 工艺优化 响应面法 深度神经网络 抗氧化活性
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基于短时随机充电数据和优化卷积神经网络的锂电池健康状态估计 被引量：1
8
作者 申江卫 折亦鑫 +4 位作者 舒星 刘永刚 魏福星 夏雪磊 陈峥 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第4期1585-1595,共11页
用户充电过程较强的随机性,导致很难获得完整且固定的充电段用于精确表征电池健康状态的变化。针对充电行为的无序性,提出了一种基于随机健康指标和卷积神经网络的电池健康状态估计方法。对锂电池的原始充电电压时序数据进行分割作为随... 用户充电过程较强的随机性,导致很难获得完整且固定的充电段用于精确表征电池健康状态的变化。针对充电行为的无序性,提出了一种基于随机健康指标和卷积神经网络的电池健康状态估计方法。对锂电池的原始充电电压时序数据进行分割作为随机充电数据,使用单一卷积神经网络架构从中自适应提取老化特征,并采用蜣螂优化算法对其参数寻优,建立了多阶段模型。仅使用短时随机原始充电电压数据即可实现电池健康状态估计,且有效适用于不同充电模式和充电速率。实验测试验证结果表明,使用连续5 s(100个数据点)的原始电压时序数据,在恒流-恒压充电模式下,锂电池健康状态估计结果平均绝对误差小于2.07%,在多阶段恒流充电模式下,锂电池健康状态估计结果平均绝对误差小于1.22%。 展开更多
关键词 健康状态 随机充电 数据分割 卷积神经网络 锂离子电池
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基于卷积和Transformer神经网络架构搜索的脑胶质瘤多组织分割网络 被引量：1
9
作者 陶永鹏 柏诗淇 周正文 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2378-2386,共9页
脑胶质瘤在磁共振成像(MRI)图像中的形状大小变化大、边界模糊且组织结构复杂,这些特点导致了脑肿瘤分割任务的挑战性,通常这种任务需要具备深厚专业知识的研究人员设计复杂定制的网络模型才能完成。这一过程不仅耗时,而且需要大量的人... 脑胶质瘤在磁共振成像(MRI)图像中的形状大小变化大、边界模糊且组织结构复杂,这些特点导致了脑肿瘤分割任务的挑战性,通常这种任务需要具备深厚专业知识的研究人员设计复杂定制的网络模型才能完成。这一过程不仅耗时,而且需要大量的人力资源。为了简化网络设计流程并自动获取最优的网络结构,提出一种基于卷积和Transformer神经网络架构搜索的脑胶质瘤多组织分割网络(NASCT-Net),以在构建用于多模态MRI脑肿瘤分割的网络架构的过程中,提高分割的精确度。首先,将神经架构搜索(NAS)技术应用于编码器的构建,形成可堆叠的NAS编解码模块,以自动优化适用于脑胶质瘤精准分割的网络架构;其次,在编码器底层集成基于Transformer的特征编码模块,以增强对肿瘤各组之间的相对位置和全局信息的表征能力;最后,通过构建体积加权Dice损失函数(VWDiceLoss),解决前景与背景的不平衡问题。在BraTS2019脑肿瘤数据集上与Swin-Unet等方法进行比较的实验结果表明,NASCT-Net的平均Dice相似系数(DSC)提高了0.009,同时平均Hausdorff距离(HD)降低了1.831 mm,验证了NASCT-Net在提高脑肿瘤多组织分割精度方面的有效性。 展开更多
关键词 网络架构 神经网络架构搜索 脑肿瘤分割 卷积神经网络 TRANSFORMER
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基于改进卷积神经网络的风电机组叶片覆冰诊断方法研究 被引量：2
10
作者 邢作霞 张玥 +1 位作者 郭珊珊 张超 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期661-667,共7页
针对风电机组叶片覆冰影响机组运行安全和降低发电量的问题,提出一种基于极端梯度提升算法和麻雀搜索算法优化卷积神经网络的风电机组叶片覆冰诊断方法。首先,利用基于极端梯度提升算法计算实际机组监控和数据采集系统(SCADA)数据的特... 针对风电机组叶片覆冰影响机组运行安全和降低发电量的问题,提出一种基于极端梯度提升算法和麻雀搜索算法优化卷积神经网络的风电机组叶片覆冰诊断方法。首先,利用基于极端梯度提升算法计算实际机组监控和数据采集系统(SCADA)数据的特征权重,筛除冗余特征变量,降低诊断模型的复杂度、减少诊断时间;再利用卷积神经网络模型对筛选后SCADA数据进行特征提取建立叶片覆冰诊断分类模型;最后,利用麻雀搜索算法对诊断模型中的超参数寻优,提高诊断模型的准确率。实验结果表明提出的方法对叶片覆冰的诊断准确率达到98%,相比于长短期记忆网络、K近邻算法等分类模型诊断准确率更高。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 叶片覆冰 神经网络 麻雀搜索算法
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基于神经网络模型的煤层气产能预测研究
11
作者 金毅 郑晨晖 +5 位作者 宋慧波 马家恒 杨运航 刘顺喜 张昆 倪小明 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期46-56,共11页
目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展... 目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展煤层气产能预测。首先,利用灰色关联分析法遴选出10个地质参数作为煤层气产能预测的主控因素,在此基础上,运用模糊数学法实现研究区34口煤层气井富集区划分,最后,根据分类结果,结合实际排采数据,分别利用BP(back propagation)和LSTM(long short-term memory)神经网络算法实现煤层气井日产气量预测。结果结果表明:(1)渗透率、含气饱和度和储层压力梯度等10个参数是影响研究区煤层气产气性能的关键因素;(2)利用模糊数学评价方法评价煤层气的富集,可将研究区34口井产气效果划分为有利区、较有利区和不利区;(3)依托LSTM算法建立了煤储层日产气量预测模型,预测误差值为4.06%~14.79%,平均误差值为11.09%,预测精度明显高于BP神经网络模型,结论根据LSTM算法建立的煤储层日产气量预测模型稳定性好且预测精度高,可作为煤储层产能长程预测的一种有效手段,进而为煤层气开发工艺布施与排采方案制定提供科学依据。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 BP神经网络 灰色关联分析 产能预测
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利用改进卷积神经网络的螺杆砂带磨削表面粗糙度预测 被引量：1
12
作者 杨赫然 张培杰 +2 位作者 孙兴伟 潘飞 刘寅 《中国机械工程》 北大核心 2025年第2期325-332,共8页
为便捷、准确地预测磨削后螺杆转子的表面粗糙度,提出了一种基于自注意力卷积神经网络(SA-CNN)的磨削曲面粗糙度测量方法。通过正交试验获得螺杆转子的表面粗糙度以及粗糙度数值对应位置的表面图像,图像经自适应直方图均衡化、反锐化掩... 为便捷、准确地预测磨削后螺杆转子的表面粗糙度,提出了一种基于自注意力卷积神经网络(SA-CNN)的磨削曲面粗糙度测量方法。通过正交试验获得螺杆转子的表面粗糙度以及粗糙度数值对应位置的表面图像,图像经自适应直方图均衡化、反锐化掩蔽等预处理后作为训练样本输入SA-CNN模型中。采用SA-CNN模型对磨削后的螺杆转子表面粗糙度值进行预测,并与经典网络ResNet、AlexNet、VGG-16、基础CNN以及图神经网络GNN预测结果进行对比。试验结果表明,SA-CNN模型的平均预测精度达到95.24%,均方根误差(RMSE)为0.0706μm,平均绝对百分比误差(MAPE)为7.4206%,均优于对比网络,且模型收敛较快,表现出较高的精度和良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 磨削 表面粗糙度 卷积神经网络 正交试验
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多源异质数据下深度神经网络的整合分析及其应用 被引量：1
13
作者 王小燕 冮建伟 +1 位作者 王洁丹 王德青 《统计研究》 北大核心 2025年第2期122-134,共13页
随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMC... 随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMCP惩罚,以识别重要特征以及处理数据的异质性,其中外层MCP识别对多源数据集整体显著的特征;中层MCP识别特征在数据集层面的异质性;内层Lasso识别DNN节点的异质性。这种嵌套设计旨在促进数据集间的信息共享。本文对L_(1)-CMCP进行局部线性近似,再采用近端梯度下降算法进行模型估计。模拟分析表明,IADNN在特征选择和分类预测方面均有良好表现。当多源数据部分异质时,所提方法的F_(1)分数、FPR等评估指标均优于各数据集独立建模和合并建模的方法;在多源数据完全异质或完全同质时,所提方法取得了与理论最佳模型相近的效果。最后,将IADNN应用于不同经济发展水平地区的信用违约数据,发现该模型在风险指标选择和违约预测方面具备有效性。 展开更多
关键词 多源数据 整合分析 深度神经网络 信用评分
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基于动量算法优化的BP神经网络HRG漂移补偿方法 被引量：1
14
作者 罗巍 魏博深 +2 位作者 陈刚 唐明浩 戴劼峰 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第5期502-509,共8页
针对半球谐振陀螺(HRG)漂移传统分步标定补偿方法存在的补偿精度低与耗时长问题,提出一种基于动量算法优化的反向传播(BP)神经网络HRG漂移补偿方法。根据HRG误差模型分析了分步标定补偿方法的局限性,构建了基于BP神经网络的HRG漂移补偿... 针对半球谐振陀螺(HRG)漂移传统分步标定补偿方法存在的补偿精度低与耗时长问题,提出一种基于动量算法优化的反向传播(BP)神经网络HRG漂移补偿方法。根据HRG误差模型分析了分步标定补偿方法的局限性,构建了基于BP神经网络的HRG漂移补偿模型,并引入动量算法,提升BP神经网络训练效率,利用三只自研的HRG进行了实验验证。实验结果表明:所提方法能够有效提升陀螺精度,同时简化标定和补偿流程,提高陀螺漂移补偿工作效率,相比现有分步标定补偿法,陀螺精度提升36.1%,标定补偿效率提升32.1%。 展开更多
关键词 半球谐振陀螺 BP神经网络 陀螺漂移补偿
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基于人工神经网络和机器视觉的棉花分拣系统研究 被引量：2
15
作者 朱西方 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期208-212,共5页
首先,介绍了卷积神经网络的原理,并基于双目视觉搭建了棉花分拣视觉系统;然后,基于3×3窗口、Sobel和Hough等算法,实现了棉花图像的边缘检测和特征提取功能;最后,基于卷积神经网络对棉花图像进行特征提取和优劣分类,并利用双目视觉... 首先,介绍了卷积神经网络的原理,并基于双目视觉搭建了棉花分拣视觉系统;然后,基于3×3窗口、Sobel和Hough等算法,实现了棉花图像的边缘检测和特征提取功能;最后,基于卷积神经网络对棉花图像进行特征提取和优劣分类,并利用双目视觉对识别的棉花进行空间定位。实验结果表明:棉花分拣系统的准确率为96.50%,能够有效地满足实际应用的要求。 展开更多
关键词 棉花分拣系统 卷积神经网络 双目视觉 SOBEL HOUGH
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基于图神经网络模型校准的成员推理攻击 被引量：1
16
作者 谢丽霞 史镜琛 +2 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期780-791,共12页
针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。 展开更多
关键词 图神经网络 成员推理攻击 模型校准 因果推断 隐私风险
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基于深度神经网络的遗传算法对抗攻击 被引量：1
17
作者 范海菊 马锦程 李名 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期82-90,I0007,共10页
深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个... 深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个基于卷积神经网络图像分类器的成功攻击.实验结果表明在对3个分类模型进行单像素攻击时,67.92%的CIFAR-10数据集中的自然图像可以被扰动到至少一个目标类,平均置信度为79.57%,攻击效果会随着修改像素的增加进一步提升.此外,相比于LSA和FGSM方法,攻击效果有着显著提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 遗传算法 对抗攻击 图像分类 信息安全
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基于物联网和卷积神经网络的智能农机安全驾驶系统 被引量：2
18
作者 张砚雪 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期211-216,共6页
基于物联网和卷积神经网络的智能农机安全驾驶系统是一种创新的农业技术应用,通过将农机设备的摄像装置连接到互联网上,实现对农机设备和驾驶员的实时监测和数据采集;再利用卷积神经网络技术对采集到的驾驶数据进行特征提取和驾驶行为... 基于物联网和卷积神经网络的智能农机安全驾驶系统是一种创新的农业技术应用,通过将农机设备的摄像装置连接到互联网上,实现对农机设备和驾驶员的实时监测和数据采集;再利用卷积神经网络技术对采集到的驾驶数据进行特征提取和驾驶行为分类与识别,实现对驾驶行为的自动监测和预警。实验结果表明:系统对驾驶行为的类别检测准确率较高,可以提高农机驾驶安全性和驾驶效率,为农业生产提供更加智能化和高效的服务。 展开更多
关键词 物联网 卷积神经网络 智能农机 安全驾驶 驾驶行为 预警
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基于残差分组卷积神经网络和多级注意力机制的源荷极端场景辨识方法 被引量：1
19
作者 郭红霞 李渊 +2 位作者 陈凌轩 王建学 马骞 《电网技术》 北大核心 2025年第2期459-469,I0019-I0024,共17页
为应对极端天气事件给新型电力系统安全稳定运行带来的影响,在电网的生产模拟中需要考虑极端场景。然而极端场景历史样本数量少,传统场景生成方法无法直接生成极端场景,需要对场景进行辨识。为此,提出一种计及源荷双侧的极端场景辨识方... 为应对极端天气事件给新型电力系统安全稳定运行带来的影响,在电网的生产模拟中需要考虑极端场景。然而极端场景历史样本数量少,传统场景生成方法无法直接生成极端场景,需要对场景进行辨识。为此,提出一种计及源荷双侧的极端场景辨识方法。首先,将风电、光伏和负荷序列进行重塑,并在通道维度上拼接;然后,基于分组卷积和深度残差网络,提取场景的时序特征和源荷场景之间的耦合特征;其次,模型内部嵌入通道注意力机制和多头注意力机制,以赋予重要特征更大的权重,并对场景进行分类;此外,采用改进损失函数解决训练样本中数据集不均衡的问题;最后,基于历史数据集进行验证。验证结果表明,所提方法能够对场景进行有效的分类,可以从历史场景中识别出具有高保供或高消纳风险的源荷极端场景。 展开更多
关键词 极端场景辨识 残差神经网络 分组卷积 注意力机制 源荷不确定性
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基于人工神经网络的三棱柱定向装药结构破片初速预测模型 被引量：1
20
作者 宁建国 汪齐 栗建桥 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期200-213,共14页
棱柱形装药结构作为一种典型的非对称结构,其能量输出具有明显的方向性,预测其破片速度分布对于新型战斗部的结构设计和毁伤效率评估具有重要意义。针对棱柱形装药结构,建立一种基于人工神经网络的破片速度预测模型。为提高网络模型的... 棱柱形装药结构作为一种典型的非对称结构,其能量输出具有明显的方向性,预测其破片速度分布对于新型战斗部的结构设计和毁伤效率评估具有重要意义。针对棱柱形装药结构,建立一种基于人工神经网络的破片速度预测模型。为提高网络模型的效率和准确性,通过理论分析确定了影响破片速度分布的影响因素,为网络模型筛选出4个输入特征参数。通过调整这些特征参数的值,建立多组不同的数值模拟工况,通过数值模拟方法为网络模型提供数据集。用训练好的网络模型对测试集进行了预测,预测结果与数值模拟结果吻合较好,表明该网络模型预测棱柱形装药结构的破片分布具有较高的准确性,并且该神经网络模型具有良好的泛化能力。该神经网络模型具有计算速度快、预测精度高、易于建模等特点,可以较为精确地预测一端起爆条件下棱柱形结构的破片速度分布,为战斗部结构设计和毁伤效率评估提供数据参考。 展开更多
关键词 棱柱形壳体 破片初速 量纲分析 人工神经网络
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