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高能效低延迟的BNN硬件加速器设计
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作者 周培培 杜高明 +1 位作者 李桢旻 王晓蕾 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第12期1655-1661,共7页
针对二值化神经网络(binary neural network,BNN)硬件设计过程中大量0值引发计算量增加以及BNN中同一权值数据与同一特征图数据多次重复运算导致计算周期和计算功耗增加的问题,文章分别提出全0值跳过方法和预计算结果缓存方法,有效减少... 针对二值化神经网络(binary neural network,BNN)硬件设计过程中大量0值引发计算量增加以及BNN中同一权值数据与同一特征图数据多次重复运算导致计算周期和计算功耗增加的问题,文章分别提出全0值跳过方法和预计算结果缓存方法,有效减少网络的计算量、计算周期和计算功耗;并基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)设计一款BNN硬件加速器,即手写数字识别系统。实验结果表明,使用所提出的全0值跳过方法和预计算结果缓存方法后,在100 MHz的频率下,设计的加速器平均能效可达1.81 TOPs/W,相较于其他BNN加速器,提升了1.27~4.34倍。 展开更多
关键词 二值化神经网络(bnn) 权值共享 重复运算 现场可编程门阵列(FPGA) 硬件加速器
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考虑空间相关性的MSCNN LSTM Attention能见度预测模型
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作者 王小建 苏彤 +6 位作者 马飞 林智婕 白元旦 郭庆元 魏俊涛 黄凯 徐玉凤 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1622-1632,共11页
准确预测能见度对保障交通运输安全具有重要意义。针对现有方法在能见度预测时对影响因素空间相关性考虑不足导致预测精度较低的问题,研究构建了一种考虑空间相关性的能见度预测模型。利用一维多尺度卷积神经网络(Multi-Scale Convoluti... 准确预测能见度对保障交通运输安全具有重要意义。针对现有方法在能见度预测时对影响因素空间相关性考虑不足导致预测精度较低的问题,研究构建了一种考虑空间相关性的能见度预测模型。利用一维多尺度卷积神经网络(Multi-Scale Convolutional Neural Network, MSCNN)提取能见度以预测各影响因素下不同精细度的空间特征,并将其进行线性融合得到多因素空间特征,实现对能见度预测影响因素的空间特征提取;利用Attention机制加强对关键信息关注的优势以对长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory Neural Network, LSTM)方法进行改进,进而增强模型对重要时序信息关注的能力和模型预测的准确性,实现在考虑影响因素空间相关性下对能见度的预测。以2021—2023年西安市逐时气象数据和污染物数据为试验数据,采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R2指标对模型进行评价。试验结果显示,研究模型MAE下降26.3%~39.1%,RMSE下降25%~40%,R2提升3.7%~16.4%,能见度预测精度较高。 展开更多
关键词 环境科学技术基础学科 能见度预测 空间相关性 一维多尺度卷积神经网络 长短期记忆神经网络 注意力机制
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基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法
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作者 陈波 张辉 +2 位作者 江一鸣 钟杭 王耀南 《自动化学报》 北大核心 2025年第4期890-902,共13页
针对多机器人系统在战场、灾难现场等复杂未知环境下的区域搜索问题,提出一种基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法.首先将仿生神经网络(Bio-inspired neural network,BNN)和不同分辨率下的区域栅格地图结合,构建分层仿生神... 针对多机器人系统在战场、灾难现场等复杂未知环境下的区域搜索问题,提出一种基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法.首先将仿生神经网络(Bio-inspired neural network,BNN)和不同分辨率下的区域栅格地图结合,构建分层仿生神经网络信息模型,其中包括区域搜索神经网络信息模型(Area search neural network information model,AS-BNN)和区域覆盖神经网络信息模型(Area coverage neural network information model,AC-BNN).机器人在任务区域内实时探测到的环境信息将转换为AS-BNN和AC-BNN中神经元的动态活性值.其次,在分层仿生神经网络信息模型基础上引入分布式模型预测控制(Distributed model predictive control,DMPC)框架,并设计多机器人分层协同决策机制.当机器人处于正常搜索状态时,基于AS-BNN进行搜索路径滚动优化决策;当机器人陷入局部最优状态时,则启用ACBNN引导机器人快速找到新的未搜索区域.最后,在复杂未知环境下进行多机器人区域搜索仿真实验,并与该领域内的3种算法进行比较.仿真结果验证了所提算法能够在复杂未知环境下引导多机器人系统高效地完成区域搜索任务. 展开更多
关键词 未知环境 多机器人系统 区域搜索 仿生神经网络 分布式模型预测控制
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聚合物改性纤维再生透水混凝土性能试验研究
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作者 胡军安 李耀威 +2 位作者 夏冬桃 李彪 李向阳 《混凝土》 北大核心 2025年第4期263-269,共7页
为研究聚合物改性纤维再生透水混凝土的性能,采用基本力学性能试验、微观形貌和物相分析相结合,分析了再生骨料取代率和水性环氧树脂掺量对其抗压、抗折强度和透水系数的影响规律。结果表明:随着再生骨料和水性环氧树脂的掺入,纤维透水... 为研究聚合物改性纤维再生透水混凝土的性能,采用基本力学性能试验、微观形貌和物相分析相结合,分析了再生骨料取代率和水性环氧树脂掺量对其抗压、抗折强度和透水系数的影响规律。结果表明:随着再生骨料和水性环氧树脂的掺入,纤维透水混凝土的强度性能均呈现出先上升后下降的趋势,且在再生骨料取代率为50%和水性环氧树脂掺量为3%时达到峰值。而透水系数随着再生骨料取代率的增加而增加,但随着水性环氧树脂掺量的增大,透水系数出现先减小后增大的趋势,且在3%掺量时最低。基于试验结果及文献数据,建立了BP神经网络预测模型,预测效果良好,可为实际工程应用提供参考。 展开更多
关键词 纤维再生透水混凝土 水性环氧树脂 基本力学性能 透水系数 微观机理 BP神经网络
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面向2035的基础教育教师需求规模预测——基于BP神经网络模型 被引量:5
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作者 高晓清 吴敏 《湖南师范大学教育科学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第5期64-75,共12页
基于2003—2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况,采用BP神经网络模型对2023—2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况进行预测,发现基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势,其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降,初中... 基于2003—2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况,采用BP神经网络模型对2023—2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况进行预测,发现基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势,其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降,初中和普通高中阶段教师需求呈先增后减趋势。这一期间,师资需求振幅较大,学前教育和小学阶段师资需求将出现阶段性短缺或过剩,这对教师资源的供给弹性和适应性提出了更高要求。基于以上发现,管理部门应稳定部署师范生招生计划,推进教师供需均衡;加强教育体系内贯通协作,促进教师合理流动;催生社会需求新业态,激励教师多元就业。 展开更多
关键词 基础教育 教师需求 师资盈缺 BP神经网络模型 2035
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基于近红外光谱特征的冷冻小龙虾鲜度快速检测方法 被引量:8
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作者 占可 陈季旺 +3 位作者 徐言 倪杨帆 刘言 邹圣碧 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期299-307,共9页
为建立快速检测冷冻小龙虾鲜度的近红外光谱模型,采集解冻的小龙虾虾尾、虾仁及虾糜的近红外光谱,分别利用一阶导数、多元散射校正、小波变换(wavelet transform,WT)和标准正态变换进行预处理,并利用偏最小二乘(partial least squares,P... 为建立快速检测冷冻小龙虾鲜度的近红外光谱模型,采集解冻的小龙虾虾尾、虾仁及虾糜的近红外光谱,分别利用一阶导数、多元散射校正、小波变换(wavelet transform,WT)和标准正态变换进行预处理,并利用偏最小二乘(partial least squares,PLS)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法将预处理前后的光谱数据分别与总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量关联,构建定量预测模型并比较建模效果,选取较佳模型,探究模型预测准确度和适用性。结果显示,预处理方法明显影响了建立模型的精度,光谱经预处理建立的CNN模型与PLS模型相比,具备更好地预测小龙虾TVB-N含量的能力。其中,虾仁光谱经WT预处理建立的CNN模型对验证集的预测准确度最高,校正集与验证集的相关系数分别为0.97、0.96,校正集与验证集的均方根误差分别为1.26、0.93mg/100g。近红外光谱的准确度、精密度与灵敏度均在合理范围内,方法学验证结果良好。综合考虑实际应用中快速、准确、低损伤等需求,确定WT-CNN-虾仁模型为预测冷冻小龙虾中TVB-N含量的最优模型。这些结果表明,WT-CNN-虾仁模型在预测冷冻小龙虾TVB-N含量、快速评价新鲜度方面具有巨大潜力。 展开更多
关键词 近红外光谱 小龙虾 总挥发性盐基氮 快速检测 卷积神经网络 小波变换
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基于BERT语义增强的因果关系抽取模型 被引量:2
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作者 孙争艳 张顺香 +2 位作者 陈磊 朱广丽 魏苏波 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3758-3763,共6页
在金融领域,由于专业术语的复杂性,以及句子之间的依赖性,导致因果关系抽取的准确率较低。针对这一问题,提出一种基于BERT语义增强的因果抽取模型,建立基本模型和增强模型,以获取丰富的文本特征实现语义深度提取。使用BERT预训练模型得... 在金融领域,由于专业术语的复杂性,以及句子之间的依赖性,导致因果关系抽取的准确率较低。针对这一问题,提出一种基于BERT语义增强的因果抽取模型,建立基本模型和增强模型,以获取丰富的文本特征实现语义深度提取。使用BERT预训练模型得到上下文特征,通过对抗神经网络的对抗学习进一步学习高区分度特征,以此提高因果关系抽取的准确性。实验结果表明,该模型能够提高因果关系抽取的准确性。 展开更多
关键词 因果关系抽取 信息抽取 金融领域 对抗神经网络 对抗学习 基本模型 增强模型
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IR-GCN:二值图卷积神经网络推理加速器
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作者 于启航 文渊博 杜子东 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第10期1024-1035,共12页
针对图卷积神经网络(GCN)中数据规模庞大、不适合边缘端低功耗处理器高效推理计算的问题,本文提出一种将新型二值数据量化算法(IR-Net)应用于GCN模型推理计算的方法,并设计了对应的硬件加速器IR-GCN。同时,针对计算过程中工作负载分布... 针对图卷积神经网络(GCN)中数据规模庞大、不适合边缘端低功耗处理器高效推理计算的问题,本文提出一种将新型二值数据量化算法(IR-Net)应用于GCN模型推理计算的方法,并设计了对应的硬件加速器IR-GCN。同时,针对计算过程中工作负载分布不均衡的问题,实现了一种负载均衡模块设计,显著提高了计算效率。实验结果表明,在较小精度损失范围内,IR-GCN加速器可以同时降低计算延迟以及访存开销。与现有性能最优的研究相比,IR-GCN加速器平均具有2.4倍的计算加速比、7.9倍的功耗降低、13.7倍的芯片面积减少以及21.0倍的访存量降低。 展开更多
关键词 图卷积神经网络(GCN) 二值神经网络(bnn) 硬件加速器
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Bi-SCNN:二值随机混合神经网络加速器
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作者 于启航 文渊博 杜子东 《高技术通讯》 北大核心 2024年第12期1243-1255,共13页
二值神经网络(BNN)具有硬件友好的特性,但为了保证计算精度,在输入层仍需要使用浮点或定点计算,增加了硬件开销。针对该问题,本文将另一种同样具有硬件友好特性的随机计算方法应用于BNN,实现了BNN输入层的高效计算,并设计了二值随机混... 二值神经网络(BNN)具有硬件友好的特性,但为了保证计算精度,在输入层仍需要使用浮点或定点计算,增加了硬件开销。针对该问题,本文将另一种同样具有硬件友好特性的随机计算方法应用于BNN,实现了BNN输入层的高效计算,并设计了二值随机混合计算架构Bi-SCNN。首先,在BNN输入层使用高精度的随机运算单元,实现了与定点计算近似的精度;其次,通过在处理单元(PE)内和PE间2个层次对随机数生成器进行复用,并优化运算单元,有效降低了硬件开销;最后,根据输入数据的特性对权值配置方式进行优化,进而降低了整体计算延迟。相比于现有性能最优的BNN加速器,Bi-SCNN在保证计算精度的前提下,实现了2.4倍的吞吐量、12.6倍的能效比和2.2倍的面积效率提升,分别达到2.2 TOPS、7.3 TOPS·W^(-1)和1.8 TOPS·mm^(-2)。 展开更多
关键词 二值神经网络(bnn) 随机计算(SC) 神经网络加速器
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二进神经网络中的汉明球突及其线性可分性 被引量:5
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作者 杨娟 陆阳 +1 位作者 黄镇谨 王强 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期737-745,共9页
对于二进神经网络,剖析其神经元的逻辑意义对网络的规则提取是十分重要的,而目前每个神经元所表达的线性结构的逻辑意义仍没有完全解决,一部分线性函数的结构及其逻辑意义尚不明确.本文在寻找线性可分结构的过程中,提出了汉明球突的概念... 对于二进神经网络,剖析其神经元的逻辑意义对网络的规则提取是十分重要的,而目前每个神经元所表达的线性结构的逻辑意义仍没有完全解决,一部分线性函数的结构及其逻辑意义尚不明确.本文在寻找线性可分结构的过程中,提出了汉明球突的概念,给出其是否线性可分的判定方法,并得到二进神经元与线性可分的汉明球突等价的充要条件,从而建立了判别线性可分的汉明球突的一般方法,并通过实例验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 二进神经网络 线性可分函数 汉明球突 线性分类
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一种基于层次化R-GCN的会话情绪识别方法 被引量:1
11
作者 赖河蒗 李玲俐 +1 位作者 胡婉玲 颜学明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期85-92,共8页
会话情绪识别包括说话者自身情绪影响以及说话者之间情绪影响这2个重要因素,为了充分考虑上述影响因素以提高会话情绪识别效果,提出一种基于层次化关系图卷积神经网络(HRGCN)的识别方法。使用一个基础神经网络对会话序列的特征数据进行... 会话情绪识别包括说话者自身情绪影响以及说话者之间情绪影响这2个重要因素,为了充分考虑上述影响因素以提高会话情绪识别效果,提出一种基于层次化关系图卷积神经网络(HRGCN)的识别方法。使用一个基础神经网络对会话序列的特征数据进行优化,按照不同的说话者划分出2个不同的会话子序列,采用2个局部关系图卷积神经网络(R-GCN)分别对2个子序列进行局部建模,按照会话发生的时间顺序重新整合局部建模后的2个子序列,并利用全局R-GCN对其进行全局建模。通过对输入的多模态特征数据的分层次建模,使得会话序列捕获到更多的上下文信息。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,与当前流行的循环神经网络LSTM、GRU等相比,HRGCN方法的会话情绪识别性能较高,准确率与F1值分别达到84.48%与84.40%。 展开更多
关键词 基础神经网络 关系图卷积神经网络 会话 情绪识别 人工智能
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基于改进D-S证据理论的网络安全态势评估方法 被引量:29
12
作者 汤永利 李伟杰 +1 位作者 于金霞 闫玺玺 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期405-411,共7页
网络安全态势评估是信息安全领域的研究热点问题。为了解决现有评估中过度依赖专家经验问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的网络安全态势评估方法。该方法融合多源态势信息,利用基于遗传算法优化反向传播(Back propagation,BP)神经网... 网络安全态势评估是信息安全领域的研究热点问题。为了解决现有评估中过度依赖专家经验问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的网络安全态势评估方法。该方法融合多源态势信息,利用基于遗传算法优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络来获得D-S证据理论的基本概率分配(Basic probability assignation,BPA),由D-S证据理论对BPA依次进行合成计算,弱化人为因素对BPA的影响,提高BPA的预测精度和网络安全态势识别率。通过真实网络环境的实验验证了该方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 网络安全态势评估 反向传播神经网络 D-S证据理论 基本概率分配 态势识别率
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利用BP网络预测结合面基础特性参数 被引量:5
13
作者 张学良 黄玉美 +1 位作者 赵宏林 黎明安 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 1996年第5期839-842,共4页
分析了影响结合面基础特性参数的众多因素,首次提出利用BP网络建立结合面基础特性参数与其诸多影响因素之间的非线性关系,并对其进行正确预测的有效方法,从理论上证明了结合面基础特性参数与其诸连续变化影响因素之间的映射关系可... 分析了影响结合面基础特性参数的众多因素,首次提出利用BP网络建立结合面基础特性参数与其诸多影响因素之间的非线性关系,并对其进行正确预测的有效方法,从理论上证明了结合面基础特性参数与其诸连续变化影响因素之间的映射关系可由一个三层神经网模型来精确实现。给出了实例分析。 展开更多
关键词 神经网络 结合面 基础特性 机械设计
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基于遗传算法和径向基函数神经网络的转炉炼钢模型 被引量:16
14
作者 陶钧 谢书明 柴天佑 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2000年第3期241-244,277,共5页
针对转炉传统模型的弱点 ,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络 ,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型 ,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型的误差。实际结果表明这一方法效果明显。
关键词 转炉炼钢 遗传算法 径向基函数 神经网络
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基于主成分分析的径向基函数神经网络在电力系统负荷预测中的应用 被引量:41
15
作者 赵杰辉 葛少云 刘自发 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期35-37,40,共4页
径向基函数(RBF)神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,文中提出了一种应用于电力负荷预测的改进 RBF 神经网络新方法。具体是利用主成分分析(PCA)方... 径向基函数(RBF)神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,文中提出了一种应用于电力负荷预测的改进 RBF 神经网络新方法。具体是利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效地解决了预测精度下降的问题。最后通过某省的实际算例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 径向基函数 神经网络 主成分分析
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基于层次分析法和径向基函数神经网络的中长期负荷预测综合模型 被引量:38
16
作者 李春祥 牛东晓 孟丽敏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期99-104,共6页
中长期负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,提出基于3指标量,即指标总量、指标增长量和指标增长率的综合模型。首先构建层次分析(analytic hierarchy process,AHP)模型,分别对3个指标量进行分析评价,优选出每个指标量的最优预测模... 中长期负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,提出基于3指标量,即指标总量、指标增长量和指标增长率的综合模型。首先构建层次分析(analytic hierarchy process,AHP)模型,分别对3个指标量进行分析评价,优选出每个指标量的最优预测模型,然后利用径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络对3个最优模型的预测结果进行拟合,并将GDP因素也作为神经网络输入数据之一,输出最终的预测结果。AHP模型中综合考虑了模型预测误差和模型拟合度,并成功地加入了人工干预的因素,依据专家经验判断模型的信任度和预测结果趋势可信度。AHP模型采用与预测时刻最近的历史数据进行分析,因此具有较好的实时性。实验结果表明该综合模型具有较高的预测精度,实际应用效果较好。 展开更多
关键词 负荷预测 层次分析法 径向基函数神经网络 三指标量 综合模型
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湛江降水量的径向基神经网络预测模型 被引量:13
17
作者 薛宇峰 宋丽红 罗泽举 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期91-95,共5页
以湛江地区50年来的月降水量为时间序列,利用高斯径向基函数,选择输人窗口(时滞)大小为6,建立了一种智能型的径向基函数神经网络预测系统,并分别对1991—2000年和2001-2003年的月降水量进行了测试预报和独立样本预测。结果显示,... 以湛江地区50年来的月降水量为时间序列,利用高斯径向基函数,选择输人窗口(时滞)大小为6,建立了一种智能型的径向基函数神经网络预测系统,并分别对1991—2000年和2001-2003年的月降水量进行了测试预报和独立样本预测。结果显示,该模型预测效果明显优于传统的线性自回归预测模型,各月平均的平均绝对误差(MAE)和均方误差(RMSE)达到41.8和55.7。虽然该模型对降水量的预报还存在量级偏小的系统性偏差,但它完全有可能为本地区短期气候预测提供一种客观、自动的业务预报方法。 展开更多
关键词 湛江降水量 径向基神经网络 模型预测系统
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BP神经网络的通风系统可靠性评价 被引量:12
18
作者 卢国斌 陈鹏 张俊武 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第1期23-27,共5页
为了找到一种更加准确、快速评价矿井通风系统可靠性的方法.通过定量分析影响矿井通风系统的各因素,建立完整有效的评价指标体系.利用BP神经网络映射评价指标体系和可靠性等级之间的非线性关系,建立评价模型,由Matlab编程确定评价模型... 为了找到一种更加准确、快速评价矿井通风系统可靠性的方法.通过定量分析影响矿井通风系统的各因素,建立完整有效的评价指标体系.利用BP神经网络映射评价指标体系和可靠性等级之间的非线性关系,建立评价模型,由Matlab编程确定评价模型各参数,提高了预测速度和精度.用Visual Basic建立了图形用户界面,简化操作流程.结果表明:该评价指标体系结构完整,能够充分描述通风系统的安全状况.所建立的BP神经网络可以正确映射通风系统可靠等级,且仅通过图形用户界面即可完成矿井通风系统安全可靠性的预测工作. 展开更多
关键词 通风系统评价 评价指标体系 BP神经网络 MATLAB VISUAL basic
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基于火焰图像CNN的转炉炼钢吹炼终点判断方法 被引量:11
19
作者 江帆 刘辉 +1 位作者 王彬 孙晓峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期277-282,共6页
在转炉炼钢吹炼过程中,要求对转炉终点做出准确且实时的判断。为提升转炉终点判断的准确率,提出一种基于火焰图像卷积神经网络识别建模的转炉炼钢吹炼终点判断方法。利用卷积神经网络自行从样本图像中分层递阶地学习相应特征,减少或避... 在转炉炼钢吹炼过程中,要求对转炉终点做出准确且实时的判断。为提升转炉终点判断的准确率,提出一种基于火焰图像卷积神经网络识别建模的转炉炼钢吹炼终点判断方法。利用卷积神经网络自行从样本图像中分层递阶地学习相应特征,减少或避免人工经验的误导,从而实现转炉终点判断准确度的提升。将火焰图像在HSI空间下采用最大类间方差法进行分割,寻找出模型最佳参数,并在5个炉次的火焰数据上验证算法性能。实验结果表明,与灰度共生矩阵和灰度差分统计方法相比,该方法识别率分别提升29%和4%,模型准确性与实时性较高,可应用在实际转炉炼钢终点判断中。 展开更多
关键词 转炉炼钢 最大类间方差法 卷积神经网络 有监督式训练 梯度下降法
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基于RBF循环神经网络的电力系统负荷建模 被引量:10
20
作者 陈幸琼 邓长虹 +1 位作者 潘章达 董超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第17期56-59,共4页
针对负荷模型难以精确建立的问题以及负荷非线性动态仿真的复杂性,提出了一种基于径向基循环神经网络的负荷建模方法。将循环神经网络和径向基网络相结合,利用循环神经网络对时间序列的学习能力和径向基网络具有结构自适应确定、快速收... 针对负荷模型难以精确建立的问题以及负荷非线性动态仿真的复杂性,提出了一种基于径向基循环神经网络的负荷建模方法。将循环神经网络和径向基网络相结合,利用循环神经网络对时间序列的学习能力和径向基网络具有结构自适应确定、快速收敛的优点,建立新的电力系统综合负荷模型。典型新英格兰测试系统的仿真证明了该模型对电力系统负荷模型辨识的有效性和准确性。 展开更多
关键词 负荷建模 循环神经网络 RBF网络 模型辨识
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