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基于混合神经网络参数优化的两相流流型识别方法
1
作者 王萌 张松 +2 位作者 施艳艳 杨珍 史水娥 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期121-127,共7页
针对气液两相流传感器测量数据的强非线性和非平稳性导致流型识别困难的问题,提出一种基于混合神经网络参数优化的流型识别方法.所提方法首先采用滑动窗口法将传感器测得的不同流型电导率数据分割为若干子序列,再利用变分模态分解算法... 针对气液两相流传感器测量数据的强非线性和非平稳性导致流型识别困难的问题,提出一种基于混合神经网络参数优化的流型识别方法.所提方法首先采用滑动窗口法将传感器测得的不同流型电导率数据分割为若干子序列,再利用变分模态分解算法获得各子序列的固有模态函数,通过提取固有模态函数的Hjorth特征数据集实现对各子序列非线性特征的描述.接着,将随机森林算法引入卷积神经网络的分类层,进而构建混合神经网络,并采用鲸鱼算法对混合神经网络中3个超参数进行优化.最后,采用优化后的混合神经网络对Hjorth参数特征向量数据集进行分类,进而实现流型识别.实验结果表明,所提方法对4种流型的平均辨识准确率达到98.52%. 展开更多
关键词 气液两相流 Hjorth参数 混合神经网络 随机森林
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结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐
2
作者 王永贵 于琦 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期502-512,共11页
基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。使用图同构网络聚合相邻项目的... 基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。使用图同构网络聚合相邻项目的特征向量,有效融合全局和局部信息,解决图神经网络善于捕获节点之间的局部连接而忽略全局信息的问题,并通过门控融合函数聚合用户的长短期兴趣以更好地捕捉用户兴趣的动态变化。使用混合阶门控图神经网络对位置嵌入向量进行处理以捕获用户长时间后重新交互所反映出的用户意图,并在此基础之上添加残差模块,解决深层网络的退化问题。将未去噪和去噪后的用户长期兴趣表示进行对比学习,缓解了数据稀疏和噪声干扰的问题。在Tmall和RetailRocket两个数据集上进行多次实验,并与先进基线模型进行比较,结果表明该模型在Tmall数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了3.26%和10.33%,在RetailRocket数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了0.55%和2.57%,证明了GIHR-GNN模型的有效性。 展开更多
关键词 会话推荐 图同构网络 混合阶残差门控图神经网络 对比学习
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基于遗传算法优化BP神经网络的沥青混合料性能预测方法 被引量：2
3
作者 盛佳豪 柳力 +1 位作者 刘朝晖 潘博洋 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1214-1224,共11页
为实现沥青混合料性能的快速可靠预测,从材料组成设计角度出发,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的沥青混合料性能预测方法。首先运用灰关联分析方法对多维输入变量进行降维处理... 为实现沥青混合料性能的快速可靠预测,从材料组成设计角度出发,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的沥青混合料性能预测方法。首先运用灰关联分析方法对多维输入变量进行降维处理,确定了沥青混合料性能的核心影响因素,然后结合遗传算法(GA),构建了以核心影响因素为输入层、沥青混合料性能为输出层的GA-BP神经网络预测模型,再对模型进行训练验证分析与预测泛化应用,同时与BP神经网络的训练效果和预测精度进行对比,验证GA-BP神经网络模型的准确性。研究结果表明:空隙率、油石比、公称最大粒径、4.75 mm通过率、沥青种类、软化点、针入度、延度等8项性能特征的灰关联度r>0.6,对沥青混合料性能影响显著;相比于BP神经网络模型,经过GA优化后的BP神经网络模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)降低了16%~31%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)降低了15%~24%,R^(2)值提升了0.01~0.27,说明其具有更好的学习拟合能力;在对沥青混合料动态模量、动稳定度、残留稳定度、劈裂抗拉强度比和极限弯拉应变的预测精度上分别提高了35.26%、47.78%、23.13%、31.92%、35.75%,说明GA-BP神经网络模型具有更强的泛化应用能力。研究成果为实现沥青混合料性能的快速预测、指导沥青混合料材料组成设计提供重要参考。 展开更多
关键词 道路工程 性能预测 ga-bp神经网络 沥青混合料 灰关联分析
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基于卷积时空混合神经网络的剩余使用寿命预测 被引量：1
4
作者 刘澳龙 唐向红 +1 位作者 陆见光 王涛 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期1-7,共7页
针对当前剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法侧重于捕捉数据的时间依赖,忽略多传感器间的空间关系问题,提出了一种卷积时空混合神经网络(convolutional spatio-temporal hybrid neural network,CSTHNN)用于提取多传感器... 针对当前剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法侧重于捕捉数据的时间依赖,忽略多传感器间的空间关系问题,提出了一种卷积时空混合神经网络(convolutional spatio-temporal hybrid neural network,CSTHNN)用于提取多传感器时间序列数据的时空特征用于RUL预测。CSTHNN利用卷积神经网络的卷积层感知相邻特征间的空间关系并提取传感器间的空间特征。通过位置编码以记忆时间依赖信息,并使用多头自注意力机制提取时间特征。最后将提取到的时空特征进行非线性变换,映射为RUL预测结果。通过在C-MAPSS数据集上的实验对CSTHNN进行了全面的分析和验证,表明了在RUL预测上提取空间特征的重要性以及该方法优秀的性能。 展开更多
关键词 剩余使用寿命 时空特征 卷积神经网络 混合神经网络
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基于优化广义S变换和混合输入神经网络的电能质量扰动识别 被引量：1
5
作者 刘海涛 武祥 +3 位作者 张淑清 刘大鹏 刘勇 穆勇 《计量学报》 北大核心 2025年第1期53-61,共9页
利用广义S变换时频矩阵中时间最大幅值曲线和频率最大幅值曲线与电能质量信号幅值和频谱包络线的相关性,提出优化广义S变换的方法对高斯窗函数参数进行自适应选取,充分保留了电能质量扰动的幅值和频率特征。然后提出一种混合输入神经网... 利用广义S变换时频矩阵中时间最大幅值曲线和频率最大幅值曲线与电能质量信号幅值和频谱包络线的相关性,提出优化广义S变换的方法对高斯窗函数参数进行自适应选取,充分保留了电能质量扰动的幅值和频率特征。然后提出一种混合输入神经网络框架,分别对原始时间序列和优化广义S变换得到的时频矩阵进行自动特征提取,最后将2种输入提取到的特征进行组合并利用全连接层来识别扰动类型。通过对包含26种电能质量扰动类型的仿真数据集进行训练和验证,结果表明所述方法对扰动识别准确率为99.77%;然后对2种实际电网扰动信号进行测试,对扰动识别准确率仍然能达到92.5%,高于传统单一输入神经网络。 展开更多
关键词 电学计量 电能质量 扰动识别 S变换 卷积神经网络 混合输入
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基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测
6
作者 谢汶含 蒋永清 +2 位作者 孙大伟 王志伟 孙超 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期184-190,共7页
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜... 风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜触头温升,通过GA-BP神经网络对温升数据进行训练学习,实现触头温升异常风险预测。研究结果表明:数字孪生体可再现物理开关柜运行的全部温度数据,通过GA-BP网络模型预测开关柜温升风险平均绝对百分比误差为0.03%,可实现温升风险准确预测,避免开关柜因温升过高而导致热故障发生。 展开更多
关键词 开关柜 温升 风险预测 数字孪生 ga-bp神经网络
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响应面法与GA-BP神经网络联合优化细菌降解石油烃参数研究
7
作者 鲁钧豪 孙先锋 +2 位作者 王致桦 宋柯 吴蔓莉 《现代化工》 北大核心 2025年第4期102-109,共8页
采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),... 采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),经GA-BP神经网络优化后的最优降解条件为:温度为35.10℃、pH为7.96、菌液接种量为5.17%、初始原油质量分数为1.02%,该条件下石油烃降解率的试验值可达(63.15±0.73)%,而GA-BP神经网络的预测值为63.4926%,预测值与试验值之间相对误差仅0.54%,模型整体拟合度较高(R=0.976 06),说明应用GA-BP神经网络优化石油烃降解条件合理可行。 展开更多
关键词 石油烃降解 响应面法 条件优化 ga-bp神经网络
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基于特征工程和GA-BP神经网络的气体超声流量计使用中检验方法的研究
8
作者 金宇强 李春辉 +1 位作者 黄震威 谢代梁 《计量学报》 北大核心 2025年第6期884-890,共7页
气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部... 气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部分检定流量点模型表现欠佳的问题,提出了一种基于特征工程和遗传算法优化的BP神经网络方法。特征选择作为特征工程中的关键,通过综合3种不同类别的特征选择算法对超声流量计性能参数进行分析筛选,在保持关键特征参数和模型性能的基础上,减少冗余特征,将初始的17个特征降至9个;同时利用遗传算法对BP模型的泛化能力进行了优化。研究结果表明,经过优化的模型相较于传统模型表现出较为显著的提升,最高预测准确度提升达33%。 展开更多
关键词 流量计量 超声流量计 使用中检验 机器学习 特征工程 ga-bp神经网络
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基于GA-BP神经网络和响应面法的猪大肠卤制关键工艺优化
9
作者 杨洪浪 代钰霖 +1 位作者 龙红 刘达玉 《中国调味品》 北大核心 2025年第6期95-104,共10页
为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到... 为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到猪大肠卤制的最佳工艺条件。研究结果表明,通过响应面优化模型得出猪大肠卤制的最佳工艺条件为香辛料用量0.97%、卤制时间37.76 min、浸泡时间108.09 min,卤猪大肠的感官得分达到最大值90.19分,实测值为(89.63±1.25)分;GA-BP神经网络优化模型得到最佳工艺条件为香辛料用量0.77%、卤制时间33.30 min、浸泡时间89.15 min,卤猪大肠的感官得分为93.68分,实测值为(93.41±0.83)分;GA-BP神经网络优化模型得到的预测值与实际值分别比响应面优化模型得到的对应值高3.87%与4.22%,相对误差明显低于响应面模型,响应面模型与GA-BP神经网络模型的拟合度均高于98%,表明GA-BP神经网络模型与响应面模型均能够有效用于猪大肠卤制工艺研究中,同时通过综合对比,运用GA-BP神经网络模型优化的猪大肠卤制所需成本更低,预测效果更好,更适合对猪大肠卤制工艺条件进行优化。 展开更多
关键词 卤猪大肠 剪切力 色差 感官评价 响应面 ga-bp神经网络
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GA-BP神经网络在精准刻画场地地下水污染物扩散范围的应用研究
10
作者 季佳运 肖霄 +2 位作者 杨品璐 刘洋 周亚红 《岩矿测试》 北大核心 2025年第3期406-419,共14页
自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范... 自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范围刻画不准确的问题。本文通过ArcGIS空间插值图展示某化工园区地下水溶质的空间分布,发现Mn^(2+)离子分布与其形成机制规律相差较大,且尝试使用GIS多种插值方法(如克里金法、反距离权重法、样条函数等插值方法)效果均不理想,其扩散方向与研究区地下水流向及形成机理不符,可能是由于其监测点位分布不均。因此以重金属Mn^(2+)为例,使用GA-BP神经网络与标准BP神经网络对园区各点位Mn^(2+)浓度进行回归预测,建立其浓度与空间分布的神经网络模型,选取拟合程度较好的神经网络模型对监测点位缺失区域进行浓度预测,并结合空间插值圈定化工园区中心Mn^(2+)的扩散范围,同时用Mn^(2+)的产生机制对扩散范围进行验证。结果表明:GA-BP神经网络的Mn^(2+)浓度预测效果最好,使用其补充监测点缺失位置的Mn^(2+)浓度并重新绘制Mn^(2+)浓度分布图,新Mn^(2+)分布图显示化工园区中心Mn^(2+)扩散范围为1.70×10^(6)m^(2),超出化工园区面积为2.13×10^(5)m^(2)。与优化前的扩散范围相比,校正后的扩散范围符合Mn^(2+)产生和运移规律。GA-BP神经网络对场地地下水污染物扩散范围的精确圈定有较好的辅助效果,可为环境污染评估提供更加科学有效的方法支持。 展开更多
关键词 地下水 化工园区 ga-bp神经网络 扩散范围
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考虑层敏感性的卷积神经网络混合精度量化方法
11
作者 刘海军 张晨曦 +3 位作者 王析羽 陈长林 陈军 李智炜 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第4期143-150,共8页
针对如何将神经网络保真映射到资源受限的嵌入式设备这一问题,提出基于层敏感性分析的卷积神经网络混合精度量化方法。通过计算Hessian矩阵平均迹衡量卷积层参数的敏感性,为位宽分配提供依据;使用逐层升降方法进行位宽分配,最终完成网... 针对如何将神经网络保真映射到资源受限的嵌入式设备这一问题,提出基于层敏感性分析的卷积神经网络混合精度量化方法。通过计算Hessian矩阵平均迹衡量卷积层参数的敏感性,为位宽分配提供依据;使用逐层升降方法进行位宽分配,最终完成网络模型的混合精度量化。实验结果表明,与DoReFa和LSQ+两种固定精度量化方法相比,所提出的混合精度量化方法在平均位宽为3 bit的情况下将识别准确率提高了10.2%和1.7%;与其他混合精度量化方法相比,所提方法识别准确率提高了1%以上。此外,加噪训练能够有效提高混合精度量化方法的鲁棒性,在噪声标准差为0.5的情况下,将识别准确率提高了16%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 模型量化 人工智能 混合精度
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基于神经网络的土石混合体CT图像分割及三维重建
12
作者 张新松 李长圣 +4 位作者 钟军 张丹 独莎莎 吴珍云 邹宗良 《工程地质学报》 北大核心 2025年第3期1230-1239,共10页
通过CT图像建立合理的土石混合体细观结构数值模型对研究其物理力学性质至关重要。然而,传统图像处理技术在重构细观结构时往往需要人工参与,导致效率较低且精度不足。为了解决上述问题,提出了一种基于改进UNet神经网络的黏质土石混合... 通过CT图像建立合理的土石混合体细观结构数值模型对研究其物理力学性质至关重要。然而,传统图像处理技术在重构细观结构时往往需要人工参与,导致效率较低且精度不足。为了解决上述问题,提出了一种基于改进UNet神经网络的黏质土石混合体图像分割方法,设计了边界加权损失函数,以精确分割典型黏质土石混合体试样的CT扫描图像。此外,还提出了一种土石混合体三维重建的方法,用于将分割后的图像重构成三维精细数值模型。结果表明:相较于传统图像处理技术,基于深度学习的方法显著提高了黏质土石混合体CT图像分割的效率和精度。UNet结合边界加权损失函数,能够更加关注目标边界的分割精度。同时,较高精度的分割图像使得重建出的三维模型更加精细与准确。这一研究结果使得在此基础上开展的数值模拟试验尽可能避免了人为因素干扰,可以保证数值模拟结果的准确性。 展开更多
关键词 神经网络 黏质土石混合体 CT 图像处理 三维重建
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基于并行混合神经网络的碾米机故障诊断方法
13
作者 孙秋 蔡华锋 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期221-227,共7页
为能够对碾米机故障进行快速诊断,提出一种基于并行混合神经网络的碾米机故障诊断方法。搭建碾米机故障采集系统,主要由供电端、故障端、数据采集端和数据处理端4个部分组成,其中数据采集端用于采集碾米机故障信号,数据处理端则主要负... 为能够对碾米机故障进行快速诊断,提出一种基于并行混合神经网络的碾米机故障诊断方法。搭建碾米机故障采集系统,主要由供电端、故障端、数据采集端和数据处理端4个部分组成,其中数据采集端用于采集碾米机故障信号,数据处理端则主要负责接收并处理碾米机的故障数据,将故障数据集带入具有全局均值池化(GAP)的并行混合神经网络中进行特征提取和故障分类,获取故障诊断结果,并与其他最新的故障诊断模型进行比较。试验结果表明,该方法能够将碾米机的故障诊断精度提升至90.72%,与其他模型相比诊断性能更加优越,对碾米机故障实现快速诊断具有重要意义。 展开更多
关键词 碾米机 故障诊断 门控循环单元 并行混合神经网络 全局均值池化
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一种基于混合量子卷积神经网络的恶意代码检测方法
14
作者 熊其冰 苗启广 +2 位作者 杨天 袁本政 费洋扬 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期385-390,共6页
量子计算是基于量子力学的全新计算模式,具有远超经典计算的强大并行计算能力。混合量子卷积神经网络结合了量子计算和经典卷积神经网络的双重优势,逐渐成为量子机器学习领域的研究热点之一。当前,恶意代码规模依然呈高速增长态势,检测... 量子计算是基于量子力学的全新计算模式,具有远超经典计算的强大并行计算能力。混合量子卷积神经网络结合了量子计算和经典卷积神经网络的双重优势,逐渐成为量子机器学习领域的研究热点之一。当前,恶意代码规模依然呈高速增长态势,检测模型越来越复杂,参数量越来越大,迫切需要一种高效轻量型的检测模型。为此,设计了一种混合量子卷积神经网络模型,将量子计算融入经典卷积神经网络,以提高模型的计算效率。该模型包含量子卷积层、池化层和经典全连接层。量子卷积层采用低深度强纠缠轻量型的参数化量子线路实现,仅使用两类量子门:量子旋转门Ry和受控非门CNOT(controlled-NOT),并仅使用两量子比特实现卷积计算。池化层基于经典计算和量子计算实现了3种池化方法。在Google TensorFlow Quantum上进行了模拟实验。实验结果显示,所提模型在恶意代码公开数据集DataCon2020和Ember的分类性能(accuracy,F1-score)分别达到了(97.75%,97.71%)和(94.65%,94.78%),均有明显提升。 展开更多
关键词 量子计算 量子机器学习 混合量子卷积神经网络 恶意代码检测
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工业互联网中融入域适应的混合神经网络加密恶意流量检测
15
作者 张浩和 韩刚 +1 位作者 杨甜甜 黄睿 《信息安全研究》 北大核心 2025年第5期457-464,共8页
随着信息化技术在工控领域的快速发展,工业互联网逐渐成为网络攻击的重要目标,恶意流量检测显得尤为重要.然而,加密技术的普及使得攻击者可以轻松隐藏恶意通信内容,传统基于内容分析的流量检测方法已难以有效应对.提出一种基于混合神经... 随着信息化技术在工控领域的快速发展,工业互联网逐渐成为网络攻击的重要目标,恶意流量检测显得尤为重要.然而,加密技术的普及使得攻击者可以轻松隐藏恶意通信内容,传统基于内容分析的流量检测方法已难以有效应对.提出一种基于混合神经网络和域适应的加密恶意流量检测方案,融合ResNet网络、ResNext网络、DenseNet网络和相似度检测算法构建混合神经网络.在此基础上,加入域适应模块减少数据的偏差.通过对工业互联网公共数据集进行流预处理,在勿需解密流量的情况下从加密流量中提取深层次特征,使用混合神经网络输出一组充分利用各模型特长的更高维特征向量,随后采用域适应模块中的域分类器提升模型在不同的网络环境和时间段的稳定性和泛化能力.实验结果表明,提出的方案在加密恶意流量检测任务上表现出较好的性能和效率,提高了加密恶意流量检测的准确性. 展开更多
关键词 工业互联网 混合神经网络 加密恶意流量 相似度检测 域适应
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基于神经网络的混合异步跳频信号参数盲估计
16
作者 王雅 袁帅 刘乃金 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第3期143-153,共11页
由于优越的抗截获性能和固有的安全特性,跳频信号在卫星通信、卫星测控射频链路、卫星导航系统以及Link16数据链的广泛应用给天基电子侦察带来了极大挑战。在非合作场景中,单通道宽带接收条件下跳频信号检测、参数估计和网台分选是跳频... 由于优越的抗截获性能和固有的安全特性,跳频信号在卫星通信、卫星测控射频链路、卫星导航系统以及Link16数据链的广泛应用给天基电子侦察带来了极大挑战。在非合作场景中,单通道宽带接收条件下跳频信号检测、参数估计和网台分选是跳频通信侦察的关键技术。跳频图案包含了跳频信号的大部分参数,是参数估计的核心。为了提高宽带混合跳频信号跳频图案全盲预测的准确性和处理实时性,在任务分析的基础上,提出了一种融合时间域和功率域特征的跳频图案盲预测架构。首先以短时傅里叶变换生成的频谱图作为信号检测网络的输入,在多尺度特征图上检测信号,预测信号时频特征,定位信号区域估计相对功率密度特征,然后利用时频特征和相对功率密度特征识别分类信号并预测相应跳频图案。该框架的独特优势在于利用了异步跳频信号跳频周期不同的固有属性和信号相对功率密度差异,无需跳频信号网台先验信息和先验检测锚点,具有很强的泛化能力。所提框架在信号辐射源数量为2的混合强弱跳频信号上识别准确率可达98.77%。实验结果证明了所提框架在混合跳频信号全盲检测、识别、分选以及参数估计等方面的优越性。 展开更多
关键词 神经网络 多源特征融合 混合异步跳频信号 信号检测 参数盲估计
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基于改进粒子群优化与混合卷积神经网络的受端电网直流闭锁频率紧急控制决策优化
17
作者 曹镇 庄俊 +3 位作者 薛金花 齐航 李华瑞 李常刚 《现代电力》 北大核心 2025年第4期711-721,共11页
针对直流闭锁事故后受端电网频率安全问题,提出一种基于改进粒子群优化和混合卷积神经网络的频率紧急控制决策优化方法。首先,协调考虑紧急切负荷和抽蓄切泵控制措施,对受端电网频率紧急控制优化问题进行数学建模。然后,使用粒子群优化... 针对直流闭锁事故后受端电网频率安全问题,提出一种基于改进粒子群优化和混合卷积神经网络的频率紧急控制决策优化方法。首先,协调考虑紧急切负荷和抽蓄切泵控制措施,对受端电网频率紧急控制优化问题进行数学建模。然后,使用粒子群优化算法求解最优控制策略,并基于对立学习机制和混沌Tent映射改进粒子群优化算法,在保证紧急控制策略动态安全可行性前提下提高全局收敛性。最后,在粒子群优化过程中基于混合CNN构建多任务动态安全评估模型,快速判断紧急控制策略是否满足系统动态安全约束,提高频率紧急控制决策优化效率,并以某多直流馈入受端系统为例,验证所提方法有效性。 展开更多
关键词 直流闭锁 受端电网 频率紧急控制 粒子群优化 混合卷积神经网络 多任务动态安全评估
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基于改进GA-BP神经网络的双感应电机控制同步
18
作者 王菁菁 吴嘉轩 潘成 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期95-100,105,共7页
针对矿料筛分中使用的同频振动筛,当振动机体的运动轨迹接近于椭圆时筛分效率最优异,这就要求两台感应电机实现同频零相位差控制同步,所以对双感应电机控制同步进行了研究。通过引入遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化BP神经网络初... 针对矿料筛分中使用的同频振动筛,当振动机体的运动轨迹接近于椭圆时筛分效率最优异,这就要求两台感应电机实现同频零相位差控制同步,所以对双感应电机控制同步进行了研究。通过引入遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化BP神经网络初始连接权值和阈值的选择,增加惯性因子改进输出层和隐含层中的连接权重加速BP神经网络收敛,从而设计出了相位控制器。最后从仿真结果可以看出,在振动自同步中,电机1和电机2之间的零相位差无法实现,而采用基于改进GA-BP神经网络pid控制方法,在控制同步中可以实现上述结果。对比控制方法,设计的GA-BP pid控制方法明显优于其他方法,为工业生产中同频振动筛的应用提供了新的思路和参考。 展开更多
关键词 振动筛 感应电机 控制同步 改进ga-bp神经网络 零相位差
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基于GA-BP神经网络的卷烟动力车间设备巡检路径优化研究
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作者 孙轶峰 张萍 +4 位作者 翟银娣 贾泺琳 王嘉铭 兰强 杨光露 《包装工程》 北大核心 2025年第S1期137-142,共6页
为解决卷烟动力车间设备巡检路径优化问题,满足其多工段设备联动约束、高频人机共线环境等特殊需求,提升设备管理效率与安全性,提出一种融合遗传算法(GA)与反向传播神经网络(BP)的GA-BP混合优化模型。该模型通过BP神经网络建立路径特征... 为解决卷烟动力车间设备巡检路径优化问题,满足其多工段设备联动约束、高频人机共线环境等特殊需求,提升设备管理效率与安全性,提出一种融合遗传算法(GA)与反向传播神经网络(BP)的GA-BP混合优化模型。该模型通过BP神经网络建立路径特征与路径代价的映射关系模型以预测障碍物,并利用遗传算法进行巡检路径的个体编码与最优路径搜索,二者协同构建预测-优化-反馈闭环体系。基于某烟厂卷包动力车间实际场景进行实验,在地图大小为100×100格、障碍物概率为0.3%的仿真环境下,算法经过200次迭代后,于40代左右达到稳定收敛状态,最终获得最佳适应度值56。实验结果表明,规划出的路径不仅能以最短距离串联所有目标设备,同时有效避开障碍物并实现闭环。研究方法在多终点路径规划问题中展现出显著优势;通过BP神经网络与遗传算法的深度融合,进一步提升了路径规划准确性和算法对动态环境的适应性;所提出的算法框架具备良好的通用性,可广泛应用于多目标路径规划领域,具有重要的应用前景。 展开更多
关键词 卷烟动力车间 设备巡检路径优化 ga-bp神经网络 适应度 路径规划
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基于GA-BP神经网络和响应面法优化山黄皮叶黄酮提取工艺及其抗氧化活性分析
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作者 王润铃 郭德军 +1 位作者 张涛 郑树芳 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第3期42-53,共12页
为优化超声辅助提取山黄皮叶黄酮的提取工艺,分析黄酮组分及体外抗氧化能力,利用响应面法与遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络,对黄酮提取过程进行建模与预测;利用液质对黄酮成分进行组成分析,并采用体外抗氧化试验分析黄酮的抗氧化... 为优化超声辅助提取山黄皮叶黄酮的提取工艺,分析黄酮组分及体外抗氧化能力,利用响应面法与遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络,对黄酮提取过程进行建模与预测;利用液质对黄酮成分进行组成分析,并采用体外抗氧化试验分析黄酮的抗氧化活性。结果表明,基于GA-BP神经网络模型优化后的山黄皮叶黄酮提取率略高于响应面法,其工艺为超声时间58 min、超声温度40℃、液料比31 mL/g、乙醇体积分数55%,该条件下黄酮提取率达到5.59%;山黄皮叶中主要含有芦丁、金丝桃苷和槲皮素等13种黄酮类化合物;山黄皮叶黄酮对DPPH,ABTS^(+)·自由基清除能力的半数清除浓度分别为0.64,0.18 mg/mL;当黄酮浓度为2.5 mg/mL时,其铁离子还原能力为94.81 mmol/mL。研究为山黄皮叶的进一步开发利用提供技术支撑。 展开更多
关键词 山黄皮叶 黄酮类化合物 响应面法 ga-bp神经网络 成分分析 体外抗氧化活性
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