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基于改进VMD和L-M神经网络的局部放电信号去噪
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作者 袁莎莎 李梦莹 +3 位作者 戴莹莹 江超 杨传凯 薛亮 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期323-329,373,共8页
为有效去除局部放电信号中的噪声干扰,提出改进VMD(Variational Mode Decomposition)算法和L-M神经网络的去噪方法。利用噪声预处理结合分解能量误差自适应地确定VMD算法的最优模态分解层数;引入正态分布直方图区分局部放电信号和窄带... 为有效去除局部放电信号中的噪声干扰,提出改进VMD(Variational Mode Decomposition)算法和L-M神经网络的去噪方法。利用噪声预处理结合分解能量误差自适应地确定VMD算法的最优模态分解层数;引入正态分布直方图区分局部放电信号和窄带干扰信号,重构局部放电信号;利用L-M神经网络对残留白噪声进行拟合滤除。所提方法对仿真和实测信号进行去噪处理,并与传统去噪方法对比。结果表明,所提方法的去噪评估指标更明显,对噪声干扰的去除效果更优。 展开更多
关键词 局部放电 VMD算法 l-m神经网络 窄带干扰 白噪声
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基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用 被引量:63
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作者 项文强 张华 +1 位作者 王姮 解兴哲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期100-103,111,共5页
针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训... 针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径。 展开更多
关键词 l-m算法 BP网络 变压器 故障诊断
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基于L-M优化算法的水稻螟虫预测模型及其初步应用 被引量:15
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作者 高艳萍 于红 +2 位作者 崔新忠 姜国兴 王美妮 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期162-165,共4页
农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marqua... 农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marquardt优化算法(简称L-M算法)能克服其缺点。在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测,试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高,为稻区防控虫害和精确喷药提供参考,具有实用价值。 展开更多
关键词 神经网络 l-m优化算法 预测模型 水稻螟虫
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基于L-M优化算法的猪舍氨气浓度预测模型研究 被引量:10
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作者 谢秋菊 苏中滨 +3 位作者 刘佳荟 郑萍 马铁民 王雪 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期74-79,共6页
在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素(包括温度、湿度、风速和氨气浓度)进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结... 在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素(包括温度、湿度、风速和氨气浓度)进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结果表明,预测模型经过90步达到目标误差,网络收敛速度快,效率高,预测值与实测值最大相对误差仅为1.72%,与线性预测方法相比较可提高猪舍氨气浓度预测的准确性与及时性,为猪舍环境预警及控制提供支持,也为其他行业预测模型建立提供参考。 展开更多
关键词 l-m优化算法 BP神经网络 预测模型 猪舍氨气浓度
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一种基于L-M算法的组合神经网络模糊控制器 被引量:10
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作者 尹志宇 李青茹 +1 位作者 李文娜 马龙生 《电光与控制》 北大核心 2006年第1期73-77,共5页
提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度,用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出,经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marqua... 提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度,用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出,经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marquardt算法。仿真结果表明了该控制器极好的控制性能。 展开更多
关键词 模糊控制 神经网络 l-m算法
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混合威布尔分布参数估计的L-M算法 被引量:19
6
作者 凌丹 黄洪钟 +1 位作者 张小玲 蒋工亮 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期634-636,640,共4页
混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解... 混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。 展开更多
关键词 l-m算法 混合威布尔分布 非线性最小二乘 参数估计
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用L-M算法的神经网络诊断充油设备绝缘故障 被引量:6
7
作者 赵登福 林谋 +1 位作者 李彦明 张柏林 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期4-6,16,共4页
针对充油型设备的故障诊断 ,采用Levenberg Marquardt算法建立多层前向人工神经网络 ,采用改进算法训练网络 ,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷 ;采用可靠性数据分析技术和变量循环重新编号等方法有助于加快网络收敛 ... 针对充油型设备的故障诊断 ,采用Levenberg Marquardt算法建立多层前向人工神经网络 ,采用改进算法训练网络 ,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷 ;采用可靠性数据分析技术和变量循环重新编号等方法有助于加快网络收敛 ;提出将判别具体故障类别和固体绝缘故障分开的两层诊断结构 ,提高了网络的训练效率和诊断的准确性。 展开更多
关键词 l-m算法 BP算法 油中溶解气体分析 可靠性数据分析
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基于L-M算法的BP神经网络预测短电弧加工表面质量模型 被引量:16
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作者 李雪芝 周建平 +1 位作者 许燕 王博 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2016年第4期296-300,318,共6页
短电弧铣削加工技术属于特种加工行业中电加工的技术范畴,尤其适用于特硬、超强、高韧性等难加工材料的高效加工。但工件加工表面的技术特性(表面变质层、硬度、残余应力、表面层缺陷等)还有待于深入研究。为获得短电弧铣削加工良好的... 短电弧铣削加工技术属于特种加工行业中电加工的技术范畴,尤其适用于特硬、超强、高韧性等难加工材料的高效加工。但工件加工表面的技术特性(表面变质层、硬度、残余应力、表面层缺陷等)还有待于深入研究。为获得短电弧铣削加工良好的工艺效果,引入传统BP算法和Levenberg-Marquardt(简称L-M)算法,构建短电弧铣削加工表面质量模型。通过分析表面质量的影响因素,选取放电电压、频率、气压、脉冲时间为模型的输入,表面粗糙度、变质层厚度、工件材料去除率为输出,比较两种模型的预测精度。结果表明,基于L-M算法的BP神经网络对表面粗糙度、变质层厚度、材料去除率的平均预测误差分别为2.9%、9.4%、4.6%,低于传统的BP神经网络。相比传统的BP神经网络,改进的LM-BP神经网络模型提高了预测精度,实际工程中可用于优化工艺参数。 展开更多
关键词 短电弧铣削加工技术 BP神经网络 改进l-m算法
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采用L-M优化算法的设备状态预测 被引量:5
9
作者 龙红叶 熊峰 +1 位作者 胡小梅 卢鲜亮 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2012年第3期114-118,27,共6页
设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛... 设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛速度方面具有优良的性能,而且还证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 状态预测 l-m优化算法 特性曲线 有效预测
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基于L-M算法的BP神经网络在大坝安全监控预报中的应用 被引量:9
10
作者 闫滨 高真伟 强丽峰 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期506-509,共4页
为克服BP神经网络收敛速度缓慢的缺陷,以L-M算法代替梯度下降法训练网络,建立了基于L-M算法的大坝安全监控整体L-M模型和逐一L-M模型,并与快速BP模型进行对比。应用实例研究表明:整体L-M模型和逐一L-M模型的预测效果及训练速度均显著优... 为克服BP神经网络收敛速度缓慢的缺陷,以L-M算法代替梯度下降法训练网络,建立了基于L-M算法的大坝安全监控整体L-M模型和逐一L-M模型,并与快速BP模型进行对比。应用实例研究表明:整体L-M模型和逐一L-M模型的预测效果及训练速度均显著优于快速BP模型,逐一L-M模型的预测精度及泛化能力均优于整体L-M模型,且预报时间短,可以用于大坝监控的实时预报。 展开更多
关键词 大坝安全监控 预报 BP神经网络 l-m算法
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基于L-M神经网络优化算法的池塘水色判别系统的初步建立 被引量:3
11
作者 王海英 曹晶 +2 位作者 谢骏 王广军 胡朝莹 《渔业现代化》 北大核心 2010年第5期19-21,37,共4页
为了将水产养殖水色判别传统技术经验转化为可以量化的数字技术,采用基于L-M神经网络优化算法和计算机图像处理技术的方法,建立了一个水色判别的水产养殖专家系统。通过实例预测,该系统判别误差率<1%。该系统训练后的神经网络模型,... 为了将水产养殖水色判别传统技术经验转化为可以量化的数字技术,采用基于L-M神经网络优化算法和计算机图像处理技术的方法,建立了一个水色判别的水产养殖专家系统。通过实例预测,该系统判别误差率<1%。该系统训练后的神经网络模型,能实现对养殖池塘水质的预测。系统的开发和使用对实现水产健康养殖、智能控制和计算机管理具有一定实用价值. 展开更多
关键词 水色图像 图像特征值 l-m神经网络优化算法 水质预测
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采用L-M算法的JPEG图像隐写分析 被引量:3
12
作者 周治平 孙子文 吴志健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第14期113-115,163,共4页
提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析系统。首先对实验图像提取其在小波域的细节部分和近似部分系数的特征函数矩和实验图像的第一层小波分解后的对角子带D1再次进行分解所得到的细节部分和近似部分系数的特征函数矩作特征的有效性分... 提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析系统。首先对实验图像提取其在小波域的细节部分和近似部分系数的特征函数矩和实验图像的第一层小波分解后的对角子带D1再次进行分解所得到的细节部分和近似部分系数的特征函数矩作特征的有效性分析,通过对有效特征的选择和提取,得到一组训练集合,最后采用基于L-M算法的BP神经网络来进行分类。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的盲检测方法,能够准确识别出JPEG图像是否含有隐密信息。 展开更多
关键词 通用隐写分析系统 特征函数 特征的提取和选择 l-m算法
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L-M优化BP算法在短期负荷预测中的应用 被引量:3
13
作者 代小红 王光利 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期265-267,共3页
在分析传统BP算法的不足的基础上,提出了将Levenbery-Marquardt优化法与神经网络模型相结合的L-M优化BP算法。此方法与传统算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,尽量避免了系统陷入局部最小;针对某电力局某地区的单条线路的实际... 在分析传统BP算法的不足的基础上,提出了将Levenbery-Marquardt优化法与神经网络模型相结合的L-M优化BP算法。此方法与传统算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,尽量避免了系统陷入局部最小;针对某电力局某地区的单条线路的实际数据,采用基于Levenbery-Marquardt优化的BP算法的神经网络模型对其进行了仿真,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。 展开更多
关键词 短期负荷预测 l-m优化法 BP算法 预测误差
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结合N-W方法的L-M算法在变压器故障诊断中的应用 被引量:2
14
作者 徐志钮 律方成 +1 位作者 刘云鹏 李燕青 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第4期1-4,共4页
在分析Levenberg-Marquardt(L-M)算法和Nguyen-Widrow(N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用N—W方法初始化神经网络可变参数的基础上使用L-M算法训练多层前馈神经网络。构造了适合于变压器油中溶解... 在分析Levenberg-Marquardt(L-M)算法和Nguyen-Widrow(N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用N—W方法初始化神经网络可变参数的基础上使用L-M算法训练多层前馈神经网络。构造了适合于变压器油中溶解气体分析故障诊断的神经网络,使用了标准BP算法、加动量项BP算法和结合N-W方法的L-M算法训练该网络,结果表明算法收敛速度快、不容易陷入局部极小点。将训练所得网络用于变压器油中溶解气体分析故障诊断,诊断结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 l-m算法 故障诊断 变压器 油中溶解气体分析 多层前馈神经网络 应用 网络训练算法 BP算法 局部极小点 方法原理 可变参数 收敛速度 初始化 基础
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L-M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用 被引量:12
15
作者 关山 聂鹏 《机床与液压》 北大核心 2012年第15期22-26,共5页
在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义。提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法。对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征... 在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义。提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法。对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱做为刀具磨损的特征向量,利用神经网络在线预测刀具磨损量。试验结果表明:预测结果能准确地跟踪实际的刀具磨损曲线,并且L-M优化算法比其他改进算法迭代次数少,收敛速度快,精确度高。 展开更多
关键词 刀具磨损量预测 l-m优化算法 BP神经网络 小波包分解 奇异值分解
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基于L-M算法的中国高教投资供给规模预测 被引量:1
16
作者 梁斌梅 曾雪兰 +1 位作者 梁美莲 韦琳娜 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期635-639,共5页
预测高等教育投资供给规模,对于制定高等教育发展规划,确定高等教育发展规模十分必要。高等教育投资供给是一个非线性系统,而神经网络对非线性系统处理效果较好。为了改善预测性能,将神经网络训练算法进行改进。论文分析研究了L-M算法原... 预测高等教育投资供给规模,对于制定高等教育发展规划,确定高等教育发展规模十分必要。高等教育投资供给是一个非线性系统,而神经网络对非线性系统处理效果较好。为了改善预测性能,将神经网络训练算法进行改进。论文分析研究了L-M算法原理,将其用于高教投资供给规模的预测中,并对整个预测过程进行优化。实验结果表明,基于优化L-M算法的高等教育投资供给规模预测模型收敛速度快,泛化能力更优。 展开更多
关键词 神经网络 l-m算法 高等教育 投资规模 预测
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基于改进L-M算法的NSV姿态系统模糊建模 被引量:1
17
作者 王宇飞 吴庆宪 姜长生 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期103-108,共6页
为了使T-S模糊系统能够更有效、精确地对非线性系统进行建模,提出了一种用于T-S模糊系统训练的改进的全局收敛Levenberg-Marquardt(L-M)算法,并给出了相应迭代步骤和模糊系统的在线训练方案.该算法是在局部误差界条件下,结合信赖域方法... 为了使T-S模糊系统能够更有效、精确地对非线性系统进行建模,提出了一种用于T-S模糊系统训练的改进的全局收敛Levenberg-Marquardt(L-M)算法,并给出了相应迭代步骤和模糊系统的在线训练方案.该算法是在局部误差界条件下,结合信赖域方法,根据逼近效果实时调节步长,有效避免了Jacobi矩阵奇异,并加快了算法的收敛速率.然后,将该算法应用于T-S模糊系统的训练中,在线调整模糊系统中各线性多项式的参数及模糊隶属度函数的参数,从而使模糊系统不过分依赖于专家经验,并且提高其逼近速度和精度.最后,将该算法运用于NSV姿态系统的T-S模糊建模中.仿真结果表明:该算法可以很好地逼近NSV姿态系统;与标准的L-M算法相比,该算法在保证精度的同时明显提高了收敛速度. 展开更多
关键词 T-S模糊 NSV姿态系统 l-m算法
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基于L-M算法的射影重建技术研究 被引量:2
18
作者 龙熙华 梁栋 李占利 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2005年第1期81-84,共4页
在研究已有射影重建算法的基础上,利用L M算法对基于基础矩阵的射影重建算法得到的线性结果进行优化,提高了算法的估计精度和稳定性,并在求得所有图象对应的投影矩阵后利用Bundleadjustment方法对空间结构及投影矩阵进行全局优化,取得... 在研究已有射影重建算法的基础上,利用L M算法对基于基础矩阵的射影重建算法得到的线性结果进行优化,提高了算法的估计精度和稳定性,并在求得所有图象对应的投影矩阵后利用Bundleadjustment方法对空间结构及投影矩阵进行全局优化,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 l-m算法 重建技术 射影 BUNDLE 重建算法 投影矩阵 基础矩阵 估计精度 全局优化 空间结构 稳定性 t方法
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YCbCr颜色模式下基于L-M算法优化的火焰识别方法 被引量:3
19
作者 韩殿元 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第8期287-289,共3页
传统火灾探测技术存在许多缺陷。提出了一种基于图像的火焰识别方法。首先将图像由RGB模式转换为YCbCr模式,以Cb,Cr为轴建立坐标系并绘出火焰样本的Cb,Cr值。用一个椭圆将绘出的坐标点包括起来,并创建椭圆方程和二维正态分布函数,使正... 传统火灾探测技术存在许多缺陷。提出了一种基于图像的火焰识别方法。首先将图像由RGB模式转换为YCbCr模式,以Cb,Cr为轴建立坐标系并绘出火焰样本的Cb,Cr值。用一个椭圆将绘出的坐标点包括起来,并创建椭圆方程和二维正态分布函数,使正态分布函数在椭圆外部的值为零,并用L-M算法对正态分布函数中的参数进行优化。对火焰的识别转换为判断正态分布函数在像素对应的Cb,Cr处的值是否大于零。该方法具有很好的实时性和识别效果。 展开更多
关键词 火焰识别 YCbCr颜色模式 正态分布 l-m算法
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基于BP神经网络L-M优化算法的喷液式线切割工艺参数优化 被引量:1
20
作者 滕凯 《机床与液压》 北大核心 2016年第15期137-141,146,共6页
为了解决大能量切割时常因放电极间供液不足而出现干切和断丝的现象,提出在工作液高压浇注供液方式的基础上,增添跟踪喷液辅助系统。该系统可减少或消除供液喷嘴与切割表面间的喷液流失,提高工作液的极间进入量和极间平均流动速度,进而... 为了解决大能量切割时常因放电极间供液不足而出现干切和断丝的现象,提出在工作液高压浇注供液方式的基础上,增添跟踪喷液辅助系统。该系统可减少或消除供液喷嘴与切割表面间的喷液流失,提高工作液的极间进入量和极间平均流动速度,进而改善极间放电条件。在搭建的喷液系统上进行了正交优化试验,研究了功放管数、脉冲间隔、切割厚度、脉冲宽度、运丝速度等因素对切割效率的影响,确定了线切割优化工艺参数,获得了200 mm^2/min以上切割效率。借助L-M优化算法的BP神经网络搭立了线切割加工工艺网络预测模型,预测精度较高,为跟踪喷液式高速走丝线切割机的高效切割提供了可靠的工艺参数预测模型,满足实际加工需要。 展开更多
关键词 电火花线切割 跟踪喷液 正交试验 l-m优化算法 BP神经网络
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