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Research and application of artificial intelligence service platform for the power field 被引量:3
1
作者 Peng Liu Wei Jiang +2 位作者 Xiaohui Wang Hongmin Li Hongjian Sun 《Global Energy Interconnection》 2020年第2期175-185,共11页
Conventional analysis methods cannot fully meet the business needs of power grids.At present,several artificial intelligence (AI) projects in a single business field are competing with each other,and the interfaces be... Conventional analysis methods cannot fully meet the business needs of power grids.At present,several artificial intelligence (AI) projects in a single business field are competing with each other,and the interfaces between the systems lack unified specifications.Therefore,it is imperative to establish a comprehensive service platform.In this paper,an AI platform framework for power fields is proposed;it adopts the deep learning technology to support natural language processing and computer vision services.On one hand,it can provide an algorithm,a model,and service support for power-enterprise applications,and on the other hand,it can provide a large number of heterogeneous data processing,algorithm libraries,intelligent services,model managements,typical application scenarios,and other services for different levels of business personnel.The establishment of the platform framework could break data barrier,improve portability of technology,avoid the investment waste caused by repeated constructions,and lay the foundation for the construction of "platform + application + service" ecological chain. 展开更多
关键词 artificial intelligence platform Deep learning neural network Model training application scenarios
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基于人工神经网络的颗粒材料本构关系及边值问题研究 被引量:1
2
作者 张广江 杨德泽 楚锡华 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2024年第2期155-166,共12页
颗粒材料被广泛运用于工程实践中,通过数值模拟解决颗粒材料有关的边值问题,对于指导工程实践具有重要意义.通过应用人工神经网络算法,将基于离散颗粒模型的离散单元法与基于连续介质模型的有限单元法有机结合以求解颗粒材料边值问题,... 颗粒材料被广泛运用于工程实践中,通过数值模拟解决颗粒材料有关的边值问题,对于指导工程实践具有重要意义.通过应用人工神经网络算法,将基于离散颗粒模型的离散单元法与基于连续介质模型的有限单元法有机结合以求解颗粒材料边值问题,形成了一套新的、完整的模型及解决方案,即细观模型离线计算的细-宏观两尺度模型及求解系统.具体为:先基于离散单元法获取颗粒材料的主应力、主应变以及对应的应力-应变矩阵等数据;再将获取的数据利用人工神经网络算法构建在主空间上描述颗粒材料本构关系的人工神经网络模型;最后,通过用户自定义材料子程序UMAT将人工神经网络模型导入ABAQUS中求解颗粒材料边值问题.通过平板受压以及边坡稳定性数值试验,并与经典弹塑性模型求解结果进行对比,表明了训练后的人工神经网络模型能够有效地反映颗粒材料的本构关系,并能够运用于实践求解边值问题,验证了该求解方案的可行性. 展开更多
关键词 颗粒材料 人工神经网络 离散元法 有限元法 边值问题
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人工智能在计算等离子体中的应用
3
作者 户金铭 孙铭言 +2 位作者 许鹏 张俊杰 王建国 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期905-914,共10页
由于等离子体固有的特性,其计算过程通常耗时较长。尽管传统方法已经能够成功求解不同类型的系统,但随着系统复杂性的增加,找到快速高效的求解方法成为研究人员面临的一大难题。近年来,人工智能技术发展迅猛,许多涉及复杂物理过程的算... 由于等离子体固有的特性,其计算过程通常耗时较长。尽管传统方法已经能够成功求解不同类型的系统,但随着系统复杂性的增加,找到快速高效的求解方法成为研究人员面临的一大难题。近年来,人工智能技术发展迅猛,许多涉及复杂物理过程的算法和网络相继涌现,逐渐成为等离子体仿真研究的重要助力。本文综述了人工智能在计算等离子体领域中的应用,探讨了近年来该领域的发展与前沿,分析了不同网络的优缺点,并展望了人工智能在等离子体仿真中的未来发展方向。 展开更多
关键词 等离子体 人工智能 电磁仿真 智能科学计算 神经网络
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基于GoogLeNet Inception V3模型的火电用钢金相组织智能识别
4
作者 张艳飞 张永志 +2 位作者 公维炜 刘孝 卫志刚 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第17期247-253,共7页
火电机组用钢多为合金钢,金相组织复杂,且长期在高温高压环境下服役,存在组织老化等问题。金相检验人工识别易受主观因素影响,识别精度波动大,结果重复性差。利用金相检验图像,依据相关标准建立火电用钢金相组织数据集,并将其拆分为训... 火电机组用钢多为合金钢,金相组织复杂,且长期在高温高压环境下服役,存在组织老化等问题。金相检验人工识别易受主观因素影响,识别精度波动大,结果重复性差。利用金相检验图像,依据相关标准建立火电用钢金相组织数据集,并将其拆分为训练集、验证集和测试集。基于GoogLeNet Inception V3模型建立原始、迁移学习、微调迁移学习三个模型,以训练集训练模型,在验证集上泛化能力最佳的模型作为最终模型,测试集结合混淆矩阵对所建模型性能进行综合评价。三个模型对火电用钢金相组织的识别准确率分别为96.6%、93.0%和92.4%,均能够对复杂金相组织进行较为准确的识别。其中原始Inception V3模型性能最优,在测试集的准确率、精确度、灵敏度和特异度指标的均值分别为96.6%、96.6%、96.6%和99.2%。本研究为复杂金相组织智能识别提供了新方法。 展开更多
关键词 金相组织 智能识别 深度学习 卷积神经网络 计算材料学
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人工神经网络和电阻抗谱法压电材料快速表征
5
作者 向辉 吴校生 《压电与声光》 CAS 北大核心 2024年第2期234-240,共7页
压电材料作为重要的功能材料,广泛应用于社会的各领域,但其弹性常数的偏差会导致应用过程中出现错误的设计,弹性常数的正确表征对压电器件的正确设计尤为重要。与其他测量方法相比,电阻抗谱仅需要阻抗分析仪即可实现测量,通过测量阻抗... 压电材料作为重要的功能材料,广泛应用于社会的各领域,但其弹性常数的偏差会导致应用过程中出现错误的设计,弹性常数的正确表征对压电器件的正确设计尤为重要。与其他测量方法相比,电阻抗谱仅需要阻抗分析仪即可实现测量,通过测量阻抗谱反演获得压电材料的弹性常数。传统电阻抗谱法通过不断修正材料参数,使得测量阻抗谱和计算阻抗谱最大程度吻合,该过程需要多次迭代,计算量大,耗时较长。该文提出采用神经网络建立阻抗谱到弹性常数的正向模型,测量得到阻抗谱后仅需一次正向计算即可得到弹性常数。使用Comsol和Matlab联合仿真建立数据集,引入丢弃法避免模型过拟合,利用Pytorch建立模型,经过训练后,最大谐振频率偏差从初始2.8%降至0.8%。该技术为压电材料弹性常数精密测量提供可靠的理论与实践途径。 展开更多
关键词 压电材料表征 电阻抗谱法 人工神经网络 弹性常数矩阵
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人工神经网络在材料科学研究中的应用 被引量:18
6
作者 樊新民 孔见 金波 《材料导报》 EI CAS CSCD 2002年第4期28-30,21,共4页
人工神经网络模型已成为材料科学中广泛使用的技术,综述了人工神经网络在材料设计、材料加工的智能控制、材料相变研究和材料性能预测等方面的应用。
关键词 人工神经网络 材料科学 计算机应用 材料设计 成分优化 力学性能 材料加工 相变规律预测
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人工神经网络在钢铁材料研究中的应用 被引量:11
7
作者 陈蕴博 左秀荣 +1 位作者 王淼辉 李勇 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1-4,共4页
人工神经网络是近年发展起来的模拟人脑生物过程的具有人工智能的系统,在钢铁材料研究中有着广阔的应用前景。人工神经网络可根据钢的化学成分和/或加工工艺参数对微观组织、相变温度和时间及性能等做出快速准确预测,并可用于研究钢的... 人工神经网络是近年发展起来的模拟人脑生物过程的具有人工智能的系统,在钢铁材料研究中有着广阔的应用前景。人工神经网络可根据钢的化学成分和/或加工工艺参数对微观组织、相变温度和时间及性能等做出快速准确预测,并可用于研究钢的上述各影响因素间的相互关系。研究人工神经网络也可用于钢的冶金过程及钢的表面处理过程工艺参数的预测及控制。 展开更多
关键词 人工神经网络 钢铁材料 应用
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人工神经网络在材料科学中的应用与展望 被引量:12
8
作者 徐强 张幸红 +2 位作者 韩杰才 赫晓东 潘伟 《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期352-356,共5页
人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力且容错性强而在材料科学中得到广泛的应用. 本文对其在材料设计、材料制备工艺优化、塑性加工、热处理等领域的应用进行了探讨,并对其发展前景进行了展望.
关键词 人工神经网络 材料科学 应用 展望
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人工神经网络在材料设计中的应用 被引量:22
9
作者 张国英 刘贵立 +2 位作者 曾梅光 钱存富 耿平 《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 1999年第3期93-96,共4页
在实验数据的基础上,利用人工神经网络建立高Co- Ni 二次硬化钢的力学性能与合金成分及热处理温度对应关系的模型. 首次提出将五个材料力学性能指标及部分合金成分作为网络的输入,其它合金成分和热处理温度作为网络的输出,根... 在实验数据的基础上,利用人工神经网络建立高Co- Ni 二次硬化钢的力学性能与合金成分及热处理温度对应关系的模型. 首次提出将五个材料力学性能指标及部分合金成分作为网络的输入,其它合金成分和热处理温度作为网络的输出,根据要求的力学性能设计材料的合金成分含量及热处理条件,获得了满意的结果,为高性能材料设计提供了一定的理论辅助手段. 展开更多
关键词 二次硬化钢 人工神经网络 材料设计
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材料设计专家系统与人工神经网络的应用 被引量:25
10
作者 吕允文 夏宗宁 +1 位作者 赖树纲 孙义忠 《材料导报》 EI CAS CSCD 1994年第6期1-4,共4页
针对材料设计的目标,介绍了两种人工智能方法。除了传统的专家系统外,着重介绍了近年来的最新进展——人工神经网络及其在材料设计中的应用。
关键词 材料设计 专家系统 神经网络
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BP神经网络对陶瓷材料烧结性能预测的研究 被引量:7
11
作者 曾令可 罗民华 +2 位作者 童晓濂 王慧 曾钧 《材料导报》 EI CAS CSCD 2002年第2期63-65,共3页
用C++语言建立了BP神经网络模型,并用TZP陶瓷材料的烧结性能数据进行训练及预测。预测结果表明,BP神经网络可以用于陶瓷材料的烧结性能的预测,并且精度较高。
关键词 BP神经网络 陶瓷材料 烧结性能 预测 TZP陶瓷 增韧
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人工神经网络在海洋科学中的应用 被引量:10
12
作者 吴风霞 李纯厚 戴明 《南方水产》 CAS 2009年第1期75-80,共6页
文章阐述了人工神经网络(artificial neural networks,ANN)在赤潮预测、海水质量评价、海洋预报、海洋初级生产力预测及渔业资源评估中的研究进展,讨论分析了神经网络应用中存在的问题及其局限性和发展趋势。
关键词 人工神经网络 海洋科学 应用
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人工神经网络在食品工业中的应用 被引量:9
13
作者 李琳 赵谋明 张黎 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2005年第1期13-16,共4页
人工神经网络对非线性系统有很强的处理能力,适合对食品加工过程的仿真。综述了人工神经网络在加工:建模、工艺优化、过程控制与预测及在食品分析中的应用,旨在为人工神经网络在食品工业中的更广泛应用提供一定的理论基础和依据。
关键词 人工神经网络 食品工业 应用 食品加工过程 非线性系统 处理能力 工艺优化 食品分析 过程控制 理论基础 仿真
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利用BP神经网络预测材料温锻流动应力 被引量:22
14
作者 林新波 张质良 阮雪榆 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期459-462,共4页
采用 BP神经网络算法对 0 8F钢和 40 Cr在温锻温度范围内流动应力的实验数据进行处理 ,建立起预测材料温锻流动应力的 BP网络模型 .同传统回归方法相比 ,该方法不需事先判断变形温度 t、应变速率 ε·-、应变 ε与流动应力 σ的复... 采用 BP神经网络算法对 0 8F钢和 40 Cr在温锻温度范围内流动应力的实验数据进行处理 ,建立起预测材料温锻流动应力的 BP网络模型 .同传统回归方法相比 ,该方法不需事先判断变形温度 t、应变速率 ε·-、应变 ε与流动应力 σ的复杂关系 ,而是通过对大量离散样本进行多次训练 ,找出蕴含在 t、ε·-、ε与σ之间的本质联系 .结果表明 ,训练好的神经网络模型能够比较准确地描述温锻成形时 t、ε·-、ε与 σ的关系 ,从而预测出材料在一定变形条件下的 展开更多
关键词 BP神经网络 材料 温锻 流动应力
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人工神经网络在材料性能研究中的应用 被引量:9
15
作者 徐文峰 廖晓玲 刘希东 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第F11期238-240,257,共4页
人工神经网络技术广泛应用于复杂系统的建模中,已成为材料科学研究中常用的建模方法。介绍了BP神经网络及其建模的重要特征,综述了神经网络技术在材料性能预测方面的研究情况。
关键词 材料 人工神经网络 性能
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人工神经网络在材料制备工业中的应用 被引量:8
16
作者 黄国兴 李琳 +2 位作者 李冰 陈玲 李坚斌 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期80-83,共4页
人工神经网络具有非线性的自适应信息处理能力,已广泛应用于化工、通信、控制及优化等领域。在简单介绍人工神经网络方法的基础上,重点综述了该方法在陶瓷工业的原料分类、配方优化、缺陷分析、性能预测等方面的应用情况,指出在应用过... 人工神经网络具有非线性的自适应信息处理能力,已广泛应用于化工、通信、控制及优化等领域。在简单介绍人工神经网络方法的基础上,重点综述了该方法在陶瓷工业的原料分类、配方优化、缺陷分析、性能预测等方面的应用情况,指出在应用过程中可能存在的问题以及未来的发展趋势。 展开更多
关键词 人工神经网络 材料制备 陶瓷工业 配方优化 性能预测
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人工神经网络的发展及应用 被引量:184
17
作者 毛健 赵红东 姚婧婧 《电子设计工程》 2011年第24期62-65,共4页
人工神经网络是人工智能的重要分支,具有自适应、自组织和自学习的特点。回顾了人工神经网络理论的发展历史,并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。随着人们对人工神经网络不断地探索和研究,并将其与一些传统方... 人工神经网络是人工智能的重要分支,具有自适应、自组织和自学习的特点。回顾了人工神经网络理论的发展历史,并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。随着人们对人工神经网络不断地探索和研究,并将其与一些传统方法相结合,将推动人工智能的发展,在以后的生产生活中发挥更大的作用。 展开更多
关键词 人工神经网络 应用 现状 发展
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基于自适应神经网络的火炮身管结构优化研究 被引量:12
18
作者 萧辉 杨国来 +2 位作者 孙全兆 葛建立 于清波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1873-1880,共8页
针对火炮多学科优化设计存在计算量大、收敛慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的结构优化方法。编程计算火炮高低温压力曲线,并对ABAQUS有限元软件二次开发将其加载进有限元模型以获取身管的优化目标... 针对火炮多学科优化设计存在计算量大、收敛慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的结构优化方法。编程计算火炮高低温压力曲线,并对ABAQUS有限元软件二次开发将其加载进有限元模型以获取身管的优化目标值,构建其与设计变量间自适应RBF神经网络模型。引入罚函数法处理约束条件,采用遗传算法在模型中求解寻优。每次优化迭代时利用建立的局部和全局分析模型分别选取更新点,增加样本点来更新神经网络,以提高神经网络的局部和全局预测能力。采用典型函数算例和某火炮身管结构多目标优化,实例验证了所提出优化策略的有效性。研究结果表明:身管优化后质量减小了6.63%,结构刚度提高了5.60%,最大等效应力减小了6.34%;与仅使用遗传算法相比,该方法所需的有限元模型调用次数降低了86.5%,运行时间减少了83.3%,为火炮结构设计和优化提供了参考。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 火炮身管 多学科多目标结构优化 自适应神经网络 再采样策略
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材料科学中专家系统的发展及应用 被引量:2
19
作者 刘彬 汤爱涛 +1 位作者 潘复生 王敬丰 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1-3,8,共4页
综述了近10年来专家系统在材料科学中的发展和应用现状,包括发展历史、涉及领域和应用类型,重点讨论了目前应用最广泛的材料设计专家系统以及基于人工神经网络的材料专家系统的应用现状、存在问题及改进办法,最后展望了专家系统在材料... 综述了近10年来专家系统在材料科学中的发展和应用现状,包括发展历史、涉及领域和应用类型,重点讨论了目前应用最广泛的材料设计专家系统以及基于人工神经网络的材料专家系统的应用现状、存在问题及改进办法,最后展望了专家系统在材料科学中的发展趋势。 展开更多
关键词 专家系统 材料科学 材料设计 人工神经网络
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利用人工神经元网络预测老顶来压步距 被引量:4
20
作者 张清 聂晓燕 +1 位作者 魏丽萍 刘明 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第1期25-28,共4页
利用人工神经元网络对工作面的顶板来压步距进行了预测.确定了影响来压步距的28项主要因素,包括顶板地质条件的影响和采动影响。将现场所提供的实际数据整理为学习样本,采用BP网络进行学习和预测.神经元网络的作用类似于回归分... 利用人工神经元网络对工作面的顶板来压步距进行了预测.确定了影响来压步距的28项主要因素,包括顶板地质条件的影响和采动影响。将现场所提供的实际数据整理为学习样本,采用BP网络进行学习和预测.神经元网络的作用类似于回归分析,但它与普通的多元非线性回归比较而言具有的明显优点是:输入参数的数目不受限制,定性参数亦可作为输入,并且预测的精度较高。 展开更多
关键词 矿山压力 来压预测 神经元网络 应用
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