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结合图神经网络与规则约束的陆域作战体系预测补全方法
1
作者 段晓华 石昊 王健 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第7期133-140,共8页
当前陆域作战体系模型分析研究中默认体系基础信息已知,这与战场中敌我信息不透明的情况不符;此外多数体系模型中因缺少作战单元地理环境信息而导致模型精度欠缺。引入作战单元地理环境等信息,实现陆域作战体系精细化建模,并提出图神经... 当前陆域作战体系模型分析研究中默认体系基础信息已知,这与战场中敌我信息不透明的情况不符;此外多数体系模型中因缺少作战单元地理环境信息而导致模型精度欠缺。引入作战单元地理环境等信息,实现陆域作战体系精细化建模,并提出图神经网络结合规则约束的方法,将军事规则量化后融入到图神经网络预测模型中,构建综合损失函数,实现体系信息预测,完成体系补全。实验结果显示该方法能有效提升预测准确率。 展开更多
关键词 陆域作战体系 图神经网络 规则约束 综合损失函数 体系补全
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船用光伏发电系统最大功率的预测研究
2
作者 杜瑶 于雪 +1 位作者 高波 石佩玉 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第13期95-99,共5页
为精准捕捉输入特征与最大功率之间的复杂非线性关系,提出了改进神经网络的船用光伏发电系统最大功率预测方法。构建船用光伏发电系统的数学模型,通过考虑数学模型内太阳能电池特性系数,提取船舶光伏发电系统最大输出功率映射特征。通过... 为精准捕捉输入特征与最大功率之间的复杂非线性关系,提出了改进神经网络的船用光伏发电系统最大功率预测方法。构建船用光伏发电系统的数学模型,通过考虑数学模型内太阳能电池特性系数,提取船舶光伏发电系统最大输出功率映射特征。通过Fletcher-Reeves共轭梯度法改进神经网络,利用改进神经网络精准捕捉输入映射特征与最大功率之间的复杂非线性关系,预测最大功率。实验证明,经过改进后的神经网络,最大功率预测区间的平均带宽均较小。在不同天气工况下,该方法最大功率预测的可靠性均较高。 展开更多
关键词 改进神经网络 船用光伏 发电系统 最大功率预测 映射特征
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基于特征相似性和特征规范化的注意力模块 被引量：1
3
作者 杜启亮 汪益民 田联房 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期62-71,共10页
近年来,注意力机制在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了巨大成功,但现有的注意力机制大多只能在通道或空间维度上实现特征融合,这极大限制了其在通道和空间维度上变化的灵活性,导致无法充分利用特征信息。为此,文中提出一种基... 近年来,注意力机制在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了巨大成功,但现有的注意力机制大多只能在通道或空间维度上实现特征融合,这极大限制了其在通道和空间维度上变化的灵活性,导致无法充分利用特征信息。为此,文中提出一种基于特征相似性和特征规范化的、可同时利用特征图各维度信息的卷积神经网络注意力模块FSNAM。该模块由特征相似性模块(FSM)和特征规范化模块(FNM)两部分组成,FSM利用输入特征图的通道特征信息和局部空间特征信息生成一个二维的特征相似性权重图;FNM利用输入特征图的全局空间特征信息生成一个三维的特征规范化权重图;两个模块生成的权重图融合在一起,生成一个三维的注意力权重图,以此实现通道特征信息和空间特征信息的融合。为证明FSNAM的可行性和有效性,进行了消融实验,结果表明:在图像分类任务方面,FSNAM模块对分类网络在CIFAR数据集上的性能提升明显优于其他主流注意力模块;在目标检测任务方面,使用FSNAM模块的目标检测网络对VOC数据集中的小目标和中等大小目标的检测准确率分别提高了3.9和1.2个百分点;在语义分割任务方面,使用FSNAM模块可以提高HRNet模型的性能,在SBD数据集上模型的平均像素准确率提高了0.58个百分点。 展开更多
关键词 卷积神经网络 计算机视觉 特征相似性 特征规范化 注意力模块
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基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测 被引量：3
4
作者 杨登元 鞠茂森 唐德善 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期68-71,79,共5页
需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训... 需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。 展开更多
关键词 需水预测 主成分分析法 改进PCA-BP神经网络 灰色预测模型
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基于渐进式认知发现的新型配电网故障定位方法 被引量：8
5
作者 刘畅宇 王小君 +1 位作者 尚博阳 刘曌 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1156-1164,I0022,共10页
在“双碳”目标下,持续接入分布式电源的新型配电网对运行可靠性提出了更高的要求,如何在渗透率变化的场景下提高现有故障定位方法的适应能力成为亟需解决的问题。为此,采用元学习特有的学会学习机制,提出了一种基于渐进式认知发现的新... 在“双碳”目标下,持续接入分布式电源的新型配电网对运行可靠性提出了更高的要求,如何在渗透率变化的场景下提高现有故障定位方法的适应能力成为亟需解决的问题。为此,采用元学习特有的学会学习机制,提出了一种基于渐进式认知发现的新型配电网故障定位方法。首先,基于现有场景数据采用网络结构搜索算法构建当前场景个性化定位模型;然后,利用元学习算法提取模型构建过程中的知识因子,组成故障定位认知发现库;进而,在数据流和知识流的共同作用下,故障定位模型渐进地实现场景持续变化下的自主进化;最后,在PSCAD仿真平台对所提方法进行了验证。结果表明:所提方法具有定位精度高、鲁棒性强的优点,且在不同渗透率的故障场景下有着良好的泛化能力。研究结果可为基于人工智能的定位方法在实际系统中的应用提供技术支持。 展开更多
关键词 新型配电网 故障定位 网络结构搜索 元学习 渐进式认知发现 自主进化
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接地电流谐波分析识别配电电缆缺陷 被引量：1
6
作者 门业堃 潘泽华 +2 位作者 刘博 陈平 赵建勇 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期116-121,共6页
配电电缆的运行状态与配电网安全息息相关,本文以热老化、外护套损伤、金属屏蔽层损伤和过度弯折4种典型缺陷类型下电缆的接地电流信号为基础,采用加布莱克曼窗的快速傅里叶变换提取分析谐波特征规律,结合反向传播神经网络,实现了配电... 配电电缆的运行状态与配电网安全息息相关,本文以热老化、外护套损伤、金属屏蔽层损伤和过度弯折4种典型缺陷类型下电缆的接地电流信号为基础,采用加布莱克曼窗的快速傅里叶变换提取分析谐波特征规律,结合反向传播神经网络,实现了配电电缆缺陷的有效识别。研究发现,缺陷电缆接地电流以9次谐波为显著特点,随缺陷加深部分谐波含量呈单一变化趋势。准确检测配电电缆缺陷有助于保障电力系统的安全及可靠运行。 展开更多
关键词 配电电缆 缺陷识别 接地电流 谐波特征 反向传播神经网络
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铝合金薄板冲压成形过程中的侧壁起皱及有限元模拟
7
作者 侯柏林 叶颖 +2 位作者 孙建芳 袁熙 苏峰华 《材料科学与工艺》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期87-95,共9页
针对铝合金薄板的侧壁起皱问题,本文通过有限元软件分析工艺参数对成形质量的影响,提出了一种基于数值模拟与智能算法相结合的优化方法。首先,利用最优拉丁超立方抽样进行实验设计,并依据数值模拟获取实验值;其次,基于BP神经网络拟合工... 针对铝合金薄板的侧壁起皱问题,本文通过有限元软件分析工艺参数对成形质量的影响,提出了一种基于数值模拟与智能算法相结合的优化方法。首先,利用最优拉丁超立方抽样进行实验设计,并依据数值模拟获取实验值;其次,基于BP神经网络拟合工艺参数与成形质量之间的关系,预测结果的平均相对误差为2.69%,建立了准确的预测模型;最后,用遗传算法极值寻优获取了一组最优的工艺参数组合,起皱幅值的预测值和仿真值相对误差仅为4.03%,实验结果与仿真分析结果相近,验证了该优化方法的合理性和有效性。研究表明:以料厚、摩擦系数和压边力作为优化变量,以最大起皱幅值最小化为优化目标,建立几何模型,并利用有限元软件Autoform进行仿真分析;依据起皱轮廓线径向位移的实验和数值模拟对比,验证了有限元模型的正确性,表明利用神经网络和遗传算法极值寻优可以有效解决铝合金侧壁起皱缺陷。 展开更多
关键词 铝合金 侧壁起皱 BP神经网络 遗传算法 数值模拟 拉丁超立方抽样
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基于深度学习的氢喷射火事故后果预测方法 被引量：1
8
作者 何旭 孔得朋 +1 位作者 杨国栋 于溪芮 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2024年第5期704-708,共5页
加氢站作为氢能应用产业最重要的配套基础设施之一,其中存在的大量高压氢气伴随着泄漏风险。高压氢气一旦泄漏,极易形成喷射火,对加氢站内构筑物及人员生命财产安全造成严重威胁。为了实现氢喷射火事故后果的快速准确预测,提出了基于神... 加氢站作为氢能应用产业最重要的配套基础设施之一,其中存在的大量高压氢气伴随着泄漏风险。高压氢气一旦泄漏,极易形成喷射火,对加氢站内构筑物及人员生命财产安全造成严重威胁。为了实现氢喷射火事故后果的快速准确预测,提出了基于神经网络的代理模型事故后果预测方法,相较于传统数值仿真方法具有显著的时效性优势。该方法构建了一种基于生成对抗网络和长短期记忆神经网络的混合代理模型,使用数值仿真生成的训练样本对代理模型进行训练,完成训练的代理模型能够预测加氢站高压氢气泄漏产生喷射火事故后的温度分布情况。使用模糊C均值聚类方法和结构相似度指标定量分析了代理模型预测结果的准确度,结果表明氢喷射火后果预测代理模型能够在保证可接受预测精度的前提下,极大地提高后果预测效率,实现了加氢站氢喷射火后果的时空快速预测。 展开更多
关键词 神经网络 代理模型 后果预测 加氢站 氢喷射火
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基于物理信息神经网络的船舶螺旋桨尾流场重构 被引量：1
9
作者 侯先瑞 周星宇 黄骁骋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1654-1664,共11页
将物理信息神经网络(PINN)应用于船舶螺旋桨尾流场的重建.介绍了PINN的原理和基本框架;应用PINN求解Burgers方程,对PINN求解偏微分方程的可行性进行验证.利用计算流体力学(CFD)软件STAR CCM+对KVLCC2螺旋桨的敞水特性进行了数值模拟,得... 将物理信息神经网络(PINN)应用于船舶螺旋桨尾流场的重建.介绍了PINN的原理和基本框架;应用PINN求解Burgers方程,对PINN求解偏微分方程的可行性进行验证.利用计算流体力学(CFD)软件STAR CCM+对KVLCC2螺旋桨的敞水特性进行了数值模拟,得到了该桨在敞水中运动的流场信息.基于数值模拟得到的敞水桨流场特性信息,构造PINN训练样本集对PINN进行训练;训练后的PINN用于推断控制方程在任意时间和空间坐标的近似解.将PINN得到的速度和压力分布与STAR CCM+模拟的速度和压力分布进行了比较,对比结果验证了PINN在尾流场重建中的可靠性.研究结果表明,PINN可以应用于船舶螺旋桨尾流场的重建. 展开更多
关键词 物理信息神经网络 偏微分方程 流场信息 流场重构 螺旋桨
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一种辊式矫直智能优化工艺预测模型的研究与应用 被引量：1
10
作者 胡鹰 原嘉辰 吕畅 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期109-117,共9页
针对传统矫直过程中需要依赖人工经验、矫直速度慢和板材良品率低的问题,综合考虑板材矫直过程中板厚、弹性模量、屈服强度和板材塑性率等参数对矫直工艺的影响,以及反向传播(Back Propagation, BP)神经网络容易陷入局部最优值和泛化能... 针对传统矫直过程中需要依赖人工经验、矫直速度慢和板材良品率低的问题,综合考虑板材矫直过程中板厚、弹性模量、屈服强度和板材塑性率等参数对矫直工艺的影响,以及反向传播(Back Propagation, BP)神经网络容易陷入局部最优值和泛化能力不强等问题,引入蜣螂优化(Dung Beetle Optimizer, DBO)算法,建立了基于蜣螂优化算法优化BP神经网络的矫直智能优化工艺预测模型。使用包含1 000条数据的训练集进行训练,对比BP神经网络预测模型和粒子群算法优化BP预测模型,结果表明,蜣螂优化算法优化BP神经网络预测模型的首尾辊压下量百分比误差分别在0.5%和0.6%以内,总矫直力百分比误差在0.6%以内,该预测模型对于矫直工艺的精确预测有较高的参考价值。 展开更多
关键词 矫直工艺 蜣螂优化算法 BP神经网络 预测模型
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基于神经网络的舰船混沌保密通信系统研究 被引量：1
11
作者 彭青梅 禹谢华 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第5期176-179,共4页
以提升舰船通信安全性及同步性为出发点,设计基于神经网络的舰船混沌保密通信系统。基于舰船混沌同步保密通信系统一般模型,在系统发射端设计基于径向基函数神经网络(RBFNN)的跟踪器,跟踪舰船信息信号,通过混沌调制模块调制系统的状态... 以提升舰船通信安全性及同步性为出发点,设计基于神经网络的舰船混沌保密通信系统。基于舰船混沌同步保密通信系统一般模型,在系统发射端设计基于径向基函数神经网络(RBFNN)的跟踪器,跟踪舰船信息信号,通过混沌调制模块调制系统的状态量参数,并加密舰船信息信号将其混沌视为载波进行混沌掩盖后,通过信道进行传输,经噪声消除器去除信号噪声后,在混沌解调模块设计基于RBFNN的同步控制器,输出同步解调后的原始舰船信息信号传输至接收端,实现舰船信息保密同步通信。实验结果显示,该系统加密后,信息可有效掩盖信号真实情况,信号去噪后可还原信号本真,解调后可在接收端实现高精度的信号还原;且该系统应用后的信息可有效防止攻击者窃取。 展开更多
关键词 RBF神经网络 舰船系统 混沌保密通信 同步控制 通信系统 信号解调
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基于注意力机制的艾德莱斯绸纹饰图案分割研究
12
作者 黄凯茜 安娃 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第22期420-426,共7页
目的由于艾德莱斯绸具有丰富的色彩和复杂的纹饰图案,在对其进行图案分割时难度较大,容易出现错分割和漏分割的情况。为此,提出了基于注意力机制的艾德莱斯绸纹饰图案分割算法。方法采用FCN模型对艾德莱斯绸纹饰图像进行卷积训练,突出... 目的由于艾德莱斯绸具有丰富的色彩和复杂的纹饰图案,在对其进行图案分割时难度较大,容易出现错分割和漏分割的情况。为此,提出了基于注意力机制的艾德莱斯绸纹饰图案分割算法。方法采用FCN模型对艾德莱斯绸纹饰图像进行卷积训练,突出图像的语义特征信息。利用通道注意力模块和位置注意力模块,分别对艾德莱斯绸纹饰图像展开学习,得到维度完全相同的特征图。将两个模块特征图融合后与FCN模型输出图像再次融合,得到艾德莱斯绸纹饰图像的特征提取结果,选取图像中的感兴趣区域,完成对艾德莱斯绸纹饰图案的分割。结论实验结果表明,所提方法取得了精准度较高的分割结果,分割图像边缘清晰,没有出现错分割和漏分割的情况,分割结果总体上较为理想。 展开更多
关键词 注意力机制 艾德莱斯绸纹饰 图案分割 语义特征信息 全卷积神经网络 通道注意力模块
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基于彩色图像四元数表示的彩色人脸识别 被引量：15
13
作者 陈北京 孙星明 +1 位作者 王定成 赵晓平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期1815-1823,共9页
为了更有效地利用彩色人脸的色彩信息进行识别,提出了一种新的基于彩色图像四元数表示的算法.首先基于彩色图像四元数表示和四元数代数理论定义了四元数伪Zernike矩(Quaternion pseudo-Zernike moments,QPZMs),将传统的主要处理灰度图... 为了更有效地利用彩色人脸的色彩信息进行识别,提出了一种新的基于彩色图像四元数表示的算法.首先基于彩色图像四元数表示和四元数代数理论定义了四元数伪Zernike矩(Quaternion pseudo-Zernike moments,QPZMs),将传统的主要处理灰度图像的伪Zernike矩(Pseudo-Zernike moments,PZMs)推广应用于彩色图像,然后基于QPZMs构造了彩色人脸图像针对旋转、缩放和平移(Rotation,scaling,and translation,RST)变换的四元数值不变量,最后结合这些鲁棒的不变量特征和四元数BP神经网络(Quaternion back propagation neural network,QBPNN)分类器进行彩色人脸识别.实验结果表明,与现有基于四元数的算法比较,本文算法在表情、光照、位置等变化方面具有更强的鲁棒性. 展开更多
关键词 彩色人脸识别 彩色图像 四元数 伪ZERNIKE矩 四元数BP神经网络
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CS算法优化BP神经网络的短时交通流量预测 被引量：29
14
作者 高述涛 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期106-109,共4页
为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络参数的短时交通流量预测模型(CS-BPNN)。基于混沌理论对短时交通流量时间序列进行相空间重构,将重构后的时间序列输入到BP神经网络进行学习,采用布谷鸟搜索算法找... 为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络参数的短时交通流量预测模型(CS-BPNN)。基于混沌理论对短时交通流量时间序列进行相空间重构,将重构后的时间序列输入到BP神经网络进行学习,采用布谷鸟搜索算法找到BP神经网络最优参数,建立短时交通流量预测模型,通过具体实例对CS-BPNN性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,CS-BPNN提高了短时交通流量的预测精度,更加准确反映了短时交通流量的变化趋势。 展开更多
关键词 短时交通流量 相空间重构 布谷鸟搜索算法 高斯扰动 反向传播(BP)神经网络
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LC9材料疲劳特性的测试及其寿命预测方法探讨 被引量：1
15
作者 廖敏 唐宁 +1 位作者 徐晓飞 杨庆雄 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第3期376-380,共5页
对ＬＣ９－ＣＳ棒材进行轴向应变控制疲劳试验，较全面地测试出材料的应变疲劳特性，包括稳态应力应变曲线，瞬态应力应变曲线，Ｍａｎｓｏｎ－Ｃｏｆｆｉｎ公式描述的εａ－Ｎｆ曲线以及当量应变寿命（εｅｑ－Ｎｆ）曲线。并对上述特... 对ＬＣ９－ＣＳ棒材进行轴向应变控制疲劳试验，较全面地测试出材料的应变疲劳特性，包括稳态应力应变曲线，瞬态应力应变曲线，Ｍａｎｓｏｎ－Ｃｏｆｆｉｎ公式描述的εａ－Ｎｆ曲线以及当量应变寿命（εｅｑ－Ｎｆ）曲线。并对上述特性曲线构成的不同寿命预测方法与试验进行了深入比较，结果表明，瞬态应力应变曲线和εｅｑ－Ｎｆ曲线能较好地反映材料的疲劳特性。并能兼顾应变疲劳和应力疲劳分析的需要。 展开更多
关键词 应变疲劳 应力应变曲线 应变寿命曲线 铝合金
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飞机液压系统故障诊断 被引量：18
16
作者 李耀华 王星州 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期232-236,264,共6页
为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入,同时利用人工蜂群优化BP神经网... 为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入,同时利用人工蜂群优化BP神经网络,将BP神经网络的误差函数作为人工蜂群的适应度,选择适应度最优的个体参数作为神经网络的权值和阈值,不仅降低模型输入维度,还提高了诊断精度。最后建立了飞机起落架收放系统仿真模型进行仿真研究,结果表明该诊断模型具有较好的故障诊断效果,为飞机液压系统故障诊断提供一种新思路。 展开更多
关键词 飞机液压系统 熵权法 信息熵 人工蜂群 反向传播(BP)神经网络 故障诊断
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一种新的多目标盲波束形成技术研究 被引量：8
17
作者 李洪升 赵俊渭 +2 位作者 陈华伟 王峰 郭业才 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1180-1186,共7页
该文提出了一种新的多目标盲波束形成算法。该方法在最小二乘恒模算法的基础上,通过对一种新的代价函数的最小化,来盲估计波束形成器的权矢量,从而完成对多目标的分离与定向。同时,采用一种改进的神经网络结构解决了最小二乘算法中矩阵... 该文提出了一种新的多目标盲波束形成算法。该方法在最小二乘恒模算法的基础上,通过对一种新的代价函数的最小化,来盲估计波束形成器的权矢量,从而完成对多目标的分离与定向。同时,采用一种改进的神经网络结构解决了最小二乘算法中矩阵求逆的运算,不但能有效提高运行速度,而且易于用硬件实时实现盲波束形成。仿真实验验证了该算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 多目标盲波束形成 盲波束形成 神经网络 最小二乘恒模算法 信号处理
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食品中铜铅镉锌同时测定的神经网络方法研究 被引量：10
18
作者 殷勇 易军鹏 +1 位作者 李欣 陈朝魁 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期271-274,共4页
食品中金属元素快速、简便的测试方法研究是有现实意义的。本文在(pH=1.5)硝酸钾-硝酸溶液环境中,借助于方波溶出伏安法对铜、铅、镉、锌4种金属离子的混合溶液进行了组分测定,并用人工神经网络对测定结果进行处理,建立了4种金属离子同... 食品中金属元素快速、简便的测试方法研究是有现实意义的。本文在(pH=1.5)硝酸钾-硝酸溶液环境中,借助于方波溶出伏安法对铜、铅、镉、锌4种金属离子的混合溶液进行了组分测定,并用人工神经网络对测定结果进行处理,建立了4种金属离子同时测定的神经网络测试模型。实例表明,该神经网络测试模型能够较好地解决金属离子之间的相互作用和伏安信号干扰问题,测量结果比较准确,具有一定的应用和研究价值。 展开更多
关键词 人工神经网络 方波溶出伏安法 食品 铜 铅 镉 锌 测定
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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
19
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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肝移植患者他克莫司个体化给药研究 被引量：4
20
作者 韦炳华 叶毅芳 +4 位作者 罗美娟 洪晓丹 李碧虹 容颖慈 任斌 《中国临床药理学与治疗学》 CAS CSCD 2012年第7期791-796,共6页
目的:建立人工神经网络用于估算他克莫司血药浓度。方法:收集26例肝移植患者口服他克莫司的94份全血浓度数据,采用遗传算法配合动量法优化网络参数,建立人工神经网络。结果:人工神经网络平均预测误差(MPE)与平均绝对预测误差(MAE)分别为... 目的:建立人工神经网络用于估算他克莫司血药浓度。方法:收集26例肝移植患者口服他克莫司的94份全血浓度数据,采用遗传算法配合动量法优化网络参数,建立人工神经网络。结果:人工神经网络平均预测误差(MPE)与平均绝对预测误差(MAE)分别为(-0.11±2.81)ng/mL和(2.14±1.72)ng/mL,78.6%血药浓度数据绝对预测误差≤3.0ng/mL。多元线性回归MPE与MAE分别为(0.56±2.70)ng/mL和(2.15±1.63)ng/mL,9例次(9/14,64.3%)绝对预测误差≤3.0ng/mL。人工神经网络准确性及精密度优于多元线性回归。结论:人工神经网络预测可用于预测他克莫司血药浓度,指导个体化给药。 展开更多
关键词 他克莫司 肝移植 人工神经网络
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