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Multiple model tracking algorithms based on neural network and multiple process noise soft switching 被引量:2
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作者 NieXiaohua 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第6期1227-1232,共6页
A multiple model tracking algorithm based on neural network and multiple-process noise soft-switching for maneuvering targets is presented.In this algorithm, the"current"statistical model and neural network are runn... A multiple model tracking algorithm based on neural network and multiple-process noise soft-switching for maneuvering targets is presented.In this algorithm, the"current"statistical model and neural network are running in parallel.The neural network algorithm is used to modify the adaptive noise filtering algorithm based on the mean value and variance of the"current"statistical model for maneuvering targets, and then the multiple model tracking algorithm of the multiple processing switch is used to improve the precision of tracking maneuvering targets.The modified algorithm is proved to be effective by simulation. 展开更多
关键词 maneuvering target current statistical model neural network multiple model algorithm.
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Soft sensor for ratio of soda to aluminate based on PCA-RBF multiple network
2
作者 桂卫华 李勇刚 王雅琳 《Journal of Central South University of Technology》 2005年第1期88-92,共5页
Based on principal component analysis, a multiple neural network was proposed. The principal component analysis was firstly used to reorganize the input variables and eliminate the correlativity. Then the reorganized ... Based on principal component analysis, a multiple neural network was proposed. The principal component analysis was firstly used to reorganize the input variables and eliminate the correlativity. Then the reorganized variables were divided into 2 groups according to the original information and 2 corresponding neural networks were established. A radial basis function network was used to depict the relationship between the output variables and the first group input variables which contain main original information. An other single-layer neural network model was used to compensate the error between the output of radial basis function network and the actual output variables. At last, The multiple network was used as soft sensor for the ratio of soda to aluminate in the process of high-pressure digestion of alumina. Simulation of industry application data shows that the prediction error of the model is less than 3%, and the model has good generalization ability. 展开更多
关键词 principal component analysis multiple neural network soft sensor ratio of soda to aluminate (generalization ability)
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Analysis for Robust Stability of Hopfield Neural Networks with Multiple Delays
3
作者 ZHANG Hua-Guang JI Ce ZHANG Tie-Yan 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期84-90,共7页
The robust stability of a class of Hopfield neural networks with multiple delays and parameter perturbations is analyzed. The sufficient conditions for the global robust stability of equilibrium point are given by way... The robust stability of a class of Hopfield neural networks with multiple delays and parameter perturbations is analyzed. The sufficient conditions for the global robust stability of equilibrium point are given by way of constructing a suitable Lyapunov functional. The conditions take the form of linear matrix inequality (LMI), so they are computable and verifiable efficiently. Furthermore, all the results are obtained without assuming the differentiability and monotonicity of activation functions. From the viewpoint of system analysis, our results provide sufficient conditions for the global robust stability in a manner that they specify the size of perturbation that Hopfield neural networks can endure when the structure of the network is given. On the other hand, from the viewpoint of system synthesis, our results can answer how to choose the parameters of neural networks to endure a given perturbation. 展开更多
关键词 神经网络 多重延迟 参数干扰 鲁棒控制 稳定性
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Middle range wireless power transfer systems with multiple resonators 被引量:1
4
作者 陈新 张桂香 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第6期2127-2136,共10页
The equivalent two-port network model of a middle range wireless power transfer(WPT) system was presented based on strongly coupled multiple resonators. The key parameters of the WPT system include self-inductance, re... The equivalent two-port network model of a middle range wireless power transfer(WPT) system was presented based on strongly coupled multiple resonators. The key parameters of the WPT system include self-inductance, resistance, parasitic capacitance, mutual inductance and S-parameters of coils & resonators were analyzed. The impedance matching method was used to optimize load power and transmission efficiency of the multi-resonator WPT system, and the impedance matching method was realized through adjusting the distances between the coils and resonators. Experiments show that the impedance matching method can effectively improve load power and transmission efficiency for middle range wireless power transfer systems with multiple resonators, at distances up to 3 times the coil radius with efficiency more than 70% and load power also close to 3.5 W. 展开更多
关键词 wireless power transfer middle range multiple resonators S-PARAMETERS two-port network impedance matching
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Performance analysis and threshold selection for cooperative multiple packet reception based on NDMA 被引量:1
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作者 Ji Wei Zheng Baoyu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第5期920-928,共9页
To accurately assess the performance of cooperative multiple packet reception (MPR) based on network-assisted diversity multiple access (NDMA), non-ideal collision detection is introduced in ALLIANCES (ALLow impr... To accurately assess the performance of cooperative multiple packet reception (MPR) based on network-assisted diversity multiple access (NDMA), non-ideal collision detection is introduced in ALLIANCES (ALLow improved access in the network via cooperation and energy savings). To provide a unified anatysis frame- work, the length of cooperative transmission epoch is fixed to the detected collision order. The mathematical analysis of potential throughput (PTP) and potential packet loss rate (PPLR) are given under a pessimistic assumption and an optimistic assumption. According to the analysis of PTP and PPLR, threshold selection is done to optimize system performances, e.g. the optimal threshold should guarantee PTP to be maximum or guarantee PPLR to be minimum. In simulations, the thresholds are selected according to PTP under the pessimistic assumption. Simulation results show that the proposed cooperative MPR scheme can achieve higher throughput than NDMA and slotted ALOHA schemes. 展开更多
关键词 cooperative diversity multiple packet reception network-assisted diversity multiple access collision detection.
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Robust H∞ Fuzzy Output-feedback Control With Both General Multiple Probabilistic Delays and Multiple Missing Measurements and Random Missing Control
6
作者 Bishan Zhang Zhongjun Ma Meixiang Yang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1656-1664,共9页
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基于词嵌入和特征融合的恶意软件检测研究 被引量:1
7
作者 师智斌 孙文琦 +1 位作者 窦建民 于孟洋 《信息安全研究》 北大核心 2025年第5期412-419,共8页
针对现有传统方法存在特征提取和表示受限、无法同时捕获API序列的空间语义特征和时序特征、无法捕获能决定目标任务的关键特征信息等问题,利用自然语言处理领域的词嵌入技术和多模型特征抽取以及特征融合技术,提出一种基于词嵌入和特... 针对现有传统方法存在特征提取和表示受限、无法同时捕获API序列的空间语义特征和时序特征、无法捕获能决定目标任务的关键特征信息等问题,利用自然语言处理领域的词嵌入技术和多模型特征抽取以及特征融合技术,提出一种基于词嵌入和特征融合的恶意软件检测方法.首先使用自然语言处理领域的词嵌入技术对API序列编码,得到其语义特征编码表示;然后分别利用多重卷积网络和Bi-LSTM网络提取API序列的n-gram局部空间特征和时序特征;最后利用自注意力机制对捕获的特征进行关键位置信息的深度融合,通过刻画深层恶意行为特征实现分类任务.实验结果表明,在二分类任务中,该方法准确率达到94.79%,相较于传统机器学习方法平均提高了12.37%,比深度学习方法平均提高5.78%.在多分类任务中,该方法的准确率也达到91.95%,能够有效地提高对恶意软件的检测准确率. 展开更多
关键词 恶意软件检测 软件调用序列 多重卷积网络 长短期记忆网络 特征融合
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深埋长大隧道地温预测的机器学习算法对比研究 被引量:1
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作者 周权 罗锋 +1 位作者 柴波 周爱国 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第1期137-147,共11页
地热对隧道施工、工程结构及运营安全等均有较大的危害,随着我国基础设施建设布局西移,隧道建设的地质条件愈发复杂,隧道埋深和长度不断增加,隧道施工期高温热害问题频发。针对传统地温预测方法中预测精度不高、数据运用不充分,单一机... 地热对隧道施工、工程结构及运营安全等均有较大的危害,随着我国基础设施建设布局西移,隧道建设的地质条件愈发复杂,隧道埋深和长度不断增加,隧道施工期高温热害问题频发。针对传统地温预测方法中预测精度不高、数据运用不充分,单一机器学习模型解译性差等问题,以A隧道为研究对象,将决策树(decision tree,DT)、支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)进行耦合,提出了基于DT-SVM-RF模型的深埋长大隧道地温预测方法。在分析隧道综合测井、地应力及岩石热物理试验、航空物探数据后,选取深度、声波波速等10个影响因子作为模型的输入,采用随机交叉验证和空间交叉验证对模型的鲁棒性、泛化能力进行检验,构建LASSO回归、随机森林、互信息3种回归模型,分析10个影响因子的特征重要性排序。结果表明:在测试集上多元线性回归、支持向量机、人工神经网络和决策树-支持向量机-随机森林(decision tree-support vector machinerandom forest,DT-SVM-RF)模型决定系数(R^(2))分别为0.76、0.91、0.88、0.93,均方误差MSE分别为17.64、6.25、8.46、5.20,DT-SVM-RF模型具有相对更优的预测性能,深度、岩石导温系数、岩石导热系数、最大水平主应力特征较为重要,说明DT-SVM-RF模型能有效地提高地温预测的准确率。研究结果可为类似隧道地温预测提供一种精度更高的可行新思路。 展开更多
关键词 隧道热害 隧道安全 多元线性回归 支持向量机(SVM) 随机森林(RF) 人工神经网络(ANN) 特征选择
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基于自适应等效能耗最小的燃料电池船舶能量管理策略 被引量:1
9
作者 许晓彦 曹伟 韩冰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期108-115,共8页
为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储... 为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储能系统最终电量和初始电量误差最小为目标函数,求解燃料电池系统和储能系统的最优运行轨迹;在下层优化中,建立等效因子的优化模型,提取最优等效因子的分布。然后,建立以系统状态参数为输入、等效因子为输出的神经网络模型。利用最优的等效因子作为训练样本,对神经网络模型进行训练。最后,将神经网络模型与等效能耗最小策略相结合,可实现等效因子的实时调整。在Matlab/Simulink中搭建船舶混合能源系统的仿真模型,对基于自适应等效能耗最小的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,与基于恒定等效因子的等效能耗最小策略相比,储能系统的最终电量更接近初始值,氢气的总消耗量降低1.98%。 展开更多
关键词 燃料电池船 能量管理策略 神经网络 等效因子 多种群自适应协同的粒子群优化算法
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异质行动者的多重转译:一种乡村产业振兴的实践进路
10
作者 张德海 黄菊 《经济理论与经济管理》 北大核心 2025年第8期145-160,共16页
异质行动者之间有序协同,能够推动乡村产业高质量振兴。本文以永川秀芽茶产业为研究对象,采用纵向探索性单案例研究方法,全面呈现了乡村产业异质行动者的多重转译机制,并系统探索了乡村产业的振兴路径。研究发现:第一,乡村产业行动者网... 异质行动者之间有序协同,能够推动乡村产业高质量振兴。本文以永川秀芽茶产业为研究对象,采用纵向探索性单案例研究方法,全面呈现了乡村产业异质行动者的多重转译机制,并系统探索了乡村产业的振兴路径。研究发现:第一,乡村产业行动者网络呈现出“主体+资源”结构的推陈出新,其中异质行动者的数量和角色伴随产业成长而变动;第二,异质行动者经过多重转译,形成了一条“资源配置高效、利益联结紧密”的产业振兴路径;第三,通过问题呈现、利益赋予、征召、动员等转译环节,乡村产业行动者网络实现了政策、经济和社会等多元价值的共创共享。 展开更多
关键词 乡村产业 行动者网络 多重转译 利益联结
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基于多重相似性和增强注意力预测药物-靶标相互作用
11
作者 王伟 余梦雪 +5 位作者 孙斌 万仕彤 刘栋 周运 张红军 王鲜芳 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期99-107,共9页
在新药发现和药物重定位研究中,发现药物与靶标之间的相互作用是重要的研究内容.针对药物与靶标相互作用网络,提出一种基于多重相似性和增强注意力机制的图卷积神经网络模型(RSGCN)预测药物-靶标相互作用.首先,提出了多重相似性来捕捉... 在新药发现和药物重定位研究中,发现药物与靶标之间的相互作用是重要的研究内容.针对药物与靶标相互作用网络,提出一种基于多重相似性和增强注意力机制的图卷积神经网络模型(RSGCN)预测药物-靶标相互作用.首先,提出了多重相似性来捕捉网络结构特征,以充分利用节点间的直接或间接关系.然后,通过PCA降维减少相似性噪声对实验结果的影响.最后,采用图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)获得节点嵌入表示,并融入基于注意力的增强层,通过增强注意力机制获得节点间的注意力权重,能够高效地预测药物与靶标之间的相互作用.在黄金标准数据集上的实验结果表明RSGCN模型具有较好的性能. 展开更多
关键词 图卷积神经网络(GCN) 多重相似性 PCA 增强注意力机制 药物-靶标相互作用
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基于多模型集成的鸟声识别方法
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作者 臧强 马刚 +2 位作者 吴文宇 还红华 刘云平 《应用声学》 北大核心 2025年第4期1008-1017,共10页
鸟声识别能够辅助监测鸟类种群和栖息地的动态变化,在鸟类监测、生态保护和生态学研究中具有重要作用。为进一步提升鸟声识别准确率,提出了一种基于多模型集成的方法。首先,通过Mel频谱转换和分贝转换提取鸟声特征图,并利用Mixup操作增... 鸟声识别能够辅助监测鸟类种群和栖息地的动态变化,在鸟类监测、生态保护和生态学研究中具有重要作用。为进一步提升鸟声识别准确率,提出了一种基于多模型集成的方法。首先,通过Mel频谱转换和分贝转换提取鸟声特征图,并利用Mixup操作增加训练数据的多样性;其次,集成了Tf_efficientnetv2_s_in21k、Se_resnext50_32x4d、Cspdarknet53、Eca_nfnet_l0、Resnet34等5个卷积神经网络预训练模型,引入了广义均值池化以提取鸟声的关键特征,并对数据进行训练;然后,通过指数平滑器和加权平均器集成这5个模型的识别结果,有效降低了噪声干扰和模型方差;最后,通过归一化指数函数将集成结果转换为鸟声识别结果。以北京百鸟数据库中的20种中国鸟类为实验对象,实验结果表明,在相同条件下,该方法的识别准确率可达97.93%,较单一模型提高了2.7%,并且优于现有方法的识别效果。 展开更多
关键词 鸟声识别 多模型集成 卷积神经网络 Mel频谱
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基于改进随机配置网络的工业软测量建模实验
13
作者 邓晓刚 张静 王平 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第5期32-36,53,共6页
针对传统随机配置网络方法在变工况工业场景下难以建立准确软测量模型的问题,提出一种改进的随机配置网络(SCN)软测量建模方法,即多源迁移随机配置网络。以典型工业装置连续搅拌反应釜为例,通过实验研究验证了该方法的有效性。该方法将... 针对传统随机配置网络方法在变工况工业场景下难以建立准确软测量模型的问题,提出一种改进的随机配置网络(SCN)软测量建模方法,即多源迁移随机配置网络。以典型工业装置连续搅拌反应釜为例,通过实验研究验证了该方法的有效性。该方法将历史工况数据作为源域,将新工况数据作为目标域,采用K-means聚类算法将源域划分为多个子源域。针对每个子源域与目标域,分别建立SCN模型,并引入最大均值差异准则对多个迁移SCN模型进行加权集成。实验结果表明,所提出的多源迁移随机配置网络模型能够准确预测目标域的新样本,其建模性能优于传统的SCN模型。 展开更多
关键词 软测量 随机配置网络 迁移学习 多源域 最大均值差异
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基于场景模糊聚类和多主体演化博弈的主动配电网协同规划
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作者 黄悦华 涂金童 +3 位作者 陈庆 张磊 张子豪 夏磊 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第5期52-66,共15页
针对新能源出力不确定性与多运营主体利益冲突导致主动配电网规划结果的局限性问题,提出一种基于场景模糊聚类和多主体演化博弈的主动配电网协同规划方法。首先,针对风光数据特征提出一种基于FCM聚类的典型场景与双层极端场景生成方法,... 针对新能源出力不确定性与多运营主体利益冲突导致主动配电网规划结果的局限性问题,提出一种基于场景模糊聚类和多主体演化博弈的主动配电网协同规划方法。首先,针对风光数据特征提出一种基于FCM聚类的典型场景与双层极端场景生成方法,得到全年风光典型日场景与极端场景;然后,建立考虑源、网、荷、储多市场主体的主动配电网规划模型,在此基础上,分析分布式电源运营商、配电网运营商、储能运营商以及电力用户各利益主体之间的博弈关系,并提出演化博弈方法对规划模型进行求解;最后,通过IEEE 33节点配电网系统对所提方法进行仿真验证。结果表明,所提方法在提升主动配电网供电稳定性的同时兼顾了多主体利益且更加趋近于实际。 展开更多
关键词 主动配电网 模糊聚类 多市场主体 演化博弈 协同规划
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基于3种时间序列模型的北京市每日花粉浓度预测
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作者 张鑫 杨华 +1 位作者 董玲玲 张宏远 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第6期90-100,共11页
【目的】分析花粉高峰期持续时间和浓度峰值,构建北京市每日花粉浓度的最优预测模型,为科学预测未来每日花粉浓度提供数据支持。【方法】采用多重插补法处理2015—2020年北京市每日花粉浓度时间序列中的缺失数据,2015—2019年数据用于建... 【目的】分析花粉高峰期持续时间和浓度峰值,构建北京市每日花粉浓度的最优预测模型,为科学预测未来每日花粉浓度提供数据支持。【方法】采用多重插补法处理2015—2020年北京市每日花粉浓度时间序列中的缺失数据,2015—2019年数据用于建立SARIMA、LSTM和Prophet 3种时间序列模型,预测未来一年(2020年,共计182 d)的花粉浓度变化。【结果】(1)随机森林法、贝叶斯线性回归法、观测值中随机取样法和加权预测均值匹配法4种多重插补法中,随机森林法的第3个插补数据集P值最小(P=0.002),为最优插补数据集。(2)2015—2020年每日平均花粉浓度数据显示,春季高峰期集中在3—6月,4月初达到峰值(792粒/(103 mm^(2)));秋季高峰期集中在8月至9月末,在9月初达到峰值(449粒/(103 mm^(2)))。2015—2019年花粉浓度总体呈逐年下降趋势,2020年呈现阶跃式上升;其中,2015年高峰期持续时间最长(春季107 d,秋季65 d),2018年最短(春季60 d,秋季46 d);2020年花粉浓度峰值达到最高水平,而2019年花粉浓度峰值最低。(3)3种时间序列模型中,LSTM模型对北京市每日花粉浓度时间序列的描述和预测效果最佳。当LSTM模型的时间步长(look_back)为60时,模型预测效果最佳,RMSE、MAE均为最小,R^(2)=0.78。相比之下,Prophet模型效果较差,无法灵敏捕捉浓度峰值,预测值存在负数情况,预测效果不佳。SARIMA模型拟合效果尚可,但预测效果不理想,预测值存在为负的情况。【结论】与SARIMA和Prophet模型相比,LSTM模型更适用于北京市每日花粉浓度时间序列模型的建立与长期预测。未来研究应完善花粉浓度数据,优化模型性能,以更准确地预测花粉高峰期的起止时间、持续时间及高峰浓度,为过敏性疾病的防控提供更可靠的依据。 展开更多
关键词 多重插补法 花粉浓度 长短期记忆神经网络 长期预测
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高速动车组车体轻量化与模态匹配优化设计研究
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作者 王浩 李凡松 +2 位作者 杜翔 王成强 邬平波 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1658-1672,共15页
针对高速动车组车体轻量化设计导致的一阶菱形模态频率降低问题,从车体设计出发,研究无横梁底架的车体提升一阶菱形模态频率的设计方法。基于灵敏度及模态振型分析对车体的结构进行优化、基于卷积神经网络代理模型以及协方差矩阵自适应... 针对高速动车组车体轻量化设计导致的一阶菱形模态频率降低问题,从车体设计出发,研究无横梁底架的车体提升一阶菱形模态频率的设计方法。基于灵敏度及模态振型分析对车体的结构进行优化、基于卷积神经网络代理模型以及协方差矩阵自适应演化优化算法对车体断面型材厚度进行优化。基于线路实测车轮和钢轨外形,建立考虑弹性车体的动车组刚柔耦合动力学模型。研究结果表明:优化后车体骨架质量减小680 kg,质量减小率为6.4%,整备状态下一阶菱形频率提升1.66 Hz,提升了19.1%。优化后的车体不仅轻量化程度更高,且能够有效抑制车体的异常弹性振动,提高乘客的乘坐舒适性。 展开更多
关键词 动车组 抖车 结构优化 菱形模态 卷积神经网络 优化算法
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基于多熵融合和多尺度卷积神经网络的风电机组轴承故障诊断方法
17
作者 张天瑞 周连弘 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期429-438,共10页
针对风电机组轴承在运行过程中收集到的故障信号较弱、状态特征难以有效表征的难题,提出一种基于多熵融合与多尺度卷积神经网络的风电机组轴承故障诊断新方法。首先对原始信号进行处理,分解出多个模态分量。随后,通过计算这些模态分量... 针对风电机组轴承在运行过程中收集到的故障信号较弱、状态特征难以有效表征的难题,提出一种基于多熵融合与多尺度卷积神经网络的风电机组轴承故障诊断新方法。首先对原始信号进行处理,分解出多个模态分量。随后,通过计算这些模态分量的多种熵值,构造出多熵融合矩阵,以充分表征信号的复杂特性。在此基础上,通过在卷积神经网络中集成不同尺寸的并行卷积核,设计一种结合多熵融合与多尺度卷积神经网络的故障诊断模型。结果表明,所提出的模型方法具有较好的诊断与泛化能力。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 轴承 多尺度卷积神经网络 熵特征
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基于奇异谱分析和双向LSTM的多元负荷同时预测
18
作者 刘永福 张天颖 +1 位作者 霍殿阳 张立梅 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第19期8099-8107,共9页
开展多元负荷的准确预测对提高新能源消纳、实现节能减排、确保电网安全可靠运行具有重要意义。为了提高多元负荷同时预测的精度,构建了奇异谱分析与双向长短期记忆网络相结合的多元负荷同时预测模型。首先,利用皮尔逊相关系数进行耦合... 开展多元负荷的准确预测对提高新能源消纳、实现节能减排、确保电网安全可靠运行具有重要意义。为了提高多元负荷同时预测的精度,构建了奇异谱分析与双向长短期记忆网络相结合的多元负荷同时预测模型。首先,利用皮尔逊相关系数进行耦合特征提取,以识别多元负荷数据中的内在关联和依赖关系;其次,使用奇异谱分析进行特征提取,以便更全面地捕捉多元负荷数据的动态特性,降低预测难度。最后,针对所提模型引入多任务学习,利用多个负荷预测任务之间的共享信息,相互辅助进行预测,提升预测精度。实验分别通过多区域多元负荷和柔性负荷及风光发电数据进行仿真分析,结果表明,在多区域中电、热、冷负荷预测平均绝对百分比误差平均提高0.41%,均方根误差平均提高0.02 MW。 展开更多
关键词 多元负荷同时预测 奇异谱分析 双向长短期记忆网络 多任务学习模型 皮尔逊相关系数
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噪声背景下梅尔频率倒谱系数与多注意力网络在电机故障诊断中的应用
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作者 宋恩哲 朱仁杰 +2 位作者 靖海国 姚崇 柯赟 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期475-485,共11页
针对电机实际工作过程中存在噪声干扰导致故障诊断精度下降的问题,本文提出了一种基于梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络的故障诊断方法。通过梅尔频率倒谱系数动态特征提取噪声信号中的低频信息,并结合卷积注意力模... 针对电机实际工作过程中存在噪声干扰导致故障诊断精度下降的问题,本文提出了一种基于梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络的故障诊断方法。通过梅尔频率倒谱系数动态特征提取噪声信号中的低频信息,并结合卷积注意力模块的自适应调节能力及多特征融合策略进一步减少噪声对故障诊断的干扰。通过电机台架数据验证了该方法在噪声条件下诊断的可行性,然而该方法受梅尔频率倒谱系数参数与网络结构的直接影响,因此具体分析了不同参数条件对抗噪性能的影响。实验结果表明:在信噪比-10 dB噪声背景下,梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络相结合的故障诊断方法仍保持90%以上的诊断精度。 展开更多
关键词 电机 故障诊断 噪声环境 梅尔频率倒谱系数 卷积神经网络 多尺度 卷积注意力模块 特征融合
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融合动态蛇形卷积的山区道路提取
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作者 戴激光 马争 +2 位作者 李宛潼 秦志伟 王继承 《遥感信息》 北大核心 2025年第4期11-18,共8页
针对山区道路曲率变化大、阴影遮挡等特点导致的提取精度低的问题,提出了一种新的山区道路提取模型。该方法以MANet为基础,首先,采用动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSCov)自适应聚焦细长和弯曲的局部结构,来准确捕捉道路结构... 针对山区道路曲率变化大、阴影遮挡等特点导致的提取精度低的问题,提出了一种新的山区道路提取模型。该方法以MANet为基础,首先,采用动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSCov)自适应聚焦细长和弯曲的局部结构,来准确捕捉道路结构的特征,聚焦道路曲率变化大的问题;其次,提出多卷积上下文提取模块(multiple convolution context extraction,MCCE)关注道路的远程依赖关系,有效地捕获长距离的道路环境,增强阴影遮挡情况下模型的稳定性与泛化性。为验证该方法的有效性,在自主绘制的GF-2山区道路数据集和Massachusetts数据集上进行实验,F1分数分别达到了82.41%、88.87%;同时,在GF-2山区道路数据集上进行消融实验,F1分数相较于MANet提高2.24个百分点。通过对比分析,该方法在道路曲率大和遮挡处的提取效果均优于其他模型。 展开更多
关键词 山区道路提取 动态蛇形卷积 多卷积上下文提取 深度学习 卷积神经网络
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