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基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法 被引量：1
1
作者 耿志强 陈威 +1 位作者 马波 韩永明 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2069-2075,共7页
传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的... 传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的计算空间,提高CNN的整体自适应性.在凯斯西储大学轴承数据集上开展滚动轴承故障诊断方法对比实验.结果表明,与传统基于CNN、快速傅里叶变换-CNN、长短时记忆CNN故障诊断方法相比,所提方法的故障诊断精度分别提高了7.45、4.46和1.53个百分点,CNN的收敛速度更快.在不同工况的泛化任务中,所提方法的平均准确率为99.64%,准确性和泛化能力良好. 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 连续小波 自适应激活函数 轴承 故障诊断
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微带天线设计及在局部放电检测中的应用 被引量：1
2
作者 黄云志 王蕾 韩亮 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期95-102,共8页
电气设备的局部放电既是绝缘劣化的主要因素,又是有效表征绝缘缺陷的重要参量。对局部放电进行准确检测,可以及时发现危及设备安全的潜在故障。特高频检测具有实时性好、抗干扰强的优势,在放电检测中应用广泛,但现有微带天线传感器受结... 电气设备的局部放电既是绝缘劣化的主要因素,又是有效表征绝缘缺陷的重要参量。对局部放电进行准确检测,可以及时发现危及设备安全的潜在故障。特高频检测具有实时性好、抗干扰强的优势,在放电检测中应用广泛,但现有微带天线传感器受结构尺寸限制,工作带宽难以提高。本文采用部分接地板技术结合斜切式曲流技术改善结构,综合考虑天线尺寸与工作带宽的非线性关系优化尺寸,在保持天线面积不变的前提下扩展工作带宽,并以聚酰亚胺为基底研制了新型微带天线传感器。针对尺寸优化过程中存在的单尺寸参数调整导致天线性能不稳定的问题,提出利用径向基(RBF)神经网络建立多尺寸与工作带宽之间的关系模型,运用改进白鲸优化(IBWO)算法优化天线尺寸。仿真结果表明新型柔性微带天线尺寸缩小了59.59%;工作带宽由0.598~0.6 GHz增加到0.3~3 GHz,完全满足局部放电检测的应用需求。通过模拟局部放电检测试验,并与阿基米德螺旋天线、立体螺旋天线进行比较测试,结果显示新型柔性微带天线具有更高效的检测性能。 展开更多
关键词 局部放电检测 新型柔性微带天线 斜切式曲流技术 径向基神经网络 改进白鲸优化算法
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联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割
3
作者 易清明 王渝 +1 位作者 石敏 骆爱文 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期366-375,共10页
语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义... 语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割网络MLWP-Net(Multi-Link Wavelet-Pooled Network),在编码阶段利用多连接策略并结合深度可分离卷积、空洞卷积和通道压缩设计了轻量级特征提取瓶颈结构,并设计了低频混合小波池化操作替代传统的下采样操作,有效降低编码过程造成的信息丢失;在解码阶段,设计了多分支并行空洞卷积解码器以融合多级特征并行实现图像分辨率的恢复。实验结果表明,MLWP-Net仅以0.74 MB的参数量在数据集Cityscapes和CamVid上分别达到74.1%和68.2%mIoU的分割精度,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 实时语义分割 轻量级神经网络 多连接特征融合 小波池化 多分支空洞卷积
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基于MQ-WaveNet的智慧新能源大规模风力发电智能控制 被引量：1
4
作者 王家坤 司化涛 +2 位作者 王希转 张媛 赵伟平 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1341-1347,共7页
为了降低外部干扰,确保电力运行安全稳定,文章提出了基于多视界分位数和小波神经网络(MQ-WaveNet)的智慧新能源大规模风力发电智能控制方法。通过构建智慧新能源大规模风力发电机组模型,计算捕获的风能和叶尖速数值,调整发电机的速度,... 为了降低外部干扰,确保电力运行安全稳定,文章提出了基于多视界分位数和小波神经网络(MQ-WaveNet)的智慧新能源大规模风力发电智能控制方法。通过构建智慧新能源大规模风力发电机组模型,计算捕获的风能和叶尖速数值,调整发电机的速度,获得最佳功率系数。将气压、风向、风速等参数输入小波神经网络,根据层与层之间的权重,得到隐含层与输出层功率值;结合多视界分位数构成MQ-WaveNet模型,计算每一分位点的发电预测结果,明确风力发电的时序特征。利用李雅普诺夫函数估计,计算风力发电滑模面变换和控制矢量,在多分位点范围内达到滑模面,实现风力发电状态智能稳定控制。通过实验证明,文章提出的模型能够提高风力发电机组抗干扰能力,保证设备智能稳定运行。 展开更多
关键词 小波神经网络 智慧新能源 大规模风力发电 发电机组控制 多分位点
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基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术
5
作者 仲崇丽 路龙宾 刘华 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第6期174-178,共5页
自适应光学波前校正过程易受复杂背景、光照强度、噪声信号等问题的干扰,导致校正的效果降低。为了解决上述问题,提出基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术。通过相位差法实现自适应光学波前的探测,采用小波变换算法... 自适应光学波前校正过程易受复杂背景、光照强度、噪声信号等问题的干扰,导致校正的效果降低。为了解决上述问题,提出基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术。通过相位差法实现自适应光学波前的探测,采用小波变换算法剔除其中的噪声,避免噪声对校正过程产生干扰。根据深度神经网络的预测与自学习能力构建动力学模型网络、策略网络与决策单元,通过与校正阈值的对比,完成机载遥感通信系统自适应光学波前的校正。实验结果表明,所提方法的斯特列尔比接近1,且校正时间短、校正效果好。 展开更多
关键词 波前畸变函数 离散小波变换 深度神经网络 最佳校正策略 校正阈值
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特征扩展的随机向量函数链神经网络
6
作者 龙茂森 王士同 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2903-2922,共20页
基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system,BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时,BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的... 基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system,BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时,BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的识别精度,从而对其可解释性造成了不利影响.对此,提出一种兼顾分类性能和可解释性的模糊神经网络,将其称为特征扩展的随机向量函数链神经网络(FA-RVFLNN).在该网络中,一个以原始数据为输入的RVFLNN被作为主体结构,BL-DFIS则用作性能补充,这意味着FA-RVFLNN包含具有性能增强作用的直接链接.由于主体结构的增强节点使用Sigmoid激活函数,因此,其推理过程可借助一种模糊逻辑算子(I-OR)来解释.而且,具有明确含义的原始输入数据也有助于解释主体结构的推理规则.在直接链接的支撑下,FA-RVFLNN可利用增强节点、特征节点和模糊节点学到更丰富的有用信息.实验表明:FA-RVFLNN既减缓了主体结构RVFLNN中过多增强节点带来的“规则爆炸”问题,也提高了性能补充结构BL-DFIS的可解释性(平均模糊规则数降低了50%左右),在泛化性能和网络规模上仍具有竞争力. 展开更多
关键词 宽度学习系统 模糊推理系统 特征扩展 随机向量函数链神经网络(RVFLNN) Sigmoid激活函数 可解释
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基于RBF神经网络的睡眠分期方法研究与应用
7
作者 陈玉 杨涛 徐铮 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第4期371-379,共9页
目的提出一种基于径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的睡眠分期方法,设计一套能够根据用户身心恢复状态调节唤醒时间的智能唤醒系统,以优化用户睡眠时长,减轻醒后不适感。方法基于心率变异性和睡眠分期等相关理论知识,通过... 目的提出一种基于径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的睡眠分期方法,设计一套能够根据用户身心恢复状态调节唤醒时间的智能唤醒系统,以优化用户睡眠时长,减轻醒后不适感。方法基于心率变异性和睡眠分期等相关理论知识,通过低功耗心率带采集人体心电信号,选取最优小波变换对采集到的心电信号精准去噪,对径向基函数神经网络进行反复训练后,筛选出10个关键的特征向量,以构建睡眠分期模型。睡眠分期信息通过STM32处理器传输到手机客户端,系统根据预先设计的优化唤醒机制在用户身心恢复到最佳状态时将其唤醒。结果基于睡眠分期模型的算法平均识别准确率可达88.9%,卡帕(Kappa)系数为0.839,相较于其他算法,该算法具有较高的准确率。结论该智能唤醒系统的采集成本较低,算法简便高效,其唤醒机制科学合理,可以使用户舒适醒来,对改善用户醒后状态具有重要意义。 展开更多
关键词 睡眠分期 心率变异性 小波变换 径向基函数神经网络 智能唤醒
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面向工业用户的混合DWT-DE-RNN电力负荷预测
8
作者 陆心怡 关艳 +1 位作者 高曦莹 王馨璐 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第10期73-78,共6页
电力负荷短期预测对于电力行业规划发展具有重要意义。随着电力市场的改革发展,电力负荷的短期预测对于工业制造型企业有效降低用能成本显得极为重要。然而,实际荷载序列数据体现出多重复杂特性,例如非线性、非平稳性和时间变化等因素... 电力负荷短期预测对于电力行业规划发展具有重要意义。随着电力市场的改革发展,电力负荷的短期预测对于工业制造型企业有效降低用能成本显得极为重要。然而,实际荷载序列数据体现出多重复杂特性,例如非线性、非平稳性和时间变化等因素影响。这里提出一种由离散小波变换(DWT)、差分进化算法(DE)和径向基函数神经网络(RBFNN)组成的三级混合集成短期负荷预测方法。DWT用于分解负荷数据以获得良好的用电特征;DE用于获得RBFNN预测所需的最佳可调参数。使用PJM公用数据集2001年负荷数据和辽宁省某地工业园区2015年整年数据对这里混合集成方法(DWT-DE-RBFNN)进行了评估。将DWT-DE-RBFNN方法与其他三种主流耦合方法(RBFNN、BPNN、SaDE-ELM)进行了比较。统计分析表明,这里所提方法在MAPE、MAD和RMSE的三种标准尺度上表现出更好的预测精度,体现了该方法的先进性。 展开更多
关键词 混合短期负荷预测 离散小波变换 差分进化 径向基函数神经网络
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小波变换、神经网络和小波网络的函数逼近能力分析与比较 被引量：33
9
作者 刘志刚 王晓茹 +1 位作者 何正友 钱清泉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第20期39-44,共6页
基于对小波变换和神经网络之间内在联系的分析 ,利用神经网络不同激励函数的线性组合构造出了相应的小波函数 ,得出小波函数作为神经网络的激励函数与普通神经网络的激励函数在本质上是一致的结论 ,并引入了小波网络。通过对小波变换、... 基于对小波变换和神经网络之间内在联系的分析 ,利用神经网络不同激励函数的线性组合构造出了相应的小波函数 ,得出小波函数作为神经网络的激励函数与普通神经网络的激励函数在本质上是一致的结论 ,并引入了小波网络。通过对小波变换、神经网络和小波网络函数逼近能力的理论分析与比较 ,认为小波网络在函数逼近方面具有明显的优势 ,并且分别利用这 3种方式对一典型函数进行了仿真逼近的验证。 展开更多
关键词 小波变换 神经网络 小波网络 函数逼近 信号处理
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开关磁阻电机小波神经网络无位置传感器控制 被引量：35
10
作者 夏长亮 谢细明 +1 位作者 史婷娜 田洋 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期33-38,共6页
提出了一种基于小波神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制新方法。该方法采用两个不同的小波神经网络分别获取相绕组换相逻辑的开通信号和关断信号,经过综合处理得到单相绕组的开关信号。神经网络以相绕组的电流和磁链为输入,以各相... 提出了一种基于小波神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制新方法。该方法采用两个不同的小波神经网络分别获取相绕组换相逻辑的开通信号和关断信号,经过综合处理得到单相绕组的开关信号。神经网络以相绕组的电流和磁链为输入,以各相的开关信号为输出,从而建立起电流、磁链和开关信号的非线性映射。采用电机在有位置传感器运行条件下的样本对小波神经网络进行训练,训练完成后,用神经网络输出结果取代位置传感器换相信号,实现电机无位置传感器运行。仿真和实验结果表明,由神经网络获得的开关信号和由位置传感器获得的开关信号相比误差小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 展开更多
关键词 小波神经网络 开关磁阻电机 无位置传感器控制 梯度下降法 小波函数
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智能电网中无线传感器网络通信链路可靠性置信区间预测 被引量：19
11
作者 孙伟 陆伟 +3 位作者 李奇越 陈良锋 穆道明 王建平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期29-34,77,共7页
实时准确的无线链路质量预测是保证智能电网厂、站区域通信链路可靠性的必要信息。无线链路质量信噪比时间序列所表现出的非线性和非平稳随机性的叠加是影响预测准确性的主要因素。为此,提出一种通信链路可靠性置信区间预测方法,通过对... 实时准确的无线链路质量预测是保证智能电网厂、站区域通信链路可靠性的必要信息。无线链路质量信噪比时间序列所表现出的非线性和非平稳随机性的叠加是影响预测准确性的主要因素。为此,提出一种通信链路可靠性置信区间预测方法,通过对无线链路质量的信噪比序列近似解耦处理,将其分解为非线性序列和非平稳随机序列,采用小波神经网络建立信噪比非线性序列和非平稳随机方差序列的预测模型,并用预测结果计算通信链路可靠性置信区间上、下界。最后,在实际的智能电网环境中验证了所提出的算法和结果。 展开更多
关键词 智能电网 无线链路质量预测 小波神经网络 信噪比 置信区间
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一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法仿真 被引量：17
12
作者 王美玲 张长江 +1 位作者 付梦印 肖? 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期274-278,共5页
提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法 ,分析了网络的拓扑结构 ,给出了网络的参数估计方法 .采用遗忘因子法训练网络的权值 ,利用具有优良渐近性质的递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子 ,分析并给出两种小波元的个数选择... 提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法 ,分析了网络的拓扑结构 ,给出了网络的参数估计方法 .采用遗忘因子法训练网络的权值 ,利用具有优良渐近性质的递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子 ,分析并给出两种小波元的个数选择方法 .该算法用于非线性函数逼近时优于同等规模的 BP神经网络 .仿真研究表明 ,该方法具有收敛速度快 ,逼近精度高等优点 ,在为非线性系统建模提供一种新方法的同时 。 展开更多
关键词 小波神经网络 BP神经网络 函数逼近
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钢结构损伤识别中Db族小波函数选择 被引量：16
13
作者 杨晓楠 唐和生 +1 位作者 陈镕 薛松涛 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1568-1572,1577,共6页
在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现... 在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现,正则性好、消失矩大等特性的小波函数其损伤识别效果最好. 展开更多
关键词 钢框架结构 损伤识别 Db族小波函数 小波分析 神经网络
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有源电子式互感器故障诊断技术的研究与应用 被引量：29
14
作者 王涛 张宁 +1 位作者 刘琳 杨超 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期74-79,共6页
作为继电保护和自动化装置的信息源头,电子式互感器的运行性能直接影响整个电网,由于受到环境和电磁辐射的影响,其输出信号的稳定性是智能变电站普及推广应用的瓶颈。通过对电子式互感器运行中的故障类型进行分类,采用分段函数模拟不同... 作为继电保护和自动化装置的信息源头,电子式互感器的运行性能直接影响整个电网,由于受到环境和电磁辐射的影响,其输出信号的稳定性是智能变电站普及推广应用的瓶颈。通过对电子式互感器运行中的故障类型进行分类,采用分段函数模拟不同的故障类型,利用小波理论分析对故障信号进行除噪处理,再通过小波分解对除噪后的信号进行故障检测定位,归纳为小波-神经网络的故障诊断分析方法。该方法能够直接判别漂移偏差故障、固定偏差故障和变比偏差故障,对提高智能变电站运行可靠性具有前瞻性的意义。 展开更多
关键词 电子式互感器 故障诊断 小波变换 人工神经网络 分段函数
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子波核函数网络 被引量：16
15
作者 张莉 周伟达 焦李成 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期223-227,共5页
提出一种子波核函数网络作为支撑矢量机的一种替代学习机 ,仿真实验验证了子波核函数网络的逼近性能和识别性能都可以与相应的支撑矢量机相媲美 ,并优于子波神经网络 .
关键词 支撑矢量机 子波核函数网络 函数逼近 模式识别 子波神经网络 学习机
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粒子群算法在小波神经网络中的应用 被引量：15
16
作者 岑翼刚 秦元庆 +1 位作者 孙德宝 李宁 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2004年第12期2783-2785,2788,共4页
利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数'{,,(,)}mnmnabwab进行优化,取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较,仿真数据表明,PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高,且在... 利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数'{,,(,)}mnmnabwab进行优化,取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较,仿真数据表明,PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高,且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。 展开更多
关键词 粒子群 小波神经网络 函数逼近 局部极小值
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神经网络与计算力矩复合的机器人运动轨迹跟踪控制 被引量：17
17
作者 贺红林 何文丛 +1 位作者 刘文光 封立耀 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期270-275,共6页
为了实现机器人精密运动控制,在其关节系统引入计算力矩法(CTC)与神经网络复合的控制器,旨在通过CTC实现系统的初步控制并利用神经网络补偿机器人的不确定动力学特性所带来的运动误差。首先,建立了机器人的动力学模型并对其不确定性动... 为了实现机器人精密运动控制,在其关节系统引入计算力矩法(CTC)与神经网络复合的控制器,旨在通过CTC实现系统的初步控制并利用神经网络补偿机器人的不确定动力学特性所带来的运动误差。首先,建立了机器人的动力学模型并对其不确定性动力学量进行了描述;然后,为机器人构建了双闭环控制系统,并依据机器人标称模型规划出CTC控制律;进而,引入函数链神经网络(FLNN)对不确定性动力学量进行估值,并推导出FLNN的学习律;最后,对系统进行了仿真,结果显示,该复合控制器可将关节位置和速度跟踪误差控制在±0.001 rad和±0.001 rad/s之内,且其对机器人的参数变化及外部扰动具有较强的自适应性与鲁棒性。 展开更多
关键词 机器人 轨迹跟踪控制 函数链神经网络 计算力矩控制
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基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法 被引量：8
18
作者 罗周全 左红艳 +1 位作者 王爽英 王益伟 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2812-2818,共7页
为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟... 为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。 展开更多
关键词 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 模糊 神经网络
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基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法 被引量：32
19
作者 杨艳春 党建武 王阳萍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期494-499,共6页
为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的... 为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果. 展开更多
关键词 提升小波变换 脉冲耦合神经网路 链接强度 医学图像融合
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基于FLANN的三轴磁强计误差校正研究 被引量：42
20
作者 吴德会 黄松岭 赵伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期449-453,共5页
提出一种基于函数链接型神经网络(FLANN)的三轴磁强计误差修正方法。由于三轴非正交、灵敏度不一致及零点漂移所引起的误差降低了三轴磁强计的测量精度,因此有必要进行校正。本文先对与三轴磁强计系统参数有关的测量进行详细分析和理论... 提出一种基于函数链接型神经网络(FLANN)的三轴磁强计误差修正方法。由于三轴非正交、灵敏度不一致及零点漂移所引起的误差降低了三轴磁强计的测量精度,因此有必要进行校正。本文先对与三轴磁强计系统参数有关的测量进行详细分析和理论计算;然后,设计矩阵形式的数学模型对该误差进行修正。通过构造相应的FLANN网络结构,实现对模型参数矩阵的辨识。用实际地磁场测量数据进行测试,结果表明,三轴磁强计的转向误差由800 nT修正到12 nT以下。因此,该研究为提高三轴磁强计性能提供了一种可行方法。 展开更多
关键词 函数链接型神经网络 三轴磁强计 误差校正 辨识
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