基于人工神经网络的CO_2/H_2S腐蚀速率预测模型 被引量：8

1

作者 李强 鞠虹 +1 位作者 唐晓 李焰 《腐蚀与防护》 CAS 北大核心 2013年第1期10-12,17,共4页

探索对油气管线CO2/H2S腐蚀速率的预测,应用LabVIEW软件中的MATLAB Script节点,通过Lab-VIEW与MATLAB混合编程构建了虚拟仪器程序,建立了油气管线腐蚀速率预测的BP神经网络模型。数值仿真试验结果表明,建立的模型稳定性好,预测精度高,... 探索对油气管线CO2/H2S腐蚀速率的预测,应用LabVIEW软件中的MATLAB Script节点,通过Lab-VIEW与MATLAB混合编程构建了虚拟仪器程序,建立了油气管线腐蚀速率预测的BP神经网络模型。数值仿真试验结果表明,建立的模型稳定性好,预测精度高,使用效果良好。 展开更多

关键词 CO2 H2s腐蚀 腐蚀速率 人工神经网络

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改进GA-SVM在冠状动脉疾病诊断中的应用 被引量：3

2

作者 卢春红 顾晓峰 《生物学杂志》 CAS CSCD 2014年第4期90-94,共5页

改进的遗传算法(GA)自动优化支持向量机(SVM)参数,同步决策最优特征子集。新颖的分组多基因交叉技术保留了基因小组中的信息,而且允许后代继承更多的来自染色体的遗传信息。该算法促进可行解集中的高质量染色体信息交换,提高了解空间的... 改进的遗传算法(GA)自动优化支持向量机(SVM)参数,同步决策最优特征子集。新颖的分组多基因交叉技术保留了基因小组中的信息,而且允许后代继承更多的来自染色体的遗传信息。该算法促进可行解集中的高质量染色体信息交换,提高了解空间的搜索能力。实验结果说明:改进GA-SVM不仅可决策出与疾病相关的重要特征变量、优化SVM参数,而且可提升分类性能。与前馈BP神经网络及自适应模糊推理系统两种学习算法的比较表明,改进GA-SVM具有更好地表现。 展开更多

关键词 冠状动脉疾病诊断 支持向量机 遗传算法 前馈BP神经网络 自适应模糊推理系统

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自装CCD-ICP-OES仪器软件 2.软件算法基础 被引量：1

3

作者 刘志红 苏慧 +1 位作者 何华 张展霞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期858-860,共3页

本文是在前文基础上， 报道了用于自装ＣＣＤ－ＩＣＰ－ＯＥＳ仪器软件中的Ｓ－Ｇ平滑法、差谱法、Ｋａｌｍ

关键词 CCD-ICP-OEs 软件 安装 算法 分析仪器

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一类前向人工神经网络的L^(p)逼近误差估计

4

作者 俞斌 叶海良 曹飞龙 《应用数学》 北大核心 2025年第3期896-904,共9页

本文构造了一类激活函数由Sigmoid函数生成的单隐层前向人工神经网络.我们使用Steklov平均函数并以目标函数的光滑模作为度量工具,估计该神经网络逼近L^(p)可积函数的速度,得到该网络L^(p)逼近的Jackson型定理.

关键词 前向人工神经网络 逼近 光滑模 L^(p)空间

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一种基于神经网络和D-S推理的数据融合结构及其在超声检测中的应用

5

作者 张淑清 张琳 段勇 《传感技术学报》 CAS CSCD 2003年第1期47-49,共3页

用一种将 D- S证据理论与人工神经网络相结合的数据融合方法 ,研究了超声无损检测中不连续性的识别与分类的方法。

关键词 人工神经网络 D-s证据理论 不连续性

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利用多数据处理方法提高LIBS谱信号质量 被引量：6

6

作者 杨崇瑞 汪家升 +1 位作者 盛新志 娄淑琴 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期3807-3812,共6页

基于分段光谱特征值提取法和小波变换算法等多个数据预处理方法,分别针对分段基线差异及光谱噪声等严重影响激光诱导击穿光谱(LIBS)信号质量的主要影响因素,开展光谱信号预处理研究。基于实验室LIBS实验装置,通过实验验证,基于多通道光... 基于分段光谱特征值提取法和小波变换算法等多个数据预处理方法,分别针对分段基线差异及光谱噪声等严重影响激光诱导击穿光谱(LIBS)信号质量的主要影响因素,开展光谱信号预处理研究。基于实验室LIBS实验装置,通过实验验证,基于多通道光谱仪不同波段光谱特征值提取,提出了一种简单易行的多组数据中特征值点连接的方法,有效地提高了LIBS光谱信号的基线平直度,并得出以小波变换算法进行LIBS谱线信号去噪的最佳算法参数。在上述工作的基础上,使用基于误差反向传播的人工神经网络方法,实现了纯铜和不锈钢等物质种类的有效识别,研究结果表明,综合利用多数据处理方法进行LIBS技术中光谱信号处理可以有效提高谱线分析和识别的质量。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 基线校正 谱线识别 小波算法 人工神经网络

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多硝基含能化合物5 s爆发点的定量构效关系 被引量：2

7

作者 程露萍 何中其 《爆破器材》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期13-18,共6页

为精确预测含能材料的5 s爆发点,解决大量新型含能材料实验测试难度大、安全数据不全等问题,基于定量构效关系(QSPR)原理,研究多硝基含能材料分子结构与5 s爆发点(ln T E)间的内在定量关系。应用集成学习算法随机森林(RF)筛选出8个对5 ... 为精确预测含能材料的5 s爆发点,解决大量新型含能材料实验测试难度大、安全数据不全等问题,基于定量构效关系(QSPR)原理,研究多硝基含能材料分子结构与5 s爆发点(ln T E)间的内在定量关系。应用集成学习算法随机森林(RF)筛选出8个对5 s爆发点具有显著影响的分子描述符;采用人工神经网络(ANN)建立90种多硝基含能材料5 s爆发点的预测模型。73种训练集的复决定系数为0.918,均方根误差为0.036,平均绝对误差为0.027。17个检验样本的复决定系数为0.903,均方根误差为0.061,平均绝对误差为0.053。对模型进行了验证以及应用域评价。结果表明:模型具备较好的预测性和泛化性能,可用于对多硝基含能材料的5 s爆发点进行精度较高的预测,有效解决现有含能材料的爆发点数据不够全面的问题,为相关产品研制与生产安全提供参考。 展开更多

关键词 多硝基含能材料 5 s爆发点 随机森林 人工神经网络 定量构效关系

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基于神经网络的点目标多光谱信息融合识别方法 被引量：11

8

作者 冯志庆 杨英慧 +3 位作者 郭景富 隋永新 梁士利 杨怀江 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 2003年第4期412-415,共4页

为了解决动态红外点目标多光谱模式识别问题,提出了一种利用神经网络并行子网作为前级处理,证据理论于后级融合的多周期模式识别推理模型。由于并行子网的引入,该模型避开了识别过程中采用单一神经网络所带来的大样本训练问题,用带有加... 为了解决动态红外点目标多光谱模式识别问题,提出了一种利用神经网络并行子网作为前级处理,证据理论于后级融合的多周期模式识别推理模型。由于并行子网的引入,该模型避开了识别过程中采用单一神经网络所带来的大样本训练问题,用带有加性噪声的点目标红外光谱作为识别模型的目标数据源进行了算法验证,计算结果表明该算法对多周期不确定性证据有很强的证据聚焦能力。 展开更多

关键词 神经网络 信息融合 模式识别 证据理论 点目标 红外光谱

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人工神经网络和信息融合技术在变压器状态评估中的应用 被引量：148

9

作者 阮羚 谢齐家 +3 位作者 高胜友 聂德鑫 卢文华 张海龙 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期822-828,共7页

为满足电力系统对变压器资产管理和风险评估的需求,提出了一种基于人工神经网络和信息融合技术的变压器状态评估方法。以预防性试验数据和在线监测数据为例,选择具有代表意义的信息量作为开展评估的静态状态量,除此之外还选取部分静态... 为满足电力系统对变压器资产管理和风险评估的需求,提出了一种基于人工神经网络和信息融合技术的变压器状态评估方法。以预防性试验数据和在线监测数据为例,选择具有代表意义的信息量作为开展评估的静态状态量,除此之外还选取部分静态状态量的变化趋势作为开展评估的渐变状态量,采用非线性指标评价函数对状态量进行归一化处理,综合应用人工神经网络(ANN)和Dempster-Shafer(D-S)证据理论构建多信息融合的变压器状态评估模型。通过对某台500 kV变压器数据的实例分析,验证了该评估模型应用于变压器状态评估中的有效性。该方法将在线监测数据与部分参数的变化趋势紧密结合,有助于提高变压器状态评估的时效性和准确性。 展开更多

关键词 变压器状态评估 多信息融合 D-s证据理论 人工神经网络 趋势分析 非线性指标评价函数

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基于信息融合技术的电力系统暂态稳定评估 被引量：36

10

作者 黄辉 舒乃秋 +2 位作者 李自品 李玲 裴春明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第16期19-23,共5页

应用信息融合技术对电力系统暂态稳定进行评估,提出了一种基于“结合人工神经网络和D-S证据理论的信息融合模型”的电力系统暂态稳定评估方法。当电力系统发生故障时,采用该方法可以综合来自电网和发电机的多个信息源对电力系统的暂态... 应用信息融合技术对电力系统暂态稳定进行评估,提出了一种基于“结合人工神经网络和D-S证据理论的信息融合模型”的电力系统暂态稳定评估方法。当电力系统发生故障时,采用该方法可以综合来自电网和发电机的多个信息源对电力系统的暂态稳定进行判别。首先,选取能迅速反映电力系统暂态过程的特征量,如功角、加速度、转子动能等,进行像素级融合。然后,将这些特征量划分为时间和空间2个征兆域,并分别输入至设定的3个子神经网络进行特征级融合。最后,将特征级融合的输出作为决策级融合的输入,利用D-S证据理论实现时间域和空间域的决策级融合,从而提高了电力系统暂态稳定评估的可靠性。利用中国版BPA暂态稳定程序和电力系统全过程动态仿真软件,对7机24节点系统进行了仿真。仿真结果表明,基于信息融合技术的电力系统暂态稳定评估方法较基于人工神经网络的评估方法更为快速、准确。 展开更多

关键词 特征量 信息融合 人工神经网络 D-s证据理论 电力系统暂态稳定分析

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电力系统间谐波检测方法现状与发展趋势 被引量：17

11

作者 崔晓荣 王军 +2 位作者 曹林 曹太强 王汇灵 《电测与仪表》 北大核心 2012年第5期6-10,16,共6页

间谐波是一种特殊的谐波,存在于电力系统中,严重影响电网的电能质量,精确地检测出间谐波分量具有重要意义。由于间谐波具有非线性、随机性、分布性以及非平稳性等特点,在实时检测过程中具有一定的困难,故选择合适的检测方法非常重要。... 间谐波是一种特殊的谐波,存在于电力系统中,严重影响电网的电能质量,精确地检测出间谐波分量具有重要意义。由于间谐波具有非线性、随机性、分布性以及非平稳性等特点,在实时检测过程中具有一定的困难,故选择合适的检测方法非常重要。本文首先介绍了间谐波的来源及其在各个频率范围内的危害;其次总结了间谐波的各种检测方法,并详细论述了各种检测方法的优缺点,以利于在检测过程中选择合适的方法;同时指出了现有间谐波检测方法的不足,并讨论了间谐波检测方法的发展趋势。 展开更多

关键词 间谐波 傅里叶变换 现代谱 小波变换 希尔伯特-黄 人工神经网络 支持向量机 s变换

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遗忘神经网络模型及其BP算法 被引量：4

12

作者 叶强 卢涛 李一军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第20期135-136,184,共3页

为解决跨时间数据训练神经网络时的数据选择问题，提出在神经网络的训练模型中引入遗忘系数，从而建立了一种改进的前馈神经网络模型——遗忘神经网络模型。介绍了该模型的基本原理，并给出了其BP算法。

关键词 数据仓库 前馈神经网络 遗忘系数 遗忘神经网络 BP算法 模型

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基于免疫算法的前向神经网络学习方法 被引量：5

13

作者 宫新保 臧小刚 周希朗 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1927-1929,共3页

提出了一种采用免疫算法训练多层前向神经网络的方法。该方法利用免疫算法训练前向神经网络,能够使网络优化过程趋于全局最优。利用基于遗传策略的聚类机制确定前向神经网络的初始权值,增加了网络训练算法收敛于全局最优的概率。将这种... 提出了一种采用免疫算法训练多层前向神经网络的方法。该方法利用免疫算法训练前向神经网络,能够使网络优化过程趋于全局最优。利用基于遗传策略的聚类机制确定前向神经网络的初始权值,增加了网络训练算法收敛于全局最优的概率。将这种神经网络用于雷达模拟调制信号的调制方式识别的仿真结果表明,采用该算法设计的前向神经网络达到了较高的性能。 展开更多

关键词 前向神经网络 免疫算法 人工免疫机制 遗传聚类算法

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基于改进多层前馈神经网络的电能质量扰动分类 被引量：8

14

作者 黄南天 徐殿国 刘晓胜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第10期62-66,共5页

电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类... 电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类典型特征以表征不同种类的扰动类型的特性,之后使用拟牛顿法和自适应因子改进传统的多层前馈神经网络,将特征作为改进的多层前馈神经网络的输入向量,实现自动的分类识别。实验表明,新方法减少了噪声对分类准确率的影响,学习能力强,能够有效的识别电压暂降、电压瞬升、电压中断、暂态震荡、谐波等5种电能扰动。 展开更多

关键词 电能质量 电能质量扰动 多层前馈神经网络 s变换

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BP网络的Matlab实现及应用研究 被引量：37

15

作者 刘浩 白振兴 《现代电子技术》 2006年第2期49-51,54,共4页

人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。他的基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即BP网络在非线性建模、函数逼近和模式识别... 人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。他的基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即BP网络在非线性建模、函数逼近和模式识别中有广泛的应用,介绍了BP网络的基本原理,分析了Matlab人工神经网络工具箱中有关BP网络的工具函数,并给出了部分重要工具函数的实际应用。 展开更多

关键词 人工神经网络 BP网络 MATLAB 多层前馈网络

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人工神经网络对果蝇鸣声的分类识别 被引量：6

16

作者 聂晓颖 郭敏 何建平 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2007年第12期201-204,共4页

为了利用昆虫鸣声对昆虫进行种间或种下分类，对实验室环境下同种2个不同品系黑腹果蝇的飞行翅振鸣声进行了采集、分析，提取呜声信号特征参数，并利用人工神经网络对采集的果蝇鸣声信号进行分类识别。结果表明，2个品系果蝇鸣声的基频... 为了利用昆虫鸣声对昆虫进行种间或种下分类，对实验室环境下同种2个不同品系黑腹果蝇的飞行翅振鸣声进行了采集、分析，提取呜声信号特征参数，并利用人工神经网络对采集的果蝇鸣声信号进行分类识别。结果表明，2个品系果蝇鸣声的基频均为236．86Hz，有多个谐频，频率范围为O～4000Hz，重叠较大；所建立的人工神经网络对种内不同品系果蝇鸣声的正确识别率均在75％以上，识别效果很好。研究结果为果蝇种下分类提供了新的方法和依据。 展开更多

关键词 果蝇鸣声 人工神经网络 昆虫分类

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基于多尺度熵的滚动轴承Elman神经网络故障诊断方法 被引量：13

17

作者 张龙 张磊 +3 位作者 熊国良 周继惠 王宁 王明翔 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2014年第12期1854-1858,共5页

针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(multiscale entropy,MSE)和反馈式Elman神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MSE对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行故障特征提取,并将其作为E... 针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(multiscale entropy,MSE)和反馈式Elman神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MSE对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行故障特征提取,并将其作为Elman神经网络的输入,利用Elman神经网络自动识别轴承所属的故障类型及故障程度。实验数据包括不同故障类型和不同故障程度样本,结果表明提出的方法能有效地实现滚动轴承故障类型以及程度的智能诊断,效果优于前馈式概率神经网络(Probabilistic neural network,PNN),并具有较低的虚警率和漏警率。 展开更多

关键词 多尺度熵 ELMAN神经网络 滚动轴承 故障诊断

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信息融合技术在模式识别中的应用 被引量：11

18

作者 葛红 田联房 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期19-24,共6页

对信息融合技术在模式识别领域中的主要方法及其应用进行了总结、分析和比较,并提出了以免疫算法作为信息融合算法的新思路。

关键词 信息融合 D—s证据理论 人工神经网络 遗传算法 免疫算法

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牛奶含水率介电谱结合化学计量学检测方法 被引量：7

19

作者 郭文川 林碧莹 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期249-255,共7页

为了实现牛奶含水率的快速检测，采用网络分析仪和同轴探头测量了室温（（25±0．5）℃）下20—4500MHz间105个牛奶样品的相对介电常数和介质损耗因子。发现基于单一频率下的介电参数很难预测牛奶的含水率。为此，将介电谱与化学计... 为了实现牛奶含水率的快速检测，采用网络分析仪和同轴探头测量了室温（（25±0．5）℃）下20—4500MHz间105个牛奶样品的相对介电常数和介质损耗因子。发现基于单一频率下的介电参数很难预测牛奶的含水率。为此，将介电谱与化学计量学方法相结合预测牛奶的含水率。基于X—Y共生距离法进行了样本集划分，得到校正集样本75个和预测集样本30个。采用连续投影算法从全介电谱中提取出了15个用于预测牛奶含水率的特征变量；建立了基于全介电谱和连续投影算法提取的特征变量预测牛奶含水率（87．28％～91．30％）的广义神经网络、支持向量机和极限学习机模型。结果发现，基于连续投影算法提取的特征变量所建立的极限学习机模型是预测牛奶含水率的最优模型，其预测相关系数、预测均方根误差和剩余预测偏差分别为0．988、0．119％和6．723。研究表明，介电谱结合化学计量学方法可用于检测牛奶的含水率。 展开更多

关键词 牛奶 含水率 介电特性 化学计量学 人工神经网络

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采用BP网络实现电流变传动机构的建模 被引量：2

20

作者 蔡植善 杨进民 黄宜坚 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2003年第4期67-71,共5页

本文对变负荷的电流变圆盘传动装置的输入角度 ,控制电压 ,转矩和输出角度以及转矩进行检测 ,并采用BP神经网络对数据样本进行学习和训练 ,从而使网络记忆控制规则。在对多组实验数据进行学习和验证后 ,建立传动装置的模型。实验结果表... 本文对变负荷的电流变圆盘传动装置的输入角度 ,控制电压 ,转矩和输出角度以及转矩进行检测 ,并采用BP神经网络对数据样本进行学习和训练 ,从而使网络记忆控制规则。在对多组实验数据进行学习和验证后 ,建立传动装置的模型。实验结果表明 ,能满足电流变圆盘传动装置控制的需要。 展开更多

关键词 电流变液 传动机构 人工神经网络 前馈控制 建模 BP网络

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