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Block and parallel modelling of broad domain nonlinear continuous mapping based on NN
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作者 Yang Guowei Tu Xuyan Wang Shoujue 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第3期586-592,共7页
The necessity of the use of the block and parallel modeling of the nonlinear continuous mappings with NN is firstly expounded quantitatively. Then, a practical approach for the block and parallel modeling of the nonli... The necessity of the use of the block and parallel modeling of the nonlinear continuous mappings with NN is firstly expounded quantitatively. Then, a practical approach for the block and parallel modeling of the nonlinear continuous mappings with NN is proposed. Finally, an example indicating that the method raised in this paper can be realized by suitable existed software is given. The results of the experiment of the model discussed on the 3-D Mexican straw hat indicate that the block and parallel modeling based on NN is more precise and faster in computation than the direct ones and it is obviously a concrete example and the development of the large-scale general model established by Tu Xuyan. 展开更多
关键词 model nonlinear continuous mapping neural network parallel modelling.
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Neural Network Predictive Control of Variable-pitch Wind Turbines Based on Small-world Optimization Algorithm 被引量:8
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作者 WANG Shuangxin LI Zhaoxia LIU Hairui 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第30期I0015-I0015,17,共1页
通过将混沌映射用于产生初始节点集和进行算子构造,提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法。采用4种算法对多例复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明所提算法具有能够有效避免陷入局部极小值、快速搜索到最优值的能力。将上述... 通过将混沌映射用于产生初始节点集和进行算子构造,提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法。采用4种算法对多例复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明所提算法具有能够有效避免陷入局部极小值、快速搜索到最优值的能力。将上述方法应用于变桨距风电机组启动并网时的转速控制,提出一种基于混沌小世界优化算法的神经网络预测控制策略,其预测模型由基于现场数据的神经网络模型建立。仿真与实际测试结果表明,该系统可以根据风速扰动提前预测电机的转速变化,使控制器超前动作,保证系统输出跟踪参考轨迹的方向稳步改变,确保风电机组平稳并网。 展开更多
关键词 优化算法 小世界 风力发电机组 预测控制 神经网络 变桨距 实时编码 混沌映射
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基于CT影像搏动性耳鸣识别及高致病区域
3
作者 田山 王治文 +2 位作者 曹学鹏 苏磊 刘兆会 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期625-632,共8页
搏动性耳鸣(PT)的病因诊断依赖于影像学检测,但病因众多,缺乏普适性强、机制明确的诊断标准。基于搏动性耳鸣患者和无耳鸣人群的计算机断层扫描(CT)影像横截面图,提出一种高精度的耳鸣识别神经网络模型,并自动标示高致病区域,辅助临床... 搏动性耳鸣(PT)的病因诊断依赖于影像学检测,但病因众多,缺乏普适性强、机制明确的诊断标准。基于搏动性耳鸣患者和无耳鸣人群的计算机断层扫描(CT)影像横截面图,提出一种高精度的耳鸣识别神经网络模型,并自动标示高致病区域,辅助临床诊断。使用迁移学习Resnet-v1-50模型,取骨窗颞骨中部水平截面样本进行分类学习,并以梯度加权类激活映射(gradCAM)方法对分类高权重区域自动标注;统计CT截面大图(全颅)、中图(双侧颞骨)、小图(右侧颞骨)3种数据集的耳鸣分类高权重区域涉及的解剖结构,逐步细化感兴趣区域,提高分类高权重区域标注分辨率。实验结果显示:包含双侧颞骨的中图数据集分类精度最好,测试集精度达到100%。搏动性耳鸣分类高权重区域集中于双侧或单侧颞骨部位,主要包括颞骨蜂房、鼓窦、乙状窦骨板、上鼓室等部位。搏动性耳鸣与颞骨及附近骨质结构有密切关系;搏动性耳鸣患者在双侧颞骨或耳鸣对侧颞骨均有较大概率存在区别于无耳鸣人群的结构异常;颞骨蜂房、鼓窦、乙状窦骨板、鼓室等结构均有较高概率包含搏动性耳鸣的高致病区域。以上影像分析结论与搏动性耳鸣生物力学研究结论实现了相互佐证。 展开更多
关键词 搏动性耳鸣 机器学习 可视化策略 CT影像 神经网络模型 辅助诊断
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基于4D-Arnold不等长映射的深度隐写模型参数加密研究
4
作者 段新涛 李壮 张恩 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期66-73,I0011-I0013,共11页
隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入,因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和经济损失.为保护隐写模型,提出了一种基于4D-Arnold不等长映射的隐写模型参数保护方法.方法采用置乱-扩散策略,首先,置乱阶段通过4D-Aronld映... 隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入,因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和经济损失.为保护隐写模型,提出了一种基于4D-Arnold不等长映射的隐写模型参数保护方法.方法采用置乱-扩散策略,首先,置乱阶段通过4D-Aronld映射对卷积层参数跨卷积核、跨通道置乱.其次,扩散阶段采用相邻参数扩散机制在相邻参数间实现数值扩散并完成参数加密.最后,第三方无法获取任何秘密信息,实现对隐写模型的保护.实验表明,隐写模型加密后提取出的图像在PSNR,MSE,LPIPS和SSIM指标以及视觉效果上,显著降低了模型原始性能,模型隐蔽通信功能丧失.此外,所提方法在保证隐写模型加密有效性和安全性的同时,还可以应用于图像分类等其他深度模型的加密保护. 展开更多
关键词 AI模型安全 参数加密 4D-Arnold不等长映射 图像隐写模型 卷积神经网络
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面向机载机电产品参数溯源的关系抽取方法
5
作者 杨明烨 张栋 +3 位作者 孔盛杰 李泷杲 何旋 候国义 《机电工程》 北大核心 2025年第6期1143-1156,共14页
机载机电产品是保障飞机飞行功能的核心部件,其参数溯源的准确性对于确保飞机的运行效率、安全性和维护成本至关重要。针对机载机电产品参数溯源关系复杂、上下文信息跨度较大等问题,提出了一种面向机载机电产品参数溯源的关系抽取方法... 机载机电产品是保障飞机飞行功能的核心部件,其参数溯源的准确性对于确保飞机的运行效率、安全性和维护成本至关重要。针对机载机电产品参数溯源关系复杂、上下文信息跨度较大等问题,提出了一种面向机载机电产品参数溯源的关系抽取方法。首先,构建了机载机电产品的本体模型,为组织机载机电产品信息提供了结构化框架,并对参数溯源文件进行了标注,形成了用于关系抽取的领域数据集;然后,设计了一种基于分段卷积神经网络(PCNN)和多头注意力机制(MA)的关系抽取模型(RE),该RE-PCNN-MA模型引入分段池化策略增强了对复杂溯源关系的学习能力,并利用多头注意力有效捕捉了实体之间的长距离依赖关系,克服了现有关系抽取模型在处理扩展上下文信息方面的局限性;最后,基于提取的关系与实体,构建了机载机电产品参数溯源知识图谱,为机载机电产品的溯源检索与决策优化提供了有力支撑。研究结果表明:RE-PCNN-MA模型在机载机电产品数据集上的验证结果表现优异,其精确率为97.14%;相比其他基线模型,该模型的精确率提升了3.52%~8.14%。RE-PCNN-MA模型在性能上显著优于其他基线模型,能够高效且准确地提取机载机电产品实体之间的关系。 展开更多
关键词 机载机电产品知识图谱 产品溯源 关系抽取模型 分段卷积神经网络 多头注意力机制
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基于自适应空间映射多可信度模型的网状天线形态机电集成优化设计
6
作者 谭育正 寇丹阳 张树新 《电子学报》 北大核心 2025年第1期51-62,共12页
为了降低网状天线形态机电集成优化设计时的高昂分析成本,提出了一种基于自适应空间映射的多可信度建模方法.根据分析模型中天线桁架与索网组合结构的连接关系,将网状天线分析模型划分为高、低可信度模型.通过空间映射矩阵,首先将高可... 为了降低网状天线形态机电集成优化设计时的高昂分析成本,提出了一种基于自适应空间映射的多可信度建模方法.根据分析模型中天线桁架与索网组合结构的连接关系,将网状天线分析模型划分为高、低可信度模型.通过空间映射矩阵,首先将高可信度样本映射至低可信度样本空间中,提升高低可信度分析之间的相关性;其次根据映射后的高可信度样本与低可信度样本建立多可信度模型;最后将其应用于网状天线中.相比于传统的多可信度模型,在具有空间偏差的测试函数上,基于空间映射的多可信度模型平均成功率提高了47.3%.在网状天线形态机电集成优化设计应用案例中,与传统粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)相比,在保持相同计算成本的情况下,所提方法优化结果的天线增益平均提升0.515 dB,与利用原始多可信度模型优化相比,优化效果平均提升0.321 dB.通过数值实验和网状天线的形态机电集成优化设计应用测试,验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 网状天线 多可信度模型 空间映射 形态优化 神经网络
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基于BP神经网络的飞轮转子全系统模型
7
作者 何海婷 柳亦兵 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期99-106,共8页
在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,... 在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,构造了AMB、PMSM和PMB模块,并与飞轮转子动力学模型、功率-电流-转速模块和PID控制器等组成一个完整的飞轮储能全系统模型。该模型成功应用于燃煤火电机组二次调频和风电输出平滑场景,可以同时计算飞轮储能系统的功率跟随和转子运动情况。仿真结果表明不同的转速起点,会改变转子的转动频率变化范围,从而影响转子振幅等安全参数。该模型具有接近实时的仿真速度。研究结果为飞轮储能系统的设计优化和运行控制提供了重要工具。 展开更多
关键词 飞轮转子 全系统模型 BP神经网络 有限元方法 替代映射
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基于BP神经网络的15Cr14Co12Mo5Ni2齿轮钢本构模型建立及热加工图研究
8
作者 朱鹏 冯玮 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第8期177-186,共10页
为了建立15Cr14Co12Mo5Ni2钢本构模型,利用Gleeble-3500热模拟试验机在变形温度为860~1160℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)下进行了单道次热压缩实验,得到了15Cr14Co12Mo5Ni2钢在不同工艺参数下的应力-应变曲线。基于应力-应变实验数据,通... 为了建立15Cr14Co12Mo5Ni2钢本构模型,利用Gleeble-3500热模拟试验机在变形温度为860~1160℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)下进行了单道次热压缩实验,得到了15Cr14Co12Mo5Ni2钢在不同工艺参数下的应力-应变曲线。基于应力-应变实验数据,通过试凑法确定了层数为3×10×3×1(双隐含层)的BP神经网络本构关系预测模型,建立了不同变形条件下的三维功率耗散图、三维失稳图及热加工图。计算了基于应变补偿的Arrhenius模型和基于BP神经网络的本构模型的应力-应变预测值与实验值的误差,确定了齿轮钢最佳变形工艺条件。基于BP神经网络的本构模型和基于应变补偿的Arrhenius本构模型预测的流动应力均方误差分别为20.9415和109.2035,平均相对误差分别为0.0216和0.0501,确定的齿轮钢最佳成形温度和应变速率范围分别为1110~1160℃和0.01~0.33 s^(-1)。结果表明:基于BP神经网络建立的本构模型能更准确地预测15Cr14Co12Mo5Ni2钢的流动行为。 展开更多
关键词 15Cr14Co12Mo5Ni2钢 热压缩实验 BP神经网络 本构模型 热加工图
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水下机器人海底地形主动同步定位与建图具身规划算法
9
作者 张强 游子昂 +3 位作者 王建 马腾 李晔 周鑫杰 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期627-633,共7页
针对自主水下机器人在海底地形自主扫测任务中因惯导系统误差引发的地图一致性退化问题,本文提出自主水下机器人水下主动同步定位与建图神经元激励具身规划算法。基于自主水下机器人海底地形主动同步定位与建图方法,通过可导航区重入达... 针对自主水下机器人在海底地形自主扫测任务中因惯导系统误差引发的地图一致性退化问题,本文提出自主水下机器人水下主动同步定位与建图神经元激励具身规划算法。基于自主水下机器人海底地形主动同步定位与建图方法,通过可导航区重入达成海底地形匹配并构建自主水下机器人位姿约束,实现海底地形自主扫测。在神经元激励框架下,完成自主水下机器人对可导航区及其方位的识别与认知,优化自主水下机器人海底地形主动同步定位与建图可导航区回溯策略,主动校正自主水下机器人水下定位误差,实现了自主水下机器人长时序、大范围的水下精确导航定位与全局一致的海底地形图构建。结果表明:本文解决了自主水下机器人在海底地形自主扫测中的主动定位与具身规划问题,提高自主水下机器人海底地形的扫测范围与精度。 展开更多
关键词 具身路径规划 生物激励神经网络 海底地形测深 主动同步定位与建图 海底地形可导航区 数字地形高程模型 神经元模型 水下机器人
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基于统计和自适应ParNet的产学研绩效评价 被引量:2
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作者 张睿 宋思琪 +2 位作者 胡静 张永梅 柴艳峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期628-637,共10页
针对现有产学研绩效评价体系及方法中存在的评价指标覆盖范围单一、评价样本特征表达不充分、评价模型自优化能力待提高的问题,提出主客观产学研综合绩效智能评价的评价体系及方法。首先,围绕三方合作主体,挖掘产学研合作过程中影响绩... 针对现有产学研绩效评价体系及方法中存在的评价指标覆盖范围单一、评价样本特征表达不充分、评价模型自优化能力待提高的问题,提出主客观产学研综合绩效智能评价的评价体系及方法。首先,围绕三方合作主体,挖掘产学研合作过程中影响绩效的要素及这些要素之间的联系,自主构建主客观产学研绩效三级评价体系;其次,通过将收集到的离散序列评价样本映射至极坐标空间、马尔可夫转移矩阵等不同高维空间域,增强离散样本特征表征;然后,通过基于精英反向翻筋斗觅食的混沌优化策略设计,提高深度模型冗余压缩和超参数的全局寻优效率,构建轻量压缩及高维超参数的自适应寻优的ParNet(AParNet)分类模型;最后,将模型应用于产学研绩效评价中,实现高性能的绩效智能评价。实验结果表明,所提方法很好地贴合了离散序列非线性分类应用,同时模型中加入优化策略后,在减少计算量的同时提高了分类性能,具体体现在:与ParNet相比,AParNet中的参数量减少了10.8%,较好地实现了模型的压缩,且它在产学研绩效评价中的分类准确率可达到98.6%。在产学研绩效智能评价应用中,该方法提高了评价模型的自适应能力,能够实现准确、高效的产学研绩效评价。 展开更多
关键词 产学研合作绩效评价 模糊统计 多空间域映射 卷积神经网络 模型自优化策略
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基于时间序列和神经网络的电力设备状态异常检测方法 被引量:15
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作者 丁江桥 文屹 +3 位作者 吕黔苏 张迅 范强 黄军凯 《电测与仪表》 北大核心 2024年第2期185-190,共6页
为进一步提高电力设备异常检测方法对设备信息的利用率,发现更多潜在的设备故障,结合大数据分析技术和设备评估技术,提出了一种基于时间序列和神经网络的状态数据异常检测方法。通过时间序列自回归模型和自组织映射神经网络将连续的电... 为进一步提高电力设备异常检测方法对设备信息的利用率,发现更多潜在的设备故障,结合大数据分析技术和设备评估技术,提出了一种基于时间序列和神经网络的状态数据异常检测方法。通过时间序列自回归模型和自组织映射神经网络将连续的电力设备数据离散为单个序列,计算状态变量在时间轴上的转移概率,通过状态转移概率和聚类算法快速检测数据异常。通过实验对该方法的有效性进行验证。结果表明,该方法可以快速、有效地检测电力设备异常状态。 展开更多
关键词 电力设备 时间序列自回归模型 自组织映射神经网络 转移概率 异常检测
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基于频响特征图的稳健有限元模型修正
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作者 王震宇 何成 +3 位作者 陈卫婷 张相南 王占一 何欢 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3577-3590,共14页
航空航天工程领域对飞机的性能指标和技术要求越来越苛刻,传统方法在处理大规模及多工况的有限元模型修正问题时面临诸多挑战,当前深度学习技术的快速发展为有限元模型修正提供了新的思路.频响函数囊括了结构的所有动态特性信息,基于频... 航空航天工程领域对飞机的性能指标和技术要求越来越苛刻,传统方法在处理大规模及多工况的有限元模型修正问题时面临诸多挑战,当前深度学习技术的快速发展为有限元模型修正提供了新的思路.频响函数囊括了结构的所有动态特性信息,基于频响函数的方法是当前有限元模型修正研究的热点问题.传统的基于频响函数的模型修正方法存在频率点选择、灵敏度矩阵数值异常、抗噪性差和耦合模态难以处理等问题,为此提出一种基于频响特征图的稳健模型修正方法.该方法借助贝叶斯卷积神经网络(Bayesian concolational neural network,BCNN),将模型修正转化为正问题进行研究.BCNN的输入为若干条频响函数经处理和整合形成的频响特征图,其输出为需要修正的模型参数.贝叶斯框架能够减少神经网络在小数据集上的过拟合现象,使训练具有更强的鲁棒性,进而增强了频响特征图和模型参数之间复杂映射关系的拟合准确性.基于频响特征图的方法不仅具备传统基于频响函数的方法的优点,如无需模态识别和模态匹配,可同时修正结构参数和阻尼等,还显著地提升了修正效率和抗噪性.文章首先以数值仿真为例,证明了该方法相较于经典的基于频响的迭代方法具有更准确的修正精度和更强的抗噪性,且对于多钟不同工况的修正更具有效率.然后以包含6根加强肋的钛合金壁板为例对该方法进行实验验证,证明了该方法在工程复杂结构中的有效性. 展开更多
关键词 频响函数 模型修正 贝叶斯卷积神经网络 频响特征图 抗噪性
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基于改进邻域粗糙集和优化BPNN的火灾预测算法 被引量:4
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作者 许诗卉 徐久成 +2 位作者 瞿康林 杨杰 周长顺 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期192-201,共10页
针对传统森林火灾检测算法精度低,以及大规模、多特征的火灾数据存在冗余信息等问题,该文提出了一种基于改进邻域粗糙集的优化反向传播神经网络(BPNN)火灾预测方法。首先,考虑到数据集具有高维特征空间和高度特征冗余等特点,设计出一种... 针对传统森林火灾检测算法精度低,以及大规模、多特征的火灾数据存在冗余信息等问题,该文提出了一种基于改进邻域粗糙集的优化反向传播神经网络(BPNN)火灾预测方法。首先,考虑到数据集具有高维特征空间和高度特征冗余等特点,设计出一种基于混沌反学习蝙蝠(BA)算法的邻域粗糙集特征选择算法,对火灾原始数据集进行特征寻优,得到约简属性子集;然后,构建BA算法优化的BPNN预测模型,将约简属性子集输入该模型中,得到火灾预测的结果;最后,通过平均分类准确度、F1值、精确度、曲线面积、召回率、平均误差率这6种评价指标,在UCI公开森林火灾数据集上分析和检验模型的分类性能。在2个数据集上的实验结果显示,基于混沌反学习策略的算法准确率为94.3%和52.7%,与邻域粗糙集结合后准确率达到98.1%和59.6%,证明了该文算法具备较高的检测精度。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 邻域粗糙集 蝙蝠算法 反向学习 混沌映射 森林火灾 机器学习 预测模型
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基于机器学习的Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe低成本钛合金热加工图预测 被引量:2
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作者 牟义强 张洺川 +3 位作者 乔泽 王枫 覃美玲 徐勤思 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期291-297,共7页
为了研究Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe低成本钛合金的热变形行为,运用Instron 5869压缩实验机进行热压缩实验。构建了以变形温度、应变速率、应变为输入变量和流变应力为输出变量的6种机器学习模型,预测不同条件下该合金的流变应力值并评估检验... 为了研究Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe低成本钛合金的热变形行为,运用Instron 5869压缩实验机进行热压缩实验。构建了以变形温度、应变速率、应变为输入变量和流变应力为输出变量的6种机器学习模型,预测不同条件下该合金的流变应力值并评估检验模型的预测性能。根据预测表现最好的LSTM神经网络模型的预测数据绘制预测加工图,对照实验加工图评估检验其预测能力。结果表明:预测加工图能够较为准确地反映出Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe合金在应变为0.499时的可加工区域,与实验加工图的吻合程度较高,该方法能较好地预测Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe合金的热变形行为。 展开更多
关键词 低成本钛合金 Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe合金 热变形行为 热压缩实验 流变应力 机器学习模型 LSTM神经网络模型 加工图
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基于改进SSA-BP神经网络的钠硫电池拆解刀具温度预测模型研究 被引量:1
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作者 屈朝阳 胡光忠 +1 位作者 王平 薛祥东 《机床与液压》 北大核心 2024年第9期100-107,127,共9页
钠硫电池中含有大量的高纯度钠,在自动化拆解过程中存在燃烧、爆炸等安全风险。针对钠硫电池在车削拆解时存在的安全性问题,提出一种改进SSA-BP神经网络算法来预测刀具加工的最高温度。利用ABAQUS软件计算出刀具加工的实时温度,通过电... 钠硫电池中含有大量的高纯度钠,在自动化拆解过程中存在燃烧、爆炸等安全风险。针对钠硫电池在车削拆解时存在的安全性问题,提出一种改进SSA-BP神经网络算法来预测刀具加工的最高温度。利用ABAQUS软件计算出刀具加工的实时温度,通过电池拆解实验验证仿真数据的可靠性;然后以仿真温度数据建立样本,利用Tent混沌映射对SSA-BP神经网络算法进行优化,建立刀具温度仿真预测模型。实验结果表明:该仿真预测模型收敛速度快,鲁棒性强,模型误差小。 展开更多
关键词 钠硫电池 刀具温度预测模型 改进SSA-BP神经网络 Tent混沌映射
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面向掌纹掌静脉识别网络轻量化的非对称双模态融合方法
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作者 林孙旗 徐家梦 +2 位作者 郑瑜杰 王翀 王军 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1190-1198,共9页
深度学习已在掌纹掌静脉领域广泛应用,但随着任务使用场景的不断微型化、终端化,现有的深度学习模型往往难以在算力匮乏、内存有限的边缘设备上顺利部署。本文基于知识蒸馏方法提出了轻量化的掌纹掌静脉识别网络。根据模态特征提取复杂... 深度学习已在掌纹掌静脉领域广泛应用,但随着任务使用场景的不断微型化、终端化,现有的深度学习模型往往难以在算力匮乏、内存有限的边缘设备上顺利部署。本文基于知识蒸馏方法提出了轻量化的掌纹掌静脉识别网络。根据模态特征提取复杂程度,为掌纹与掌静脉模态分别选用不同的网络深度。在常规知识蒸馏方法中引入新设计的模态特征损失函数,强化教师模型对各模态特征提取的指导作用。实验结果表明,该方法有效协调了模型大小与性能,为边缘计算环境下的生物特征识别技术提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 生物特征识别 掌纹掌脉识别 多模态网络 知识蒸馏 模型压缩 卷积神经网络 类激活图
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宁芜盆地白象山矿区人工神经网络三维成矿定位预测研究 被引量:18
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作者 李晓晖 袁峰 +7 位作者 张明明 贾蔡 周涛发 张淑虹 郑通科 高道明 洪东良 刘晓明 《地质学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期644-657,共14页
本文基于三维地质环境,综合白象山矿区积累的地质资料和物探成果,首先开展三维地质建模工作,详细刻画了白象山矿区的三维地质结构;在三维地质模型基础上,利用三维空间分析手段对三维控矿因素进行定量挖掘,提取了多种三维控矿因素;最后... 本文基于三维地质环境,综合白象山矿区积累的地质资料和物探成果,首先开展三维地质建模工作,详细刻画了白象山矿区的三维地质结构;在三维地质模型基础上,利用三维空间分析手段对三维控矿因素进行定量挖掘,提取了多种三维控矿因素;最后采用人工神经网络方法进行三维成矿定位预测。预测结果显示,人工神经网络三维成矿定位预测能很好的定位出已知矿体,同时显示,在已知矿体北部及东部的深边部具有较高的成矿概率,可作为开展进一步找矿勘探的靶区。因此,人工神经网络三维成矿定位预测对于白象山矿区的应用是有效的,可服务于新老矿区的深边部三维成矿定位预测,同时可为隐伏矿、盲矿的成矿预测和优选靶区提供定量、定位新的方法和途径。 展开更多
关键词 三维地质建模 人工神经网络 成矿预测 空间分析 白象山 宁芜盆地
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BP网络在进给系统定位误差预测中的运用 被引量:7
18
作者 邓超 钱有胜 +2 位作者 吴军 熊尧 段超群 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期449-455,共7页
针对机床进给伺服系统定位精度预测的难点,分析了进给伺服系统机械传动系统定位误差增长的原因,提出了一种定位误差预测的方法。在Adams中建立进给伺服系统动力学仿真模型,得到不同初始状态下的定位误差值,基于BP神经网络建立工作台与... 针对机床进给伺服系统定位精度预测的难点,分析了进给伺服系统机械传动系统定位误差增长的原因,提出了一种定位误差预测的方法。在Adams中建立进给伺服系统动力学仿真模型,得到不同初始状态下的定位误差值,基于BP神经网络建立工作台与螺母座间隙、滚珠丝杠倾斜度、工件负载与定位误差之间的映射模型,根据映射模型提出对定位误差预测的方法。利用所建立的精密运动可靠性试验平台进行验证,证明了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 进给伺服系统 BP神经网络 映射模型 ADAMS 定位误差预测
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基于神经网络修正的结构有限元模型简化 被引量:4
19
作者 杜德润 李爱群 +3 位作者 杨玉冬 吉林 陆宇 眭峰 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期635-637,共3页
介绍了神经网络修正技术在结构有限元模型简化中的应用 ,并根据实际工程润扬大桥桥塔的现场实测模态数据对所建的有限元模型进行修正简化 .建立了结构物理参数与结构自振频率之间复杂非线性关系的BP神经网络模型 ,反演仿真数据代入的有... 介绍了神经网络修正技术在结构有限元模型简化中的应用 ,并根据实际工程润扬大桥桥塔的现场实测模态数据对所建的有限元模型进行修正简化 .建立了结构物理参数与结构自振频率之间复杂非线性关系的BP神经网络模型 ,反演仿真数据代入的有限元计算结果与实测结果较为吻合 ,证实了该方法的有效性 . 展开更多
关键词 神经网络 有限元模型 动力修正 改进BP神经网络
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用于模式识别的前馈式神经网络区域映射模型 被引量:10
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作者 王雪峰 孙学全 冯英浚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期73-74,77,共3页
提出了一种新的用于模式识别问题的前馈式神经网络模型———区域映射模型 .该模型将输入空间每一类的特征参数区域映射成输出空间中对应的一个区域。模型具有训练和实际应用中分类标准相一致的性质 ,使模式识别分类更为合理和自然 ,相... 提出了一种新的用于模式识别问题的前馈式神经网络模型———区域映射模型 .该模型将输入空间每一类的特征参数区域映射成输出空间中对应的一个区域。模型具有训练和实际应用中分类标准相一致的性质 ,使模式识别分类更为合理和自然 ,相应的误差函数的改变可以加快网络的训练速度 . 展开更多
关键词 模式识别 BP神经网络模型 区域映射模型 学习算法
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