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Approximation to NLAR(p) with Wavelet Neural Networks
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作者 朱石焕 吴曦 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 2002年第4期94-98,共5页
Recently, wavelet neural networks have become a popular tool for non-linear functional approximation. Wavelet neural networks, which basis functions are orthonormal scalling functions, are more suitable in approximati... Recently, wavelet neural networks have become a popular tool for non-linear functional approximation. Wavelet neural networks, which basis functions are orthonormal scalling functions, are more suitable in approximating to function. Based on it, approximating to NLAR(p) with wavelet neural networks is studied. 展开更多
关键词 wavelet neural networks orthonormal scaling functions NLAR(p)
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Time series prediction using wavelet process neural network 被引量:4
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作者 丁刚 钟诗胜 李洋 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2008年第6期1998-2003,共6页
In the real world, the inputs of many complicated systems are time-varying functions or processes. In order to predict the outputs of these systems with high speed and accuracy, this paper proposes a time series predi... In the real world, the inputs of many complicated systems are time-varying functions or processes. In order to predict the outputs of these systems with high speed and accuracy, this paper proposes a time series prediction model based on the wavelet process neural network, and develops the corresponding learning algorithm based on the expansion of the orthogonal basis functions. The effectiveness of the proposed time series prediction model and its learning algorithm is proved by the Macke-Glass time series prediction, and the comparative prediction results indicate that the proposed time series prediction model based on the wavelet process neural network seems to perform well and appears suitable for using as a good tool to predict the highly complex nonlinear time series. 展开更多
关键词 time series PREDICTION wavelet process neural network learning algorithm
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ADAPTIVE FLIGHT CONTROL SYSTEM OF ARMED HELICOPTER USING WAVELET NEURAL NETWORK METHOD 被引量:1
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作者 ZHURong-gang JIANGChangsheng FENGBin 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2004年第2期157-162,共6页
A discussion is devoted to the design of an adaptive flight control system of the armed helicopter using wavelet neural network method. Firstly, the control loop of the attitude angle is designed with a dynamic invers... A discussion is devoted to the design of an adaptive flight control system of the armed helicopter using wavelet neural network method. Firstly, the control loop of the attitude angle is designed with a dynamic inversion scheme in a quick loop and a slow loop. respectively. Then, in order to compensate the error caused by dynamic inversion, the adaptive flight control system of the armed helicopter using wavelet neural network method is put forward, so the BP wavelet neural network and the Lyapunov stable wavelet neural network are used to design the helicopter flight control system. Finally, the typical maneuver flight is simulated to demonstrate its validity and effectiveness. Result proves that the wavelet neural network has an engineering practical value and the effect of WNN is good. 展开更多
关键词 adaptive control helicopter flight control system dynamic inversion wavelet neural network maneuver flight
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Relations Between Wavelet Network and Feedforward Neural Network 被引量:1
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作者 刘志刚 何正友 钱清泉 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2002年第2期179-184,共6页
A comparison of construction forms and base functions is made between feedforward neural network and wavelet network. The relations between them are studied from the constructions of wavelet functions or dilation func... A comparison of construction forms and base functions is made between feedforward neural network and wavelet network. The relations between them are studied from the constructions of wavelet functions or dilation functions in wavelet network by different activation functions in feedforward neural network. It is concluded that some wavelet function is equal to the linear combination of several neurons in feedforward neural network. 展开更多
关键词 wavelet transformation feedforward neural network wavelet network
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Combining unscented Kalman filter and wavelet neural network for anti-slug
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作者 Chuan Wang Long Chen +7 位作者 Lei Li Yong-Hong Yan Juan Sun Chao Yu Xin Deng Chun-Ping Liang Xue-Liang Zhang Wei-Ming Peng 《Petroleum Science》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第6期3752-3765,共14页
The stability of the subsea oil and gas production system is heavily influenced by slug flow. One successful method of managing slug flow is to use top valve control based on subsea pipeline pressure. However, the com... The stability of the subsea oil and gas production system is heavily influenced by slug flow. One successful method of managing slug flow is to use top valve control based on subsea pipeline pressure. However, the complexity of production makes it difficult to measure the pressure of subsea pipelines, and measured values are not always accessible in real-time. The research introduces a technique for integrating Unscented Kalman Filter (UKF) and Wavelet Neural Network (WNN) to estimate the state of subsea pipeline pressure using historical data and a state model. The proposed method treats multiphase flow transport as a nonlinear model, with a dynamic WNN serving as the state observer. To achieve real-time state estimation, the WNN is included into the UKF algorithm to create a WNN-based UKF state equation. Integrate WNN and UKF in a novel way to predict system state accurately. The simulated results show that the approach can efficiently predict the inlet pressure and manage the slug flow in real-time using the riser's top pressure, outlet flow and valve opening. This method of estimate can significantly increase the control effect. 展开更多
关键词 State estimation Stable control Method fusion wavelet neural network Unscented Kalman filter
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Wavelet Neural Network Based Traffic Prediction for Next Generation Network
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作者 赵其刚 李群湛 何正友 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2005年第2期113-118,共6页
By using netflow traffic collecting technology, some traffic data for analysis are collected from a next generation network (NGN) operator. To build a wavelet basis neural network (NN), the Sigmoid function is rep... By using netflow traffic collecting technology, some traffic data for analysis are collected from a next generation network (NGN) operator. To build a wavelet basis neural network (NN), the Sigmoid function is replaced with the wavelet in NN. Then the wavelet multiresolution analysis method is used to decompose the traffic signal, and the decomposed component sequences are employed to train the NN. By using the methods, an NGN traffic prediction model is built to predict one day's traffic. The experimental results show that the traffic prediction method of wavelet NN is more accurate than that without using wavelet in the NGN traffic forecasting. 展开更多
关键词 wavelet neural network IP traffic prediction Next generation network wavelet
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Wavelet Neural Network for Handwritten Manchu Character Unit Recognition
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作者 ZHANG Guangyuan LI jingjiao WANG Aixia 《现代电子技术》 2007年第1期118-120,共3页
The Manchu character recognition method based on Manchu character unit is an efficient method.In this method,the recognition accuracy rate of Manchu character unit has great influence on the final recognition result.A... The Manchu character recognition method based on Manchu character unit is an efficient method.In this method,the recognition accuracy rate of Manchu character unit has great influence on the final recognition result.As new approach to solve this problem,a hybrid wavelet neural network scheme has been developed as an assistant method combine with the original combo-distance method.Due to the properties of the wavelet neural network,the training problem can be transformed into a convex optimization process,therefore the global minimum can be obtained and the learning speed is increases.Both the learning samples set and testing samples set are used,experimental results demonstrate the combine method based on the wavelet neural network is more efficient than the single combo-distance method. 展开更多
关键词 小波神经网络 字符单元 满族字符识别法 模式识别
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基于改进WNN的作战飞机维修保障能力评估方法
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作者 游亮 王莉莉 +2 位作者 蔡忠义 魏杨沁 金建刚 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第10期74-81,共8页
针对现有作战飞机维修保障能力评估中评估结果误差较大、不确定性较高等问题,提出一种基于改进小波神经网络的飞机维修保障能力评估方法。依据IPO&E模型建立飞机维修保障能力评估指标体系;利用麻雀搜索算法提高小波神经网络的收敛... 针对现有作战飞机维修保障能力评估中评估结果误差较大、不确定性较高等问题,提出一种基于改进小波神经网络的飞机维修保障能力评估方法。依据IPO&E模型建立飞机维修保障能力评估指标体系;利用麻雀搜索算法提高小波神经网络的收敛稳定性与评估准确性;基于分级量化理论对原始数据进行处理,并开展作战飞机维修保障能力评估。算例分析表明,所提方法的评估结果与收集到的维修保障能力评估数据仅有2.4%误差,稳定性优于其他神经网络,可为作战飞机维修保障能力评估提供可行方法。 展开更多
关键词 能力评估 小波神经网络 IPO&E模型 飞机维修保障
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基于WNN参数整定的ADRC在火箭炮伺服系统中的应用
9
作者 廖华 侯润民 张志豪 《兵工自动化》 北大核心 2024年第4期14-18,53,共6页
针对多管火箭炮交流伺服系统存在变负载、强耦合和不确定性扰动等非线性问题,提出一种优化型小波神经网络自抗扰控制器(WNN-ADRC)。简化电流环节得到被控系统的数学模型,将小波神经网络(waveletneural network,WNN)嵌入自抗扰控制器中... 针对多管火箭炮交流伺服系统存在变负载、强耦合和不确定性扰动等非线性问题,提出一种优化型小波神经网络自抗扰控制器(WNN-ADRC)。简化电流环节得到被控系统的数学模型,将小波神经网络(waveletneural network,WNN)嵌入自抗扰控制器中进行参数整定,利用分层调整学习速率的方法优化小波神经网络的学习算法得到WNN-ADRC,采用WNN-ADRC控制火箭炮伺服系统,实现对非线性特性的精准估计和补偿。数值仿真结果表明:相对于传统的自抗扰控制器,WNN-ADRC能改善伺服系统的静态响应和动态性能,具有响应速度快、控制精度高的优点。 展开更多
关键词 交流伺服系统 小波神经网络 自抗扰控制器
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一种小样本滚动轴承故障诊断算法
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作者 宋存利 王子卓 时维国 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期96-106,共11页
针对卷积神经网络在处理滚动轴承时域信号时难以充分提取特征、故障样本稀少及模型泛化性能不足的问题,提出一种基于注意力机制的增强卷积神经网络小样本故障诊断方法。首先,使用连续小波变换将轴承振动信号转化为二维时频图像,以便可... 针对卷积神经网络在处理滚动轴承时域信号时难以充分提取特征、故障样本稀少及模型泛化性能不足的问题,提出一种基于注意力机制的增强卷积神经网络小样本故障诊断方法。首先,使用连续小波变换将轴承振动信号转化为二维时频图像,以便可视化其特征。然后,通过数据增强扩充样本数据,提升模型在小样本情况下的泛化性。为提高特征提取和模型泛化能力,使用MixConv将ConvNeXt V2模型的7×7卷积层重构为不同大小的并行卷积核,增强多尺度特征提取效果;引入卷积注意力机制模块(CBAM)提升关键特征识别能力。该模型在凯斯西储大学、东南大学和渥太华大学的故障数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提模型对不同故障的识别率均为100%,与目前常用的7个模型相比,在相同条件下故障识别准确率最高,具有较强的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 注意力机制 连续小波变换 卷积神经网络
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基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法
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作者 邓从香 《电子设计工程》 2025年第1期166-170,175,共6页
针对医院通信安全态势感知不及时,易导致医院信息系统重要信息受到损害的问题,提出基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法。使用基于小波消噪的通信信号去除噪声并保留关键信息,输入基于改进RBF神经网络的医院通信安全态势感知模... 针对医院通信安全态势感知不及时,易导致医院信息系统重要信息受到损害的问题,提出基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法。使用基于小波消噪的通信信号去除噪声并保留关键信息,输入基于改进RBF神经网络的医院通信安全态势感知模型。利用花朵授粉算法完成改进RBF神经网络训练。通过径向基函数对输入数据进行非线性变换,将得到的权值进行加权求和,得到当前通信网络信号的安全态势预测结果。实验结果显示,应用该文方法的医院通信网络异常信息可在1 s内完成感知。 展开更多
关键词 改进神经网络 医院通信 安全态势 小波消噪 信号去噪 花朵授粉算法
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基于HPSO-WNN的牵引变压器故障诊断算法研究 被引量:8
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作者 付强 陈特放 朱佼佼 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期26-32,共7页
为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函... 为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函数db4作为基函数,利用混合粒子群算法获得正交小波神经网络的初始值并优化网络参数。试验结果证明,本文提出的HPSO-WNN确实可有效提高牵引变压器故障诊断速度和准确度。 展开更多
关键词 牵引变压器 正交小波神经网络 混合粒子群算法 故障诊断
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基于WNN-PID的直流电机位置跟踪控制 被引量:3
13
作者 顾洲 朱建忠 《电光与控制》 北大核心 2007年第3期118-121,共4页
提出了一种新颖的小波基神经网络的网络拓朴结构。通过该网络对对象进行在线辨识,得到其Jacobian信息,使用神经网络与模糊算法共同在线调整PID参数的方法,实现直流力矩电机位置的准确跟踪,仿真和实验表明:使用该方法能够实现电机位置的... 提出了一种新颖的小波基神经网络的网络拓朴结构。通过该网络对对象进行在线辨识,得到其Jacobian信息,使用神经网络与模糊算法共同在线调整PID参数的方法,实现直流力矩电机位置的准确跟踪,仿真和实验表明:使用该方法能够实现电机位置的准确跟踪;基本克服了一般神经网络控制对初始权值的依赖,大大提高了对象的辨识精度,增强了系统的动态响应品质,并具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 直流力矩电机 小波神经网络 辨识 自适应PID控制
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基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计 被引量:1
14
作者 唐雪琴 徐宗昌 +1 位作者 甘旭升 黄书峰 《现代防御技术》 北大核心 2012年第1期166-170,共5页
针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。
关键词 小波神经网络 人工鱼群算法 优化设计 算法改进
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基于ADMPDE-WNN的网络安全态势预测方法 被引量:4
15
作者 黄仁全 李为民 +1 位作者 张庆波 董雯 《电光与控制》 北大核心 2013年第5期10-14,62,共6页
精确预测网络安全态势,对分析网络安全态势和趋势、调整安全策略具有重要意义。针对复杂网络系统规模变化,建立了层次化网络安全态势评估模型;在分析小波神经网络(WNN)基本原理及优缺点的基础上,将具有寻优能力强、收敛速度快的自适应... 精确预测网络安全态势,对分析网络安全态势和趋势、调整安全策略具有重要意义。针对复杂网络系统规模变化,建立了层次化网络安全态势评估模型;在分析小波神经网络(WNN)基本原理及优缺点的基础上,将具有寻优能力强、收敛速度快的自适应局部增强微分进化算法(ADMPDE)与WNN算法相结合,提出了基于ADMPDE-WNN的态势预测方法。通过仿真实验分析,ADMPDE-WNN算法大大减小了训练误差和预测误差,提高了网络安全态势预测精度。基于ADMPDE-WNN的网络安全态势预测是一种科学、合理的预测方法,具有一定的理论意义和应用价值。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 态势感知 微分进化算法 小波神经网络
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基于PLS特征提取的WNN装备保障性评估 被引量:3
16
作者 魏燕明 甘旭升 +2 位作者 孙静娟 孟祥伟 王宁 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第8期177-181,185,共6页
为科学合理地评估装备的保障性水平,更好地发挥装备的作战使用效能,提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的小波神经网络(WNN)装备保障性评估方法。该方法在系统分析基础上,构建了装备保障性评估指标体系;利用PLS提取诸多指标数据的主元特征;... 为科学合理地评估装备的保障性水平,更好地发挥装备的作战使用效能,提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的小波神经网络(WNN)装备保障性评估方法。该方法在系统分析基础上,构建了装备保障性评估指标体系;利用PLS提取诸多指标数据的主元特征;并利用获取的主元特征构建WNN模型,进而完成装备保障性评估。仿真结果表明,所提出方法的平均相对误差可达到0.009 6,比单一WNN模型评估效果有了改善,从而验证了它的可行性和有效性。 展开更多
关键词 装备保障性 偏最小二乘 特征提取 小波 神经网络
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基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断 被引量:3
17
作者 王剑 王新民 +2 位作者 谢蓉 曹宇燕 李婷 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1831-1837,共7页
飞机飞行控制系统机电作动器(EMA)的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络(DWNN)的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传... 飞机飞行控制系统机电作动器(EMA)的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络(DWNN)的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。 展开更多
关键词 机电作动器(EMA) 渐变性 故障 诊断 动态小波神经网络(Dwnn)
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运用免疫遗传算法优化WNN诊断滚动轴承早期故障 被引量:5
18
作者 陈法法 陈保家 +1 位作者 程珩 杨晶晶 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第6期158-163,共6页
针对滚动轴承早期故障特征与故障类别非线性难以有效辨识的问题,设计一种基于免疫遗传算法优化小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的滚动轴承早期故障诊断模型。首先对滚动轴承的早期振动故障信号进行EEMD分解,提取分解后的IMF... 针对滚动轴承早期故障特征与故障类别非线性难以有效辨识的问题,设计一种基于免疫遗传算法优化小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的滚动轴承早期故障诊断模型。首先对滚动轴承的早期振动故障信号进行EEMD分解,提取分解后的IMF分量能量作为小波神经网络的输入特征向量,采用免疫遗传算法优化小波神经网络的初始权值向量和阈值向量,加快小波神经网络的收敛速度,提高其训练精度。实验结果表明,基于免疫遗传算法优化小波神经网络的早期故障诊断模型可以有效应用于滚动轴承的早期故障诊断中,通过与传统故障诊断方法对比分析,验证了该模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 振动与波 免疫遗传算法 小波神经网络 滚动轴承 早期故障诊断
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基于混合特征提取和WNN的齿轮箱故障诊断 被引量:4
19
作者 鲁艳军 陈汉新 +2 位作者 贺文杰 尚云飞 陈绪兵 《武汉工程大学学报》 CAS 2011年第5期82-88,共7页
提出了一种基于混合特征提取和小波神经网络(WNN)的齿轮箱故障诊断方法,运用时域分析法、小波分解和小波包分解相结合的方法对齿轮箱振动信号进行故障特征提取,将所提取的特征值作为WNN分类器的特征输入参数,采用反向传播(BP)算法对WNN... 提出了一种基于混合特征提取和小波神经网络(WNN)的齿轮箱故障诊断方法,运用时域分析法、小波分解和小波包分解相结合的方法对齿轮箱振动信号进行故障特征提取,将所提取的特征值作为WNN分类器的特征输入参数,采用反向传播(BP)算法对WNN结构中的平移参数、尺度参数、连接权值和阈值进行调整和优化.在实验中采用不同裂纹尺寸的齿轮来模拟三种故障模式,通过对三种故障齿轮进行诊断和分类,能证明本文所提议的故障诊断方法是有效且可靠的. 展开更多
关键词 齿轮箱 特征提取 小波神经网络 故障诊断
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基于ADSABC算法优化WNN的语音识别研究 被引量:4
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作者 王民 许娟 +1 位作者 要趁红 赵渊 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期615-623,共9页
小波神经网络(WNN)具有高度的非线性映射功能及强大的自适应能力,但是WNN算法存在易陷入局部极小值,收敛速度慢。而人工蜂群算法(ABC)具有很强的全局搜索能力及较快的收敛速度。两者优势互补,已结合应用于语音识别中。本文对ABC算法做... 小波神经网络(WNN)具有高度的非线性映射功能及强大的自适应能力,但是WNN算法存在易陷入局部极小值,收敛速度慢。而人工蜂群算法(ABC)具有很强的全局搜索能力及较快的收敛速度。两者优势互补,已结合应用于语音识别中。本文对ABC算法做出改进,在采蜜蜂和观察蜂阶段各提出一个新的解搜索方程,采取自适应的双搜索方式(Adaptive Double Search)求解,从而提高算法的收敛速度和收敛精度。并将其和WNN算法进行结合,组成一种训练神经网络的新算法ADSABC-WNN,该算法既能克服WNN算法的缺点,又能保存双方的优点。实验结果表明,与传统ABC算法优化小波神经网络相比,识别率提高均有所提高,其中在词汇量为50时识别率提高了4.51%。将实验结果与其他方法优化的小波神经网络模型进行比较,在噪声环境下,该混合模型可以有效地减少识别时间,而且可以明显提高网络的训练速度和语音识别的识别率。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 小波神经网络 噪声 语音识别
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