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Gaoya dianqi, 2022 断路器正常分、合闸动作直接影响电力系统控制的可靠性，储能环节一旦出现问题将直接影响断路器正常工作。提出了一种基于深度学习的断路器振动信号辨识储能过程故障类型新方法。首先，将加速传感器采集到的时域振动信号进行数据扩充，再将扩充后振动信号二次采样作为训练样本，采用改进后的卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与长短时记忆网络（long-short term memory,LSTM）并行结构，将卷积神经网络的第1层大卷积核和多层小卷积核，均进行批量归一化（batch ...
赵书涛 +4 more
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Research progress of graph embedding algorithms(图嵌入算法研究进展)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 图嵌入算法是将高维网络信息映射至低维后用实数向量表示的一种方法，用于解决推荐系统、社区发现及节点分类等。近年来，随着科技的进步，图数据呈现海量、异构、高维、多模态等特点，机器学习等人工智能算法对高性能的图嵌入算法的需求日益增加，图嵌入已成为国内外人工智能领域的研究热点之一。对图嵌入算法的研究进展、技术原理及基础理论进行了综述，系统概述了已有的主流图嵌入算法，包括基于降维方法的图嵌入、基于矩阵分解的图嵌入、基于网络拓扑结构的图嵌入、基于神经网络的图嵌入、基于生成式对抗网络的图嵌入和基于超图网络的图嵌入 ...
LIUHualing(刘华玲) +2 more
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Gaoya dianqi, 2004 利用变压器的油色谱试验数据对神经网络进行训练,将训练后的神经网络用于变压器的状态诊断。同时利用遗传算法优化神经网络的结构。算例结果表明,利用遗传算法和神经网络相结合的人工智能方法可以有效地诊断变压器的状态。
戴仁昶, 赵寿生
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, 1999 随着信息科学和技术的迅猛发展，人们越来越渴望能充分利用所收集的信息，让它对企业将来的运作起到一个指引的作用。这也是预测技术亘古不变的魅力所在。近年来，在形形色色的预测方法中，人工神经网络方法引起了一股研究热潮。它突破了线性预测模型以及模型驱动方式的限制，以其非线性的数据驱动方式受到人们的青睐。 本文中，笔者针对目前BP人工神经网络应用于预测方面的两个研究方向—直接预测和间接预测中出现的热点问题，结合实例，进行了一番研究和讨论。 全文分为六章。 第一章绪论 ...
陈艳
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Forecasting the hardness of QAl10-5-5 aluminum bronze aged based on RBF neural network [PDF]
, 2013 用人工神经网络模型分析了时效参数对铝青铜硬度的影响。用“舍一法“训练了模型。模型对训练样本的计算值与实测值在散点图中沿着45°角平分线分布,统计学指标为:均方误差(MSE)为2.1388,相对均方误差(MSrE)为6.59%,拟合分值(VOf)为1.8301。用训练后的网络模型进行预测,得到的散点大致分布于45°角平分线附近,统计学指标为:均方误差为1.9512;相对均方误差为5.62%;拟合分值为1.7783。对时效参数的影响分析表明:时效温度和时效时间对硬度的影响,都存在一个最佳值 ...
由伟, 白秉哲, 赖惠先, 赵玮玮
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Gaoya dianqi, 1997 回顾了人工神经网络在电气设备绝缘诊断中应用的现状。指出当前工作中的不足,并提出几点改进的方法和措施。并认为,加深理论指导,结合其它领域方法,根据故障诊断的特点进行诊断的人工神经网络,将是今后研究工作的主要方向。
高宁, 高文胜, 严璋
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Applications of Pulse-Coupled Neural Networks in Image Registration and Interpolation [PDF]
, 2008 伴随着半个世纪以来科技的迅猛发展，人工智能技术成为了时代的主流技术之一，不断融入到人类生产、生活的各个领域。源自生物神经系统的抽象，并能一定程度上模拟人脑智能特点的人工神经网络在其中展示出了强大的生命力与广阔的应用前景。基于视觉神经机制的脉冲耦合神经网络（Pulse-CoupledNeuralNetworks，PCNN’s）作为最新的第三代人工神经网络模型，拥有许多优良的特性，已在图像处理等领域取得了令人瞩目的应用成果。本文在深入理解PCNN运行机制、运行规律及特点的基础上 ...
邱智勇
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Gaoya dianqi, 2003 针对传统自适应重合闸存在的缺陷,提出了基于人工神经网络的自适应重合闸方法,并设计了一个3层BP神经网络,利用EMTP进行仿真计算,仿真结果表明,该网络具有较好的识别性能。
陈璟华, 陈少华, 杨宜明
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Gaoya dianqi, 2020 针对变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出了1种基于精英混沌人工蜂群算法的小波神经网络故障诊断模型对变压器故障进行诊断。模型对3层小波神经网络的输入和输出层的权值、小波元的伸缩和平移系数进行修正,改进算法混沌初始化蜜源,建立精英蜂群团体自适应引导采蜜蜂与跟随蜂搜索,同时引入混沌侦查蜂的行为模式,能够有效提高精度,加速收敛,避免局部最优。实验结果表明,该方法比传统BP小波神经网络和标准蜂群算法优化小波神经网络诊断速度更快,准确率更高,可有效运用于变压器故障诊断。
贾亦敏, 史丽萍, 严鑫
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