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Gaoya dianqi, 2021 人工和无人机航拍读取避雷器动作次数不仅费时费力,且实施难度大,为了经济、快速高效的实现带间隙避雷器动作次数的在线计算。文中提出一种根据雷电定位系统、输电线路数据、防雷机理与GA-BP神经网络技术相结合的带间隙避雷器动作次数计算方法。首先,计算线路引雷区与落在引雷区内的最大雷电流;然后,确定GA-BP神经网络结构,利用训练好的网络判断雷击后避雷器是否动作。实例表明,该方法对反击雷致避雷器动作识别的准确率达到90%,对雷击后避雷器不动作样本判断的准确率为86.25%,对绕击雷致避雷器动作的准确率总体为80%,
邓红雷, 唐崇旺, 刘刚, 张莉彬
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Application of artificial neural network algorithm in pathological diagnosis and prognosis prediction of digestive tract malignant tumors. [PDF]
Zhejiang Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2023 Xiao Y, Wang S, Ling R, Song Y.
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Research on Exchange Rate Forecasting Based on Optimized Neural Network [PDF]
, 2011 我国于2001年加入了世界贸易组织(WTO)，融入了世界经济的大家庭。随着世界各国之间的贸易往来不断深化，起着纽带作用的汇率就成为各国开展经贸交往的重要影响因素。我国于2005年7月21日进行人民币汇率改革，开始实行以市场供求为基础，参考一篮子货币进行有调节、有管理的浮动汇率制度。汇率的变动对一国制定和调整本币的汇率，国际储备资产管理，银行国际业务，国际贸易，跨国投资等方面都会产生重大而直接的影响。因此对汇率进行研究，提高预测的精度与稳定性具有重要的意义。 本文首先回顾了影响汇率的有关因素 ...
林晓日
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2008 【目的】微钙化点是早期乳腺癌的重要征象之一，本研究联合运用遗传算法、模糊数学和人工神经网络，建议一种乳腺微钙化点提取的新方法，为乳腺病变的自动识别提供前期处理，为早期乳腺癌的临床诊断提供帮助。【方法】首先利用随机方法产生大量的样本，然后，利用模糊遗传算法对产生的随机样本进行分类，将分类后的样本输入人工神经网络进行训练，将310幅乳腺图像的感兴趣区域输入训练后的人工神经网络分类器进行分类。【结果】与微钙化点提取方面的同类文献相比较，结果表明该算法在相同误检率下得到较高的阳性检出率。【结论 ...
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Gaoya dianqi, 2016 人工神经网络技术已经在变压器的状态诊断得到应用,为了克服故障分析中BP神经网络存在的不足,提出了一种自适应混沌粒子群优化神经网络在变压器故障诊断的新方法。该算法通过进化速度因子和聚集因子调整惯性权重,并改进学习因子,引入混沌系统,构成混沌粒子群算法优化神经网络参数,有效地克服常规BP算法训练收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。最后基于DGA对变压器故障实例分析仿真,对比常规变压器诊断方法结果表明,该算法能够提高诊断效率以及故障模式识别的准确性。
苗长新, 申坤, 钟世华, 柳狄
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He jishu神经网络可以基于大量数据学习输入输出变量之间的关系，具有强大的拟合能力，在包括核工程计算领域常用作程序的代理模型。中子输运计算作为中子学模拟的核心环节之一，其耗时较长的问题可以利用神经网络模型来解决。然而，神经网络模型具有一系列超参数需要设置，而手动调节这些超参数工作量大，重复繁琐，只能依靠经验进行，而且求解不同问题时这些超参数不可复用。为了解决以上问题，本文提出了一种采用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）的算法来调节神经网络超参数，结合了自适应学习率衰减、损失函数优化方法 ...
张 凡 +5 more
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Dianci bileiqi, 2014 谐波的检测分析对于电力系统谐波治理非常重要,但常用的FFT检测方法存在频谱泄漏及栅栏现象等缺陷,加窗插值算法的使用一定程度上弥补了这些不足却又增大了计算量和存储容量要求;人工神经网络具有快速处理数字信号能力,本文以谐波离散傅里叶变换后的三角函数和傅里叶系数分别作为BP网络的隐层神经元和权值可获得了一种训练速度更快的神经网络;通过该神经网络算法和效果相对较好的几种FFT插值算法的仿真实例比较,验证了该算法能够更快更精确地对电力系统谐波进行分析,对谐波治理具有较大意义。
李德超
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野生动物学报, 2023 针对使用粪便显微分析法时对食草动物粪便中植物表皮细胞人工分类困难且效率低的问题，提出一种基于多轴注意力的双通道神经网络分类方法，用于自动识别显微镜下食草动物粪便中残留的植物表皮细胞种类。首先，获取粪便中残留的植物表皮细胞图像，作为神经网络模型的输入；引入多轴注意力机制提高网络特征提取能力，同时降低注意力导致的计算复杂度；构建局部和全局通道，提高网络对植物表皮细胞图像信息的获取能力；最后将2个通道提取的特征进行融合，完成对植物种类的识别。此外，应用移动倒置瓶颈卷积（MBConv）模块进行模型的轻量化处理 ...
马光凯 +4 more
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Gaoya dianqi, 2020 由于高压断路器运行过程中产生的状态数据庞大,传统的基于人工神经网络的高压断路器故障诊断方法在针对这一问题时存在网络结构复杂、训练过程费时、诊断速率缓慢的缺点。由此,文中提出RST粗糙集结合SOM自组织特征映射网络的方法,通过RST理论对断路器故障数据中的各个属性进行评价并寻找最小属性集,以此消除特征信息中存在的冗余属性,得到约简决策表,并将新形成的故障特征数据作为输入结合自组织特征映射网络进行高压断路器故障诊断。经过验证,在确保整体准确率能够达到91%的情况下,缩短了训练时间,简化了网络结构 ...
黄新波 +4 more
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Study on the Sustainability of Public Finance in China——Based on BP Artificial Neural Network Model [PDF]
, 2013 随着科学发展观战略思想的提出，树立“全面、协调、可持续的发展观”成为政府工作包括财政工作的指导思想。而在后金融危机时代，政府积极财政政策和稳健货币政策的实施，重新引起了人们对我国财政可持续性的担忧与思考。财政可持续性与经济发展存在着相互促进的密切关系，财政可持续发展是一国经济可持续发展的重要保障，然而我国财政在其可持续发展道路上仍存在着许多问题和缺陷，这必将不利于我国整体经济的有序健康发展。因此对我国财政可持续性的现状进行深入研究具有重要的现实意义。 本文以我国财政的可持续性为研究对象 ...
蔡晶
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