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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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Visual Analysis of Literature Review of Phase Space Reconstruction [PDF]
, 2017 为探究相空间重构理论至今为止的发展历程及前景,特以CiteSpaceⅢ可视化引文分析软件为工具,通过文献计量学研究方法,对来自于Web of; Science平台的与phase space reconstruction相关1; 500篇文献按时间分布、空间分布、引文及作者分布的情况进行了汇总整理,并以图、表的形式展现。根据关键词和共现图及关键词时区图,重点考察了相空间重; 构理论的研究热点及趋势。研究表明,该理论的发文量逐年增加且势头强劲;在工程、技术领域的应用越发广泛;与多种算法相结合 ...
孟力, 毕叶平
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Dizhen xuebao以江苏地震台网中心搜集并标注的天然地震、人工爆破和塌陷事件为试验数据样本，提出了一种基于格拉姆角场和多尺度残差神经网络的新的地震事件分类方法。首先对波形数据进行滤波、归一化等预处理，然后应用格拉姆角场对地震波形数据进行二维编码得到二维图像，再将此经过编码后的图像作为多尺度残差神经网络的输入进行分类模型的训练和测试，从而得出分类结果。采用上述方法对1 078个天然地震台站记录、981个爆破台站记录和830个塌陷台站记录进行试验，结果显示：最终以单条波形为单位的地震事件分类准确率为92.55 ...
Wei Liu +4 more
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Neural network model based on hybrid algorithms and its application in runoff for ecasting [PDF]
, 2014 为了提高径流预报的精度,采用一种基于粒子群和遗传的混合方法同时优化人工神经网络结构、连接权和偏置,在进化过程中采用训练样本和验证样本共享适应度技术,并以此建立径流预报模型。通过对柳州径流实例分析,并与离子群优化的人工神经网络模型、遗传进化的人工神经网络模型和时间序列模型方法对比,研究结果表明,该方法学习能力强、泛化性能高和有效提高系统预测的准确率,为获得更高预测精度的径流预报提供了一种有效的建模方法。In order to improve the accuracy of runoff ...
吴建生, 曾文华, 蒋林利
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Dianci bileiqi, 2014 基于《雷电防护第2部分:风险管理》（GB/T21714.2—2008）及BP人工神经网络理论,利用MATLAB软件建立了一个三级BP网络预警模型,经过网络训练、网络检测得到训练成熟的普通建筑雷灾风险BP网络评价模型。BP神经网络的运用有助于评价模型更加准确客观地反映建筑物雷灾风险各影响因素与最终风险评价结果之间的非线性关系。为了验证该评价模型的评判效果,除对训练成熟的网络评价模型进行检测,还进一步选取《雷电防护第2部分:风险管理》（GB/T21714.2—2008）中提供的评估实例进行验证性评估 ...
华晨辉, 杨仲江, 罗骕翾, 路明
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logistic多元回归和人工神经网络在肺CT判断肺癌病理分型中的应用
Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2013 目的应用logistic多元回归分析方法和人工神经网络技术建立通过肺CT判断肺癌病理分型的诊断模型。方法回顾性分析2010年1月-2013年2月吉林大学中日联谊医院初诊的218例肺癌患者的CT影像特点,其中鳞癌96例,腺癌76例,小细胞癌46例;采用χ2检验对各病理类型与性别、年龄及各影像学征象进行单因素分析;应用logistic多元回归分析方法和人工神经网络技术分别建立判断肺癌病理分型的诊断模型。结果卡方检验结果显示性别、部位、肿块大小、磨玻璃征、胸膜凹陷征 ...
李建新 +4 more
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A Study of Predicting Financial Distress In China’s Listed Companies Based on BP neural network [PDF]
, 2005 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。本文应用人工神经网络技术对中国上市公司陷入财务困境进行了研究。本文首先回顾了财务困境和人工神经网络技术研究的现状和发展，对传统研究方法和智能方法进行了比较，给出了采用人工神经网络作为上市公司财务困境研究方法的依据 ...
廖卫强
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Shuitu Baochi Xuebao, 2001 提出了应用B-P人工神经网络,建立流域输沙量和最大输沙率的预测模型.以降雨量、降雨历时、洪峰流量和洪量等因子建立的李子溪流域的输沙量和最大输沙率的B-P网络预测模型效果表明拟合率达90%左右,预留检验报准率在75%以上.
彭荔红 方志山 李祚泳
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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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Design and Implementation of Student’s Comprehensive Quality Management System Based on ANN [PDF]
, 2014 学生综合素质是高校学生在校期间在思想品德、学习能力和技能、心理健康等多方面综合性的评价体系，是充分体现整体素质和能力的重要指标，也是学生综合素质的重要档案资料部分。随着经济发展，社会对人才需求也不断提高，高等教育培养目标也由原来少数“精英”转变为高素质创新型人才的培养。高素质、创新型人才不再以理论知识为唯一衡量标准，学生综合素质培养和管理更加突显其重要性。随着高校扩招，以人工为主的传统学生综合素质管理模式已不适应发展的需求。充分利用软件信息技术来改进管理，促进学生综合素质管理效率的提高，做到检索迅速 ...
林霞
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