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一种在线分析变压器故障特征气体的智能传感器

open access: yesGaoya dianqi, 2004
在线监测变压器油中溶解气体可有效地分析变压器绝缘状况,在线监测用气体传感器是实施该技术的关键。针对半导体气体传感器的交叉敏感特性,提出了将气体传感器阵列与人工神经网络技术相结合,利用6个半导体气体传感器组成传感器阵列,采用BP神经网络进行模式识别。大量的试验证明,所提出的智能传感器可有效地提高H2,CO,CH4,C2H4,C2H2,C2H66种气体的分辨率和检测灵敏度。
佟继春, 陈伟根, 陈荣柱
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基于改进胶囊网络的绝缘子破损识别与定位

open access: yesDianci bileiqi, 2021
针对接触网绝缘子破损识别,传统的特征匹配和神经网络分类识别率较低,同时因其需要人工提取和训练等问题,识别速率也较慢。相比传统卷积神经网络(CNN),胶囊网络(CapsNet)首次采用矢量作为输入,可以很好的保留目标的方向,角度等特征信息,更适合于识别复杂背景下的绝缘子。因此提出一种基于改进胶囊网络和CV模型结合的绝缘子破损识别算法,通过1×1归约层和3×3卷积层简化传统9×9胶囊网络的卷积层,并采用优化算法进行参数寻优,缩短训练权重时间,同时输出量保留方向角度,能更准确对棒形 ...
卞建鹏   +4 more
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神经网络在布里渊光时域分析仪温度提取中的应用(特邀)

open access: yesGuangtongxin yanjiu, 2017
文章回顾了本研究小组将人工神经网络(ANN)和深度神经网络(DNN)用于提取布里渊光时域分析仪(BOTDA)传感系统中的温度分布信息的研究工作。在对ANN或者DNN模型进行适当的训练之后,沿被测光纤的温度分布信息能够被训练完成的ANN或DNN从实验获得的布里渊增益谱(BGS)中直接提取出来,而不需要像传统的洛伦兹线型拟合(LCF)方法一样先对BGS拟合得到布里渊频移(BFS),再将其转换成温度信息。实验结果展示出了用ANN和DNN进行温度提取的方法相比于用传统LCF方法的优势。
余长源, 王碧炜, 王亮, 吕超
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高强方钢管高强混凝土长柱偏压性能

open access: yesJianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2022
为研究高强方钢管高强混凝土偏压长柱力学性能,基于已有的偏压试验研究,进一步分析了偏压柱破坏形态、荷载-挠度曲线、弯矩-曲率曲线和应变发展规律,探讨了偏心率与长细比对构件塑性发展等力学性能的影响。结合ABAQUS数值模拟研究了不同偏心率的偏压柱工作机理,并由此进一步分析了材料性能参数与构件几何参数对偏压柱的受力性能影响。基于试验与数值模拟,采用《钢管混凝土结构技术规范》(GB 50936—2014)和人工神经网络模型对68个试件的极限荷载Pu及其弯矩Mp值进行预测。结果表明,《钢管混凝土结构技术规范 ...
李帼昌   +5 more
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A Study of Unsupervised Adaptive Resonance Network in Clustering Algorithms [PDF]

open access: yes, 2005
随着人类文明脚步的加速,应用领域的拓宽,有效利用已有的信息变得越来越重要,数据挖掘技术的出现,解决了信息增长和利用不足之间的矛盾。聚类分析作为主要的数据挖掘工具已经被应用在许多领域,成为数据挖掘领域研究的一项重要课题。本论文通过深入研究和分析了各种聚类方法,如划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等的基础上,分析了这些方法在特定领域特定条件下可以取得良好的效果,并发现当处理数据为海量数据时,这些方法不能进行有效和实际的聚类挖掘。针对这样的问题以及聚类结果的不可预测性的特点 ...
褚娜
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基于卷积神经网络的地震与爆破识别模型及其在广东地区的初步应用

open access: yesDizhen xuebao
本文基于AlexNet卷积神经网络模型,提出了一种数据处理简单、准确率高的人工爆破波形识别方法。利用广东省地震台网记录,选取人工分析入库的天然地震和人工爆破事件数据源对模型进行训练和测试,搭建了一个适用于广东地区的爆破自动识别器,并对广东地区540个波形进行测试。结果显示,运用该模型所得天然地震事件的精确率、召回率以及F1分数均大于0.98,而人工爆破事件的识别精确率、召回率以及F1分数均大于0.90。表明该模型可以高效准确地判别广东地区天然地震与人工爆破波形,比人工识别方法更稳定、准确和高效。
Xiaoyan Zeng   +5 more
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A Study of Predicting Financial Distress In China’s Listed Companies Based on BP neural network [PDF]

open access: yes, 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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应用BP神经网络实现环境监测的优化布点 [PDF]

open access: yes, 2000
环境测点的合理布设关系到只用少量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境质量 ,采用传统的优化统计模型对监测数据进行分析处理一般较繁。基于人工神经网络应用于模式分类与识别具有适应能力强、客观性好的特点 ,提出将人工神经网络BP算法与逐步聚类分析的思想相结合 ,实现对环境测点的逐步聚类优选 ,用该方法对贵阳市1992~1993年期间的16个大气环境测点的监测数据进行优选 ,得到的6个优选点符合实际结果国家“九五”重点科技攻关项目!(96—911—08 ...
彭荔红, 李祚泳
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Predictions of Amount of Sediment and Rate of Sediment in Watershed Using B-P Network [PDF]

open access: yes, 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。Predictable models of amount of sediment and maximal rate of sediment in a watershed are presented using B-P artificial neural ...
彭荔红, 方志山, 李祚泳
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数字说话人脸生成技术综述

open access: yes大数据
在现代计算机视觉和自然语言处理的交叉领域,数字说话人脸生成技术已经成为一个越来越重要的研究主题。数字说话人脸生成技术专注于依据预定的文本或音频序列生成逼真的人脸图像。近年来,深度学习方法,如卷积神经网络、生成对抗性网络以及神经渲染场在此领域已经表现出了显著的应用价值。这些方法不仅引起了学术界的广泛关注,而且在工业界得以实际应用,用于解决图像处理和计算机视觉方面的具体问题。尽管已经取得了一定的进展,实际应用这些方法仍然面临诸多挑战。综合分析和评估深度学习方法在数字说话人脸生成方面的具体实现 ...
张冰源, 张旭龙, 王健宗, 程宁, 肖京
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