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Gaoya dianqi, 2021 针对传统基于BP神经网络磁滞模型收敛速度慢、建模过程需要对磁特性的表征参数进行复杂的人工提取等问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的电工钢片矢量磁滞特性模拟的方法,该模型将磁通密度的时间序列数据和磁场强度的幅值和相位作为卷积神经网络的训练数据,利用残差模块提高卷积神经网络的收敛速度。改进模型既可以避免传统磁滞模型中繁杂的人工特征提取的过程,也可拓展应用于特征参数不易提取的非正弦激励下磁滞模型的建立。通过对比不同网络结构的磁滞模型,改进的深层卷积网络磁滞模型既能减少迭代次数,又能保证磁滞特性模拟的精细性。
董纪兴 +3 more
doaj
Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对汽车低速制动时的蠕动颤振表现主要依靠人工主观评价，存在成本高、耗时长、易受人员主观性影响等问题，提出了一种基于机器学习模型的智能评价方法。首先，研究并提取了颤振信号的特征；其次，采用支持向量机（support vector machine，简称SVM）和K近邻算法（K nearest neighbors，简称KNN）2种机器学习模型进行制动颤振的智能评价；然后，提出基于概率密度特征的特征排序与筛选算法，将特征从39维筛选至11维，以提高机器学习模型的准确率；最后，通过对比试验发现 ...
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A tracking algorithm of infrared sequence based on multi-model integration [PDF]
, 2017 2014-2015 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalVersion of ...
Chen, PF, Shi, WZ
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Gaoya dianqi, 2014 基于绝缘子泄漏电流可以有效预测绝缘子的污秽度,污闪、冰闪发生的可能性以及绝缘材料的老化状况,绝缘子泄漏电流特征量的提取和选择对其外绝缘状况以及材料老化状况预测的准确性具有重要影响。针对绝缘子泄漏电流特征量提取及应用方面的研究开展得已经非常广泛,非常有必要进行系统地综述。笔者对泄漏电流应用于绝缘子污秽度、污闪及冰闪电压预测、绝缘材料老化状况监测几个方面进行了系统地综述,将泄漏电流特征量分为幅值类特征量、波形及谐波类特征量和其它常见特征量3大类,系统介绍了各个特征量的研究进展 ...
苗鹏超, 徐志钮
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Study on Ensemble Algorithm for Multi-class Gene Microarray Datasets [PDF]
, 2015 集成学习是当前机器学习领域的一个研究热点，具体到多分类问题，旨在通过一组差异的分类器共同解决起初的多分类问题，然后经过大多数投票等策略将各个分类器的输出结果进行融合。集成多分类算法相比于单个的优秀分类器往往性能上更准确、更稳定，同时还具有更强的泛化能力。在解决多分类问题时，基于纠错输出编码算法（ECOC）。这是解决多分类问题的一种灵活、高效的算法框架，关键要点是将多分类转变为多个二分类问题。此外，遗传规划算法可用于解决二分类问题，通过进化计算得到准确的分类规则。本文在已有的研究基础上 ...
曾志浩
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Gaoya dianqi, 2001 本文将分形理论应用于局部放电模式识别 ,从统计图谱中提取分形特征。在局部放电模式试验基础上 ,采用计盒数的分形维数算法 ,从大量的局部放电样本中提取分形网格维数特征参数 ,提高了局部放电模式的准确性。
李剑 +4 more
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基于机器学习的沟谷地貌识别模型对比——以黄土高原典型流域为例
Shuitu Baochi Xuebao, 2023 探索沟谷地貌空间分布与环境控制特征之间的联系并构建沟谷地貌准确提取模型,对大尺度范围沟谷提取具有重要意义。基于人工提取黄土高原典型流域沟谷地貌样本,结合不同时期的Landsat8 OLI影像数据和DEM数据,建立随机森林模型确定黄土高原沟谷地貌提取最佳影像时期和最佳组合特征,基于最优模型参数,对比其与支持向量机和人工神经网络沟谷提取模型效果,验证模型泛化能力。结果表明:(1)黄土高原沟谷提取的最佳影像时期为12月,最佳组合特征集为Red、Blue、H、SWIR1、PNT、Coastal ...
范天程 +5 more
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Research on Epileptic EEG Signal Classification Based on Particle Swarm Optimization and RBF Neural Network [PDF]
, 2017 癫痫是一种危害人类健康的常见病和多发病之一，随时随地地发作给患者身心健康造成很大影响，在很多国家已经成为神经系统很受重视的高发疾病。脑电图是常用于辅助检测癫痫的一种重要手段，但是癫痫患者的脑电图不总是显示异常，所以依靠观察脑电图进行癫痫脑电识别依然存在问题，而且经过研究发现癫痫具有较强的随机性、非平稳性和非线性等特点，对癫痫疾病相关的研究带来较大的困扰。因此如何有效地提取脑电特征来表征癫痫脑电特征的信息，是进行癫痫诊断的首要问题。 针对癫痫脑电信号具有的随机性、非平稳性以及非线性等特点 ...
李坤森
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Gaoya dianqi, 2020 为了对变压器有载分接开关的运行状态进行识别,该研究首先对其运行状态和故障特征进行总结分析,针对分接开关运行过程中产生的振动信号,利用集合经验模态（EEMD）分解为多个固有模态函数分量（IMF）,再经过希尔伯特变换法,结合能量熵提取得到基于时频分析的特征向量。将特征向量输入自适应遗传算法（AGA）优化的BP神经网络模型中进行故障识别,并进行数据仿真,与相空间重构后提取的特征向量（PPDC）进行对比,验证不同网络模型下,所提方法的识别准确率和收敛速度。结果表明,以PPDC故障样本作为模型输入时 ...
曹宏
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Design and Implementation of Music Learning Community System for an University [PDF]
, 2015 随着互联网技术的迅猛发展，人与人之间的连接更加频繁。当前碎片化时间学习使得人们的知识获取或者技能学习受到了严重影响。网络学习社区逐渐成为人们日常工作和学习的必备工具。高等院校在线学习社区也逐渐发展起来。高校学校社区的参与者主要是学生、教师，其具有相对固定的联系，生活环境相似，并且都是教育教学活动的参与者。高校学习社区的目标就是知识的创造、传播，达到认知的目的。高校师生通常是有强烈知识渴求的人。信息技术和互联网的发展，信息的传播效率极高，成本很低。本文将以高校的音乐教学领域作为切入点 ...
黄鹏
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