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Gaoya dianqi, 2002 人工神经网络在变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的BP算法具有易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点 ,给故障诊断带来不便。为此提出利用进化算法优化人工神经网络结构的初值 ,利用可靠性分析技术对输入数据进行处理 ,从而有助于较快获得最佳的权值矩阵 ,实现变压器故障诊断。
臧宏志, 徐建政, 俞晓冬
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Gaoya dianqi, 2019 为了快速准确诊断高压断路器是否发生操作机构故障,文章提出了一种基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断方法。该方法首先分析高压断路器的分（合）闸线圈电流,提取时间和电流特征参数t1、t2、t3、t4、t5、I1、I2、I3,然后在RBF神经网络增加模糊化层,对特征参数进行相对模糊化运算,最后将模糊化后的特征参数输入到RBF神经网络进行故障识别、分类。该方法以ABB VD4高压断路器的88组实验数据为训练样本建立4种高压断路器操作机构的模糊RBF神经网络故障诊断模型,12组测试样本来验证其准确性 ...
林琳, 陈志英
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, 2006 一些复杂的优化问题用传统的运筹学方法很难找到最优解,而神经网络本身具有很强的自适应性、鲁棒性和非线性复杂问题的搜索能力,在解决这些问题上有很大的优势。本文探讨了几种用于解优化问题的神经网络的方法,考察了这些神经网络在优化问题的研究进展。在此基础上,提出了一些有待研究的问题。国家教育部新世纪优秀人才支持计划资助(NCET-04 ...
朱建平, 林静怡
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, 2009 建立以合作为主要特征的组织际关系是企业获得竞争优势的重要手段,提出一种基于关系强度框架的组织际关系分类,该方法是以基于交易关系的经济和行为维度而建立起来的关键中介变量集为度量指标,把组织际关系分为4种类型:双边关系、周期性关系、层级关系以及分散关系。通过实证研究对交易关系中的供应商进行分类,为管理者分析和计划组织际关系的发展提供一种机制 ...
严静, 刘震宇, 张群洪
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Guangtongxin yanjiu, 2013 为补偿压力传感器的温度漂移,将BP（后向传播）神经网络应用于压力传感器的温度补偿中,同时应用变尺度法对BP神经网络学习算法的缺陷进行改进,采用L-M学习算法的下降方向进行搜索,有效解决了算法失效问题;采用乘以放大倍数和加上扰动项的策略,从而放大权值更新向量和权值导数更新向量,有效解决了溢出问题。仿真结果表明,该方法有效地抑制了温度对压力传感器输出的影响,提高了传感器的稳定性和准确性。
孙艳梅, 苗凤娟, 宋志章
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Gaoya dianqi, 2017 为提高风电场发电功率预测的精度,提出一种基于Elman神经网络和实测风速功率数据的短期风功率预测方法。根据风速和风电功率历史数据来拟合风电机的风速功率曲线;建立基于Elman神经网络的短期风功率预测模型,并利用遗传算法对网络参数进行优化。最后,将文中预测模型应用到实测数据验证模型的有效性,结果表明了模型的先进性。
王一珺, 贾嵘
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基于量子遗传神经网络与D-S证据理论的断路器机械特性故障诊断
Gaoya dianqi, 2018 针对目前断路器故障诊断系统诊断结果不精确的现状,提出一种量子遗传神经网络与D-S证据理论的方法,利用小波包变换和频带分析技术,得到分合闸线圈电流与机械振动波的高频及低频信号,提取2类信号每个频带的能量值分别作为2个独立的量子遗传径向基（RBF）神经网络的输入量,并得到2个初步诊断结果,最终利用D-S证据理论技术将2个RBF神经网络的评价结果融合。实验结果表明:量子遗传算法改进的RBF神经网络收敛速度快,结果精确;同时,D-S证据理论融合后的诊断结果准确度更高,并且诊断结果可信度提升。
刘建华, 周明平, 侯川川
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[Optimized decomposition of dynamic electroencephalography-functional near infrared spectroscopy brain functional networks for the analysis of repetitive transcranial magnetic stimulation combined with motor training]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiLu J +6 more
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[Research on weighted hypergraph attention neural network for the diagnosis of psychiatric disorders using brain functional connectivity networks]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiLin X +7 more
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[Prediction of hemodynamic parameters in pathological arterial vessels based on physics-informed neural networks]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiJi M +5 more
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