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Gaoya dianqi, 2003 针对传统自适应重合闸存在的缺陷,提出了基于人工神经网络的自适应重合闸方法,并设计了一个3层BP神经网络,利用EMTP进行仿真计算,仿真结果表明,该网络具有较好的识别性能。
陈璟华, 陈少华, 杨宜明
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He jishu对于反应堆热工水力参数的预测，现有的研究多使用单一神经网络的预测方法，但在噪声较大的情况下，单一神经网络不能很好地剔除噪声的影响。本文使用基于经验模态分解法（Empirical Mode Decomposition，EMD）与奇异谱分析法（Singular Spectrum Analysis，SSA）结合自适应径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBF）的组合模型提高堆芯热工参数瞬态预测的精度。采用1/2中国实验快堆（China ...
赵 梓炎 +4 more
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Gaoya dianqi, 2022 采用阶梯升压法进行油纸绝缘沿面放电与气隙放电实验,根据放电发展过程的差异将局部放电划分成4个阶段:放电初始阶段、放电发展阶段、放电稳定阶段和临近击穿阶段,分析两种模式下放电特征参量的发展规律。提取放电相位分布(PRPD)图谱的29个统计特征参量,通过局部线性嵌入算法降维得到新的六维特征参量,采用概率神经网络(PNN)算法对两种放电模式下油纸绝缘放电发展阶段进行识别,并与广义回归神经网络(GRNN)模型以及反向传播神经网络(BPNN)模型进行比较,发现其识别结果更加准确。
孙长海 +5 more
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The research on multi-source information fusion method in Fire Monitoring System [PDF]
, 2015 火灾是威胁人民生命安全和社会发展最为经常、普遍的灾害之一。近年来，室内火灾发生率在全球所发生的火灾中占比约百分之八十以上。国际消防技术委员会对这个现象非常的重视，希望各国的相关部门可以对此采取有效的措施。各国为此都采用了比较有效的方法，也就是利用信息科技技术手段对室内火灾环境进行监测预防，使得火灾得到有效防控。 生活中普遍的火灾监测系统中多采用烟雾传感器监测单一的环境参量，并简单地通过阈值法来判断火灾情况。这难免会因为传感器失灵，自然环境影响等不可抗拒的因素造成系统误报或是漏报的概率变大 ...
缪瑛
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, 2019 为克服传统的基线模型算法(如BP神经网络算法)存在的泛化能力不高、鲁棒性差且容易陷入局部最优解等缺点,构建了基于堆叠降噪自动编码器(SDAE)的航空发动机燃油流量基线模型,利用民航发动机的真实飞行数据对基线模型进行训练与验证,并与基于BP神经网络的基线模型进行对比分析。结果表明:基于SDAE的燃油流量基线模型具有更高的精度和更强的鲁棒性。中央高校基本科研业务项目(20720180120 ...
卿新林 +4 more
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Shiyou jixie, 2011 针对输气干线优化设计属于约束非线性混合离散变量优化设计问题，采用以并行计算为基础的连续型Hopfield神经网络进行求解，将实际问题的优化解与神经网络的稳定状态相对应，把实际问题的优化过程映射为神经网络系统的演化过程。结果表明，CHNN算法能显著减小计算量，降低求解模型的计算复杂度，其优化效果优于模拟退火算法和方案比较法，可在保证各项约束的前提下，达到投资最小化，对输气干线优化设计和设计方案的优选具有一定的工程指导意义。
周昊, 段善宁, 周宁, 文涛
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Gaoya dianqi, 2000 介绍了一种用于信号分类识别的小波神经网络，其网络权值由小波函数集充当，并在学习过程中应用了共轭梯度法。将此小波神经网络用于变压器油色谱诊断，经仿真计算，证实它具有比ＢＰ网络更好的逼近性能，可以达到较高的准确率。
李红雷, 肖登明, 赵杰, 潘勇斌
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Gaoya dianqi, 2023 绝缘和机械故障是气体绝缘金属封闭开关设备（gas insulated metal-enclosed switchgear,GIS）中占比最大的故障类型，准确的故障诊断和状态评价对保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。深度学习方法已成为故障诊断领域的主流，但传统卷积神经网络需要强大的计算资源，在计算能力一般的智能终端设备中难以应用。为此，文中提出了基于轻量级卷积神经网络的GIS绝缘和机械故障诊断方法。首先，采用空间可分离卷积代替传统卷积构造EffNet轻量级卷积神经网络，大幅度降低了模型的计算量；其次 ...
杨为 +4 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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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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