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Gongye shui chuli, 2018 构建了磁絮凝处理矿井水实验装置，并使用RS485接口经串口协议与计算机MFC控制程序交换数据。根据实验装置所得数据，采用C++调用Matlab Engine实现GA-BP和GRNN神经网络的训练、预测与准确度的分析。由分析可知，GA-BP神经网络初始化参数较多，预测结果平均绝对误差为21.849，个体适应度在进化次数为35时趋于平稳，适应度达到82%。GRNN神经网络初始化仅需要调整光滑因子，当光滑因子取0.75时，预测平均绝对误差为10.726。通过比较GA ...
张晓航 +6 more
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Gaoya dianqi, 2022 为兼顾操作冲击电压、雷电冲击电压作用下对CVT的补偿效果,针对CVT的操作、雷电冲击响应所含的频率分量相差较大,本文提出了一种基于分类器和双路BP神经网络还原CVT一次侧波形的方法。通过设置频率分点计算高于频率分点的小波能量曲线以区分冲击电压类型,进而将冲击电压响应输入对应的双路BP神经网络神经元。通过多组雷电、操作冲击电压波形对神经网络进行训练,并验证了该方法能够兼顾CVT的非线性,模型具有波形适应性。现场应用表明,该方法可以用来对CVT进行暂态电压传递特性补偿 ...
谢施君 +5 more
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Dianci bileiqi, 2006 介绍了BP神经网络在MOA故障诊断中的应用情况。运用Matlab神经网络工具箱对避雷器故障进行训练,比较可知,采用改进的自适应修改学习率算法,具有较好的网络收敛性能和稳定性,并且能够有效解决局部最小问题,但是隐含层神经元数目只能通过试凑法得到。实例分析表明,运用神经网络方法能较为准确诊断避雷器故障,能够有效地克服单纯隶属函数对正常运行工况的误诊断。
方庆, 陈柏超
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Gaoya dianqi, 2016 人工神经网络技术已经在变压器的状态诊断得到应用,为了克服故障分析中BP神经网络存在的不足,提出了一种自适应混沌粒子群优化神经网络在变压器故障诊断的新方法。该算法通过进化速度因子和聚集因子调整惯性权重,并改进学习因子,引入混沌系统,构成混沌粒子群算法优化神经网络参数,有效地克服常规BP算法训练收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。最后基于DGA对变压器故障实例分析仿真,对比常规变压器诊断方法结果表明,该算法能够提高诊断效率以及故障模式识别的准确性。
苗长新, 申坤, 钟世华, 柳狄
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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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Gaoya dianqi, 2022 为了对震后特高压变压器套管的受力状态及破坏与否进行快速评估与判断，选择1100 kV变压器套管为研究对象，建立Abaqus精细化有限元模型，选取输入200条地震动分析以获得所需重要位置的地震动力响应数据。以误差反向传播原理为核心算法建立BP神经网络模型，采用顺序取样及随机取样的方式依次对BP神经网络模型进行训练、预测及比较，进而用于评估套管震后力学性能。结果表明：套管有限元模型可以较好地拟合振动台试验数据，能准确模拟套管—支架体系的地震响应；BP神经网络模型能够对空气侧瓷套底部应力峰值做出准确预测 ...
熊超诣, 刘匀
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Gaoya dianqi, 2017 针对学习向量量化（learning vector quantization,LVQ）神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法（mind evolutionary algorithm,MEA）优化LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别模型。该模型采用K交叉验证来确定LVQ网络竞争层中最佳神经元数目,并在此基础上利用思维进化算法寻找LVQ网络的最优初始权值,构建最佳的局部放电识别网络模型。对比该模型和BP网络 ...
李亚 +5 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2007 本文利用BP神经网络和逆滤波器提出了一种新的半盲离焦图像复原算法.在小波域,提取特点向量,然后训练BP神经网络,利用训练后的网络估计离焦参数.根据离焦参数得到点扩展函数,利用逆滤波器复原模糊图像.仿真实验结果表明:该方法能有效地复原离焦模糊图像.
李征, 苏理云, 琚生根, 杨舰
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Gaoya dianqi, 2013 憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先,运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后,利用自适应阈值对图像进行分割,并提取图像中与憎水性相关的4个特征量。最后,选择BP神经网络判定绝缘子憎水性等级。分别采用BP标准算法和4种改进算法对网络进行训练,并对测试样本进行了憎水性等级判定。基于4个特征量的BP网络在一定程度上能够准确地判定绝缘子的憎水性等级。各种算法的判定结果表明L ...
汪佛池 +4 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2011 提出了一种基于遗传BP人工神经网络的COSM图像复原算法,利用BP神经网络的学习记忆和泛化能力,通过用一组COSM样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊的模糊三维图像与清晰三维图像之间的非线性映射关系,然后利用训练好的BP神经网络对待复原的COSM图像进行复原处理,从而实现COSM图像复原.复原的三维图像无论在主观视觉还是定量分析上都取得了很好的效果.与传统的图像复原算法不同,该算法免去了解卷积等复杂的运算,不存在病态问题,可广泛应用于模糊图像的复原中并且效果较好.
张建锋 +3 more
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