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基于改进PCA-SOM的电静压伺服作动器油滤堵塞故障诊断 被引量:4
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作者 陈换过 刘培君 +1 位作者 俞杭 肖雪 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期799-805,共7页
针对电静压伺服作动器(EHA)的油滤堵塞故障,提出利用可调式球头油堵预置不同程度的油滤堵塞工况进行数据采集,并在传统自组织映射神经网络(SOM)的基础上,引入主成分分析(PCA)法,利用各元主成分贡献率对神经元竞争域值各维系数进行修订,... 针对电静压伺服作动器(EHA)的油滤堵塞故障,提出利用可调式球头油堵预置不同程度的油滤堵塞工况进行数据采集,并在传统自组织映射神经网络(SOM)的基础上,引入主成分分析(PCA)法,利用各元主成分贡献率对神经元竞争域值各维系数进行修订,提出了改进PCA-SOM神经网络对系统堵塞状态进行判识。研究结果表明,与传统SOM神经网络和PCA-SOM神经网络相比,改进PCA-SOM神经网络在提高聚类效果的同时,提高了模型的准确率和训练速度,在EHA的油滤堵塞故障诊断中有更好的适用性。 展开更多
关键词 电静压伺服作动器 改进主成分分析法-自组织映射神经网络 油滤堵塞 故障诊断
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A weighted selection combining scheme for cooperative spectrum prediction in cognitive radio networks
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作者 Li Xi Song Tiecheng +2 位作者 Zhang Yueyue Chen Guojun Hu Jing 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2018年第3期281-287,共7页
A weighted selection combining (WSC) scheme is proposed to improve prediction accuracy for cooperative spectrum prediction in cognitive radio networks by exploiting spatial diversity. First, a genetic algorithm-base... A weighted selection combining (WSC) scheme is proposed to improve prediction accuracy for cooperative spectrum prediction in cognitive radio networks by exploiting spatial diversity. First, a genetic algorithm-based neural network (GANN) is designed to perform spectrum prediction in consideration of both the characteristics of the primary users (PU) and the effect of fading. Then, a fusion selection method based on the iterative self-organizing data analysis (ISODATA) algorithm is designed to select the best local predictors for combination. Additionally, a reliability-based weighted combination rule is proposed to make an accurate decision based on local prediction results considering the diversity of the predictors. Finally, a Gaussian approximation approach is employed to study the performance of the proposed WSC scheme, and the expressions of the global prediction precision and throughput enhancement are derived. Simulation results reveal that the proposed WSC scheme outperforms the other cooperative spectrum prediction schemes in terms of prediction accuracy, and can achieve significant throughput gain for cognitive radio networks. 展开更多
关键词 cognitive radio network cooperative spectrumprediction genetic algorithm-based neural network iterativeself-organizing data analysis algorithm weighted selectioncombining
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利用PARAFAC及SOM研究不同来源及粒径胶体的三维荧光光谱特征 被引量:2
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作者 聂明华 黄娴 +3 位作者 晏彩霞 杨毅 周俊良 刘敏 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期3672-3681,共10页
利用三维荧光光谱法(3D-EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和自组织神经网络分析(SOM),解析了不同来源水体中不同粒径胶体的荧光特性,同时与挑峰法进行比较,以期寻找一种更好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法.基于PARAFAC模... 利用三维荧光光谱法(3D-EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和自组织神经网络分析(SOM),解析了不同来源水体中不同粒径胶体的荧光特性,同时与挑峰法进行比较,以期寻找一种更好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法.基于PARAFAC模型,研究区水体中不同粒径胶体共解析出2个类腐殖质荧光峰(C1和C3)及3个类蛋白荧光峰(C2、C4和C5).其中,300 k Da^1μm分级胶体荧光强度最高,C1、C2、C3组分的荧光强度随粒径增大而增强,C4、C5组分的荧光强度随粒径增大而减弱.不同来源胶体(生活污水:进水和出水;农业污水:大盈和天恩桥;天然水体:吴淞口)的荧光强度变化大致规律为:吴淞口>进水>大盈>天恩桥>出水.SOM分析结果与PARAFAC一致,且可视化程度更高,但EEM-SOM模型存在输入变量多、兼具挑峰法缺点的问题.而PARAFAC-SOM模型不仅兼具了前两者的优点,还具有输入变量少、运行时间短、可靠性高等优点.同时,该模型还成功应用于胶体其他理化参数的分析(Parameters-SOM模型),使得前期工作结果系统性更强、更直观.因此,PARAFAC-SOM模型是相对较好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法. 展开更多
关键词 胶体 粒径分级 三维荧光光谱 平行因子分析 自组织神经网络分析
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