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连续小波过程神经网络及其仿真研究
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作者 李洋 钟诗胜 张艳 《智能系统学报》 2007年第6期77-81,共5页
在小波分析和过程神经网络理论的基础上,提出了连续小波过程神经网络模型,其隐层为过程神经元,隐层激活函数采用小波函数.该网络结合了小波变换良好的时—频局域化性质及过程神经网络可以处理连续输入信号的特点,因而学习能力强,精度高... 在小波分析和过程神经网络理论的基础上,提出了连续小波过程神经网络模型,其隐层为过程神经元,隐层激活函数采用小波函数.该网络结合了小波变换良好的时—频局域化性质及过程神经网络可以处理连续输入信号的特点,因而学习能力强,精度高.给出了小波过程神经网络学习算法,并以航空发动机滑油系统状态监测为例,分别利用传统BP网络和小波过程神经网络进行预测.结果表明,小波过程神经网络收敛速度快,精度高,优于BP网络的预测能力,同时也为航空发动机滑油系统状态监测问题提供了一种有效的方法. 展开更多
关键词 过程神经 连续小波过程神经网络 学习算法 发动机滑油监测
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基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法
2
作者 耿志强 陈威 +1 位作者 马波 韩永明 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2069-2075,共7页
传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的... 传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的计算空间,提高CNN的整体自适应性.在凯斯西储大学轴承数据集上开展滚动轴承故障诊断方法对比实验.结果表明,与传统基于CNN、快速傅里叶变换-CNN、长短时记忆CNN故障诊断方法相比,所提方法的故障诊断精度分别提高了7.45、4.46和1.53个百分点,CNN的收敛速度更快.在不同工况的泛化任务中,所提方法的平均准确率为99.64%,准确性和泛化能力良好. 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 连续小 自适应激活函数 轴承 故障诊断
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基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型利用光学体积描记术重建动脉血压波信号 被引量:1
3
作者 吴佳泽 梁昊 陈明 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2024年第2期447-458,共12页
目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP... 目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP波的连续值,本研究期望基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。方法构建CNN-LSTM混合神经网络模型,利用重症监护医学信息集(medical information mart for intensive care,MIMIC)中的PPG与ABP波同步记录信号数据,将PPG信号波经预处理降噪、归一化、滑窗分割后输入该模型,重建与之同步对应的ABP波信号。结果使用窗口长度312的CNN-LSTM神经网络时,重建ABP值与实际ABP值间误差最小,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.79 mmHg和4.24 mmHg,余弦相似度最大,重建ABP值与实际ABP值一致性和相关性情况良好,符合美国医疗器械促进协会(Association for the Advancement of Medical Instrumentation,AAMI)标准。结论CNN-LSTM混合神经网络可利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。 展开更多
关键词 连续无创血压监测 容积脉搏 动脉血压 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 混合神经网络
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基于小波过程神经网络的飞机发动机状态监视 被引量:18
4
作者 钟诗胜 李洋 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期68-71,共4页
针对飞机发动机状态监视问题,提出了小波过程神经网络模型。其隐层和输出层为过程神经元,隐层激活函数采用小波函数。该模型结合了过程神经网络可以处理连续输入信号的特点及小波变换良好的时频局域化性质,有更强的学习能力和更高的预... 针对飞机发动机状态监视问题,提出了小波过程神经网络模型。其隐层和输出层为过程神经元,隐层激活函数采用小波函数。该模型结合了过程神经网络可以处理连续输入信号的特点及小波变换良好的时频局域化性质,有更强的学习能力和更高的预测精度。文中给出了相应的学习算法,并以飞机发动机状态监视中排气温度裕度的预测为例,分别利用3层前向过程神经网络和小波过程神经网络进行预测。结果表明,小波过程神经网络结构更简单,收敛速度更快,优于过程神经网络,因而为飞机发动机状态监视提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 过程神经 小波过程神经网络 学习算法 飞机发动机状态监视
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基于小波过程神经网络的短期风速预测 被引量:9
5
作者 徐晓冰 姚莹 王建平 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第10期944-950,共7页
针对风速序列非线性和非平稳性的随机性特点,提出了基于小波过程神经元网络的短期风速预测方法。首先利用相空间重构理论,计算出风速时序的最佳嵌入维数作为网络的输入层节点数,根据小波神经网络的经验公式来选取网络隐含层的节点数初始... 针对风速序列非线性和非平稳性的随机性特点,提出了基于小波过程神经元网络的短期风速预测方法。首先利用相空间重构理论,计算出风速时序的最佳嵌入维数作为网络的输入层节点数,根据小波神经网络的经验公式来选取网络隐含层的节点数初始值,通过调整参数使网络误差达到最小值,得到合适的隐层节点数,并给出相应的学习算法。算例仿真结果表明所提预测方法的可行性,运用本方法与时序ARMA模型对比,其预测结果的精度明显提高。 展开更多
关键词 过程神经网络 小波 相空间重构
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基于小波分析与RBF神经网络的甘蔗制糖结晶过程预测 被引量:3
6
作者 文绍纯 罗飞 +1 位作者 付连续 朱春明 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第2期141-145,共5页
本文针对甘蔗制糖结晶过程中由于传感器失灵引起的变量及参数不可测的问题 ,建立一个甘蔗制糖结晶过程的 RBF(径向基函数 )神经网络模型 ,该模型把小波分析和 RBF神经网络紧密结合起来 .实验结果表明该模型能达到逼近实际煮糖过程的目的 .
关键词 小波分析 RBF神经网络 甘蔗 制糖 结晶过程 预测
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基于连续小波变换和RBF神经网络的气液两相流流型识别方法 被引量:4
7
作者 孙斌 周云龙 +1 位作者 关跃波 赵鹏 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期833-837,共5页
针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征,提出了以多尺度连续小波变换值矩阵的奇异值为特征矢量的流型识别方法。首先对气液两相流压差波动信号进行连续小波变换,得到初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵... 针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征,提出了以多尺度连续小波变换值矩阵的奇异值为特征矢量的流型识别方法。首先对气液两相流压差波动信号进行连续小波变换,得到初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为流型的特征向量,再结合RBF神经网络形成流型的智能识别方法。对水平管内空气-水两相流4种流型的识别结果表明该方法能够有效地识别流型。 展开更多
关键词 流体动力学 气液两相流 流型识别 连续小变换 奇异值分解 径向基函数神经网络
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动态非线性连续时间系统的小波神经网络辨识 被引量:3
8
作者 张兆宁 喻文焕 郁惟镛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期709-712,共4页
将小波神经网络应用于动态非线性连续时间系统的辨识 ,同时为了使神经网络的训练达到全局最优和加速小波神经网络训练的收敛速度 ,提出了信赖域算法 ,并研究了信赖域算法的收敛性 .随后进行了算例仿真 ,证明了所提辨识方法的有效性 .
关键词 动态非线性连续时间系统 小波 神经网络 辨识 非参数辨识 系统辨识
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基于非线性PLS小波基神经网络的动态过程监测 被引量:2
9
作者 赵众 蒋慰孙 顾幸生 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期377-382,共6页
Based on the analysis of wavelet transform and PLS,a new type of neural network:wavelet function based neural network with nonlinear PLS has been proposed and applied to dynamic process monitoring.According to the com... Based on the analysis of wavelet transform and PLS,a new type of neural network:wavelet function based neural network with nonlinear PLS has been proposed and applied to dynamic process monitoring.According to the complicated properties of the noise in the real process,a filter algorithm using orthonomal discrete wavelet transform has been proposed.The theoretical analysis and application results have shown that the algorithms are feasible and effective. 展开更多
关键词 监测 小波变换 神经网络 化工动态过程 化工过程
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极限学习脊波过程神经网络及应用 被引量:5
10
作者 刘志刚 许少华 +1 位作者 肖佃师 杜娟 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期110-116,共7页
为提高页岩的岩性识别精度,首先针对测井曲线连续变化、突变频繁的信号特征,利用脊波变换作为过程神经元的激励函数,提出一种脊波过程神经网络模型;其次通过Ada Boost的动态调整机制迭代调整模型和样本集权重,利用多个弱分类器的线性加... 为提高页岩的岩性识别精度,首先针对测井曲线连续变化、突变频繁的信号特征,利用脊波变换作为过程神经元的激励函数,提出一种脊波过程神经网络模型;其次通过Ada Boost的动态调整机制迭代调整模型和样本集权重,利用多个弱分类器的线性加权构建强分类器;最后为提高AdaBoost中的每个脊波过程神经网络模型的学习速度,提出一种基于满秩分解的极限学习算法,通过Moore-Penrose广义逆求解隐层输出权值。仿真实验以A区的B1井和B2井为例进行岩性识别,通过对比分析验证方法的有效性,识别效果优于其他过程神经网络模型,准确率最高可达90%左右。 展开更多
关键词 极限学习 广义逆 岩性识别 过程神经网络 变换
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多分辨小波过程神经网络及其应用研究 被引量:6
11
作者 李洋 钟诗胜 《智能系统学报》 2008年第3期211-215,共5页
以小波多分辨分析为理论基础,结合过程神经网络模型,建立了具有分层、多分辨和局部学习特性的多分辨小波过程神经网络.该网络充分利用小波函数和尺度函数互补的特性,以及过程神经网络可以处理连续输入信号的能力,能够很好地解决复杂的... 以小波多分辨分析为理论基础,结合过程神经网络模型,建立了具有分层、多分辨和局部学习特性的多分辨小波过程神经网络.该网络充分利用小波函数和尺度函数互补的特性,以及过程神经网络可以处理连续输入信号的能力,能够很好地解决复杂的非线性时间序列的预测问题.给出了相应的学习算法,并以航空发动机排气温度裕度状态监视为例,利用多分辨小波过程神经网络进行预测.结果表明,多分辨小波过程神经网络收敛速度快、精度高.同时也为航空发动机排气温度裕度状态监视问题提供了一种有效的方法. 展开更多
关键词 过程神经 多分辨分析 多分辨小波过程神经网络 学习算法 发动机状态监测
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基于小波和过程神经网络的时序聚类分析 被引量:3
12
作者 葛利 印桂生 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期78-82,共5页
针对时序背景下的聚类问题,提出一种基于小波和改进自组织过程神经网络的时序聚类方法,首先应用小波变换对原时序数据进行小波分解,在保留相关聚类特征的原则下,对信号进行重构;然后将重构信号拟合为时变函数作为过程神经网络的输入,应... 针对时序背景下的聚类问题,提出一种基于小波和改进自组织过程神经网络的时序聚类方法,首先应用小波变换对原时序数据进行小波分解,在保留相关聚类特征的原则下,对信号进行重构;然后将重构信号拟合为时变函数作为过程神经网络的输入,应用改进的竞争算法训练自组织过程神经网络,利用过程神经网络输入为时变函数的特点,将经过小波处理后的时序信号特征充分考虑到聚类分析中,网络提取输入函数隐含的过程式模式特征并进行自组织,给出了改进的竞争学习算法;最后应用UCI数据集聚类结果表明,该方法在聚类正确率、网络运行时间和收敛速度上均有提高,同时在聚类质量、聚类速度方面表现出良好性能,能有效地应用于时序聚类。 展开更多
关键词 时间序列 聚类分析 自组织过程神经网络 小波
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基于模糊小波神经网络的加工过程自适应控制 被引量:2
13
作者 赖兴余 鄢春艳 +1 位作者 叶邦彦 李伟光 《工具技术》 北大核心 2008年第4期71-74,共4页
为了克服模糊控制动态响应慢和鲁棒性差的缺点,将模糊控制的定性知识表达能力与小波分析优异的局部控制性能和神经网络的定量学习能力相结合,提出了一种模糊小波神经网络自适应控制器,并将其应用于加工过程控制。对变切削深度的铣削加... 为了克服模糊控制动态响应慢和鲁棒性差的缺点,将模糊控制的定性知识表达能力与小波分析优异的局部控制性能和神经网络的定量学习能力相结合,提出了一种模糊小波神经网络自适应控制器,并将其应用于加工过程控制。对变切削深度的铣削加工过程控制的仿真结果表明,基于模糊小波神经网络的加工过程自适应控制,其控制效果优于一般的模糊控制和神经网络控制,具有很好的动、静态性能。该自适应控制器能有效防止刀具损坏和提高加工效率,是一种有效的加工过程控制方法。 展开更多
关键词 模糊小波神经网络 自适应控制 铣削加工 加工过程
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基于小波递归神经网络的间歇过程迭代学习优化控制 被引量:3
14
作者 宋继荣 侍洪波 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期627-631,共5页
针对间歇过程提出了基于小波神经网络的迭代学习优化控制算法,实现产品终点质量指标的控制。小波递归神经网络用于建立提供长期预测的间歇过程模型。由于模型误差以及未知干扰的影响,基于预测模型得到的控制变量在实际应用中得不到期望... 针对间歇过程提出了基于小波神经网络的迭代学习优化控制算法,实现产品终点质量指标的控制。小波递归神经网络用于建立提供长期预测的间歇过程模型。由于模型误差以及未知干扰的影响,基于预测模型得到的控制变量在实际应用中得不到期望的终点质量指标。利用间歇过程的重复特性,采用迭代学习优化控制改善批次间的产品质量,根据以前批次的模型预测误差均值来修正神经网络模型预测输出,继而计算出下一个批次的控制输入。随着批次的进行,模型误差逐渐消失,控制输入达到最优控制。仿真实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 小波递归神经网络 迭代学习控制 LM算法
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基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识 被引量:1
15
作者 周刚 张大发 彭威 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B09期1-4,共4页
在核动力蒸汽发生器(SG)运行过程中,其逆动力学效应使其动态特性难以辨识。为提高蒸汽发生器动态特性辨识的效果,提出了基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识的新方法。辨识模型采用串-并联型辨识结构,网络训练采用Levenberg-... 在核动力蒸汽发生器(SG)运行过程中,其逆动力学效应使其动态特性难以辨识。为提高蒸汽发生器动态特性辨识的效果,提出了基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识的新方法。辨识模型采用串-并联型辨识结构,网络训练采用Levenberg-Marququardt学习算法(LMBP)。对蒸汽发生器典型运行工况的辨识结果表明,所提出的方法能够正确地辨识蒸汽发生器的动态特性且具有较高的辨识精度。 展开更多
关键词 核动力 蒸汽发生器 小波神经网络 动态过程 辨识
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基于模型迁移的磨矿过程混合蛙跳算法-小波神经网络软测量建模及重构 被引量:1
16
作者 王介生 杨阳 孙世峰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1951-1955,共5页
以磨矿过程的关键工艺指标(磨矿粒度和磨机排矿速率)为预测对象,提出一种基于小波神经网络(WNN)的自适应软测量建模方法.通过对磨矿过程工艺的分析,选取了软测量模型的辅助变量,利用混合蛙跳算法(SFLA)对WNN软测量模型的结构参数(小波... 以磨矿过程的关键工艺指标(磨矿粒度和磨机排矿速率)为预测对象,提出一种基于小波神经网络(WNN)的自适应软测量建模方法.通过对磨矿过程工艺的分析,选取了软测量模型的辅助变量,利用混合蛙跳算法(SFLA)对WNN软测量模型的结构参数(小波函数伸缩因子、平移因子和网络连接权重)进行优化,实现软测量模型输入输出变量之间的非线性映射;并采用模型迁移思想及输入输出修正规划方法实现软测量模型的重构,以解决输入矿石品位改变这一动态工况下的模型自适应校正问题.仿真结果表明,所提出的模型能够显著提高磨矿过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,满足磨矿生产过程的实时控制要求. 展开更多
关键词 磨矿过程 软测量 小波神经网络 混合蛙跳算法 模型迁移
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基于小波神经网络的加工过程自适应控制 被引量:1
17
作者 鄢春艳 赖兴余 +1 位作者 叶邦彦 李伟光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第7期214-217,共4页
把信息熵、小波分析和神经网络相结合,提出了基于小波神经网络的加工过程自适应控制系统及其自适应控制算法。提出并定义了广义熵方误差函数,在理论上证明了广义熵方误差函数的有效性。用广义熵方误差函数准则取代BP算法的均方误差准则... 把信息熵、小波分析和神经网络相结合,提出了基于小波神经网络的加工过程自适应控制系统及其自适应控制算法。提出并定义了广义熵方误差函数,在理论上证明了广义熵方误差函数的有效性。用广义熵方误差函数准则取代BP算法的均方误差准则,用自适应地搜索小波基函数和自适应地调整小波的尺度参数、平移参数和神经网络权值的方法对参数变化的切削力进行在线控制。仿真结果表明,该系统响应快,无超调,比传统的加工过程神经网络自适应控制具有更好的控制效果。 展开更多
关键词 小波神经网络 加工过程 自适应控制 广义熵方误差
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自回归过程的小波神经网络逼近算法 被引量:1
18
作者 文成林 王雪 侯玉华 《河南大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第1期39-42,共4页
将小波变换原理与非线性时间序列逼近问题相结合 ,利用模型分析方法 ,对一阶非线性自回归过程 (NLAR(1) )的小波神经网络逼近问题进行了研究 ,构造出了逼近函数的具体表达式 ,并给出了NLAR(1)
关键词 小波变换 神经网络 逼近 自回归过程 算法
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用于动态过程监测的非线性PLS小波神经网络 被引量:1
19
作者 赵众 顾幸生 蒋慰孙 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第4期477-483,共7页
将小波理论与非线性PLS方法结合,提出一种新的处理多维分类问题的非线性PLS小波基神经网络模型用于动态过程监测,理论分析和应用实例均证实了该方法的可行性和有效性。
关键词 过程监测 小波变换 神经网络 非线性动态系统
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基于小波分析与概率神经网络的化工过程故障诊断 被引量:4
20
作者 谷雷 杨青 王大志 《工业仪表与自动化装置》 2008年第3期8-11,共4页
针对复杂化工过程,提出了一种结合小波分析与概率神经网络(PNN)的故障诊断方法(HWPNN方法),即利用Haar小波分析对过程原始数据进行消噪处理,然后将重构的逼近系数作为输入样本送入概率神经网络完成故障诊断。将HWPNN方法应用于TE过程(... 针对复杂化工过程,提出了一种结合小波分析与概率神经网络(PNN)的故障诊断方法(HWPNN方法),即利用Haar小波分析对过程原始数据进行消噪处理,然后将重构的逼近系数作为输入样本送入概率神经网络完成故障诊断。将HWPNN方法应用于TE过程(一个化工生产过程,由Tennessee Eastman公司控制小组提出)的15种故障进行实验,并与将原始数据直接送入概率神经网络作故障诊断的PNN方法进行了比较,实验结果表明HWPNN方法的故障诊断的准确率明显高于PNN方法。HWPNN方法的诊断准确率达到了100%,是一种可行而有效的化工过程的故障诊断方法。 展开更多
关键词 故障诊断 概率神经网络 HAAR小波 TE过程
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