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基于工况参数和改进LSTM的空冷器热风温度预测
1
作者
刘平
袁静
+2 位作者
赵锋
张磊
郑晓楠
《排灌机械工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期605-611,共7页
针对传统抽水蓄能电站技术供水系统存在的智能化水平偏低,供水对象的温度与许多参数变量之间相互耦合的问题,建立了基于工况参数和改进长短期记忆(LSTM)神经网络的发电机空气冷却器热风温度预测模型.首先对原始数据进行清洗,其次采用随...
针对传统抽水蓄能电站技术供水系统存在的智能化水平偏低,供水对象的温度与许多参数变量之间相互耦合的问题,建立了基于工况参数和改进长短期记忆(LSTM)神经网络的发电机空气冷却器热风温度预测模型.首先对原始数据进行清洗,其次采用随机森林(RF)特征降维,对参与目标预测的诸多高维测点变量进行重要度排序,验证所提的工况参数与预测对象温度的相关性,最后再将其输入PSO-LSTM神经网络进行模型的求解.将所提的基于工况参数和改进LSTM方法与最小二乘法、BP神经网络以及原始的LSTM方法进行对比.结果表明,所提模型能有效预测发电机空气冷却器热风温度,相较其他的模型,预测误差能够下降50%左右,同时拥有更优的预测稳定性.
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关键词
发电机空气冷却器
水电站技术供水系统
随机
森林
降
维
LSTM神经网络
粒子群算法
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职称材料
基于灰色关联分析的电力基建工程造价预测方法
2
作者
王雅琪
王佳慧
+1 位作者
张文
卫子钰
《电气技术与经济》
2024年第8期301-303,共3页
造价预测是电力基建工程前期工作中重要内容,对降低工程造价风险具有重要意义,但是现行方法 MARE比较高,预测精度比较低。基于此,针对现行方法存在的不足,提出基于灰色关联分析的电力基建工程造价预测方法。先筛选电力基建工程造价特征...
造价预测是电力基建工程前期工作中重要内容,对降低工程造价风险具有重要意义,但是现行方法 MARE比较高,预测精度比较低。基于此,针对现行方法存在的不足,提出基于灰色关联分析的电力基建工程造价预测方法。先筛选电力基建工程造价特征指标,建立工程造价预测指标体系,然后采用T分布随机邻域嵌入降维算法对预测指标降维处理,通过对预测指标灰色关联分析,优选相似特征工程,最后采用均值强化算法对特征相似的工程造价预测值计算,实现基于灰色关联分析的电力基建工程造价预测。经实验证明,本文方法预测结果 MARE值不足1%,预测值与工程造价真实情况基本贴合,在电力基建工程造价预测方面具有良好的应用前景。
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关键词
灰色关联分析
电力基建工程
造价
指标体系
T分布
随机
邻域嵌入
降
维
算法
均值强化算法
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职称材料
一种相似性学习算法及其在人脸识别中的应用
被引量:
3
3
作者
夏佩佩
张莉
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第6期175-179,共5页
传统的支持向量机相似性学习算法在构造样本对时,会考虑所有的原始训练样本,致使样本对空间和原样本空间呈平方关系,而过多的训练样本对会降低训练速度。为此,提出一种改进的支持向量机相似性学习算法,并应用到人脸识别中。引入二元样...
传统的支持向量机相似性学习算法在构造样本对时,会考虑所有的原始训练样本,致使样本对空间和原样本空间呈平方关系,而过多的训练样本对会降低训练速度。为此,提出一种改进的支持向量机相似性学习算法,并应用到人脸识别中。引入二元样本对方法构造样本对,采用K近邻算法减少不相似样本对的生成,从而加快支持向量机的训练速度,同时使用随机降维方法来降低人脸数据的维数。实验结果表明,与基于差空间样本对和差绝对值样本对的算法相比,该算法可获得更高的识别率。
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关键词
相似性学习
样本对
支持向量机
K近邻算法
随机降维
人脸识别
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职称材料
基于Log-Gabor特征的非局部均值去噪算法及其加速方案研究
被引量:
2
4
作者
张嵩
景华炯
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期266-274,共9页
非局部均值是一种基于像素长程相似性的图像空域去噪算法,它一般采用灰度块特征估计图像像素间的相似度.文中首先使用基于Log-Gabor特征的像素间相似度估计获得较好的去噪效果.然后将Log-Gabor几何特征与灰度特征相融合,所形成的混合相...
非局部均值是一种基于像素长程相似性的图像空域去噪算法,它一般采用灰度块特征估计图像像素间的相似度.文中首先使用基于Log-Gabor特征的像素间相似度估计获得较好的去噪效果.然后将Log-Gabor几何特征与灰度特征相融合,所形成的混合相似度具有更佳的图像局部自适应性,去噪性能也得到进一步提升.最后基于Johnson-Lindenstrauss引理研究利用随机降维方法降低相似度计算的复杂度,并对该加速方案的效果,包括降维前后运行时间对比、降维程度以及随机矩阵生成方法对去噪性能的影响,进行详细试验分析,结果证明基于随机降维的加速方案的有效性.
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关键词
非局部均值
Log—Gabor特征
混合相似度
Johnson—Lindenstrauss引理
随机降维
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职称材料
题名
基于工况参数和改进LSTM的空冷器热风温度预测
1
作者
刘平
袁静
赵锋
张磊
郑晓楠
机构
华东桐柏抽水蓄能发电有限责任公司
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
河海大学能源与电气学院
出处
《排灌机械工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期605-611,共7页
基金
国网新源集团(控股)有限公司科技项目(SGXYTB00YWJS2100090)。
文摘
针对传统抽水蓄能电站技术供水系统存在的智能化水平偏低,供水对象的温度与许多参数变量之间相互耦合的问题,建立了基于工况参数和改进长短期记忆(LSTM)神经网络的发电机空气冷却器热风温度预测模型.首先对原始数据进行清洗,其次采用随机森林(RF)特征降维,对参与目标预测的诸多高维测点变量进行重要度排序,验证所提的工况参数与预测对象温度的相关性,最后再将其输入PSO-LSTM神经网络进行模型的求解.将所提的基于工况参数和改进LSTM方法与最小二乘法、BP神经网络以及原始的LSTM方法进行对比.结果表明,所提模型能有效预测发电机空气冷却器热风温度,相较其他的模型,预测误差能够下降50%左右,同时拥有更优的预测稳定性.
关键词
发电机空气冷却器
水电站技术供水系统
随机
森林
降
维
LSTM神经网络
粒子群算法
Keywords
generator air cooler
hydropower station technology water supply system
random forest feature dimension reduction
LSTM neural networks
particle swarm optimization
分类号
TK730.4 [交通运输工程—轮机工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于灰色关联分析的电力基建工程造价预测方法
2
作者
王雅琪
王佳慧
张文
卫子钰
机构
国网陕西省电力有限公司经济技术研究院
西安交通大学
出处
《电气技术与经济》
2024年第8期301-303,共3页
文摘
造价预测是电力基建工程前期工作中重要内容,对降低工程造价风险具有重要意义,但是现行方法 MARE比较高,预测精度比较低。基于此,针对现行方法存在的不足,提出基于灰色关联分析的电力基建工程造价预测方法。先筛选电力基建工程造价特征指标,建立工程造价预测指标体系,然后采用T分布随机邻域嵌入降维算法对预测指标降维处理,通过对预测指标灰色关联分析,优选相似特征工程,最后采用均值强化算法对特征相似的工程造价预测值计算,实现基于灰色关联分析的电力基建工程造价预测。经实验证明,本文方法预测结果 MARE值不足1%,预测值与工程造价真实情况基本贴合,在电力基建工程造价预测方面具有良好的应用前景。
关键词
灰色关联分析
电力基建工程
造价
指标体系
T分布
随机
邻域嵌入
降
维
算法
均值强化算法
分类号
TU7 [建筑科学—建筑技术科学]
下载PDF
职称材料
题名
一种相似性学习算法及其在人脸识别中的应用
被引量:
3
3
作者
夏佩佩
张莉
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第6期175-179,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61373093
61033013)
+4 种基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011284
BK201222725)
江苏省高校自然科学研究基金资助项目(13KJA520001)
江苏省"青蓝工程"基金资助项目
苏州大学大学生课外学术科研基金资助项目(KY2014476B)
文摘
传统的支持向量机相似性学习算法在构造样本对时,会考虑所有的原始训练样本,致使样本对空间和原样本空间呈平方关系,而过多的训练样本对会降低训练速度。为此,提出一种改进的支持向量机相似性学习算法,并应用到人脸识别中。引入二元样本对方法构造样本对,采用K近邻算法减少不相似样本对的生成,从而加快支持向量机的训练速度,同时使用随机降维方法来降低人脸数据的维数。实验结果表明,与基于差空间样本对和差绝对值样本对的算法相比,该算法可获得更高的识别率。
关键词
相似性学习
样本对
支持向量机
K近邻算法
随机降维
人脸识别
Keywords
similarity learning
paired-sample
Support Vector Machine (SVM)
K Nearest Neighbor (KNN)
random
face recognition
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于Log-Gabor特征的非局部均值去噪算法及其加速方案研究
被引量:
2
4
作者
张嵩
景华炯
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期266-274,共9页
基金
国家自然科学青年基金项目(No.61401132)资助
文摘
非局部均值是一种基于像素长程相似性的图像空域去噪算法,它一般采用灰度块特征估计图像像素间的相似度.文中首先使用基于Log-Gabor特征的像素间相似度估计获得较好的去噪效果.然后将Log-Gabor几何特征与灰度特征相融合,所形成的混合相似度具有更佳的图像局部自适应性,去噪性能也得到进一步提升.最后基于Johnson-Lindenstrauss引理研究利用随机降维方法降低相似度计算的复杂度,并对该加速方案的效果,包括降维前后运行时间对比、降维程度以及随机矩阵生成方法对去噪性能的影响,进行详细试验分析,结果证明基于随机降维的加速方案的有效性.
关键词
非局部均值
Log—Gabor特征
混合相似度
Johnson—Lindenstrauss引理
随机降维
Keywords
Nonlocal Means, Log-Gabor Feature, Mixed Similarity, Johnson-Lindenstrauss Lemma,Random Dimensionality Reduction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于工况参数和改进LSTM的空冷器热风温度预测
刘平
袁静
赵锋
张磊
郑晓楠
《排灌机械工程学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于灰色关联分析的电力基建工程造价预测方法
王雅琪
王佳慧
张文
卫子钰
《电气技术与经济》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
一种相似性学习算法及其在人脸识别中的应用
夏佩佩
张莉
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
3
下载PDF
职称材料
4
基于Log-Gabor特征的非局部均值去噪算法及其加速方案研究
张嵩
景华炯
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015
2
下载PDF
职称材料
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