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On-line quality inspection in laser blank welding using ART2 neural network
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作者 邹媛媛 赵明扬 张雷 《China Welding》 EI CAS 2006年第4期51-54,共4页
Laser blank welding is becoming more and more important in the automotive industry and the quality of the weld is critical for a successful application. A fully automated solution is required to inspect the quality of... Laser blank welding is becoming more and more important in the automotive industry and the quality of the weld is critical for a successful application. A fully automated solution is required to inspect the quality of the blanks. This paper presents a vision inspection system with a CMOS camera which uses ART2 network to inspect the defects on-line to obtain the geometry and the quality of the weld seam. The neural network ART2 has the capability of self-learning fiom the environment. It can distinguish the defects that have been learned before and give new outputs for new defects. So ART2 network is suitable for weld quality inspection in laser blank welding. Additionally, a CO2 laser is used for the blank butt-welding. 展开更多
关键词 quality inspection laser blank welding neural network art2
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Generation Reliability Evaluation in Deregulated Power Systems Using Game Theory and Neural Networks
2
作者 Hossein Haroonabadi Hassan Barati 《Smart Grid and Renewable Energy》 2012年第2期89-95,共7页
Deregulation policy has caused some changes in the concepts of power systems reliability assessment and enhancement. In the present research, generation reliability is considered, and a method for its assessment is pr... Deregulation policy has caused some changes in the concepts of power systems reliability assessment and enhancement. In the present research, generation reliability is considered, and a method for its assessment is proposed using Game Theory (GT) and Neural Networks (NN). Also, due to the stochastic behavior of power markets and generators’ forced outages, Monte Carlo Simulation (MCS) is used for reliability evaluation. Generation reliability focuses merely on the interaction between generation complex and load. Therefore, in the research, based on the behavior of players in the market and using GT, two outcomes are considered: cooperation and non-cooperation. The proposed method is assessed on IEEE-Reliability Test System with satisfactory results. Loss of Load Expectation (LOLE) is used as the reliability index and the results show generation reliability in cooperation market is better than non-cooperation outcome. 展开更多
关键词 Power Market GENERATION Reliability GAME Theory (gt) neural networks (NN) MONTE Carlo Simulation (MCS)
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基于冲量权值的ART神经网络及其在地震预报中的应用 被引量:2
3
作者 刘悦 刘辉 +2 位作者 李远 张博锋 吴耿锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第5期229-232,共4页
在传统的ART(AdaptiveResonanceTheory)网络结构中忽略了样本属性重要性的不同对分类结果产生的影响。然而实际应用中,需要在网络预测阶段对此予以重视。该文提出了基于冲量权值的ART网络IFWART(ImpulseForceWeightbasedAdaptiveResonan... 在传统的ART(AdaptiveResonanceTheory)网络结构中忽略了样本属性重要性的不同对分类结果产生的影响。然而实际应用中,需要在网络预测阶段对此予以重视。该文提出了基于冲量权值的ART网络IFWART(ImpulseForceWeightbasedAdaptiveResonanceTheory)。它引入冲量权值表示属性的重要性,通过进化算法的优胜劣汰机制优化冲量权值,并将量化的权值结果分配到网络的比较层中,从而提高网络预测精度。在UCI标准数据集上将IFWART与其他有监督ART网络进行了比较实验,验证了IFWART的有效性。最后,将其应用于地震强震时间序列预报中,取得了很好的效果。 展开更多
关键词 权值 属性重要性 神经网络 标准数据 进化算法 表示 时间序列 冲量 实际 比较实验
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基于ART2神经网络的入侵检测方法 被引量:6
4
作者 马锐 刘玉树 杜彦辉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期701-704,共4页
提出基于ART2神经网络的入侵检测方法.采集基于主机和基于网络的入侵特征数据,分析入侵行为的空间和时间关联性,并对入侵特征数据中的关联信息进行处理,提取入侵行为之间的关联性,降低入侵检测算法的复杂性;利用ART2算法的自学习能力、... 提出基于ART2神经网络的入侵检测方法.采集基于主机和基于网络的入侵特征数据,分析入侵行为的空间和时间关联性,并对入侵特征数据中的关联信息进行处理,提取入侵行为之间的关联性,降低入侵检测算法的复杂性;利用ART2算法的自学习能力、自组织能力、良好的稳定性和可塑性以及快速识别能力,实现对用户行为的近实时检测,取得了较高的检测准确率,在识别未知攻击方面具有较好的性能. 展开更多
关键词 入侵检测 神经网络 自适应共振理论(art)
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基于ART-2人工神经网络的煤矿安全风险评价 被引量:6
5
作者 刘海滨 李光荣 +1 位作者 刘欢 许静超 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 2014年第2期81-85,共5页
旨在为煤矿安全风险预控管理提供一种适用的风险评价模型或方法。研究过程中,介绍了人工神经网络自适应共振理论的ART-2算法;在安全系统工程理论及相关研究基础上,结合调研分析建立了风险评价指标体系;选取山西9家煤矿作为研究样本进行... 旨在为煤矿安全风险预控管理提供一种适用的风险评价模型或方法。研究过程中,介绍了人工神经网络自适应共振理论的ART-2算法;在安全系统工程理论及相关研究基础上,结合调研分析建立了风险评价指标体系;选取山西9家煤矿作为研究样本进行实证研究。该算法仿真识别结果与煤矿实际安全风险情况一致性程度达到77.78%,表明针对煤矿安全风险预控管理过程中的安全风险评价,ART-2神经网络具有较好的适用性。 展开更多
关键词 煤矿安全 风险评价 神经网络 art-2算法
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ART-2神经网络的改进及建模实现 被引量:16
6
作者 丛爽 郑毅松 王怡雯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第14期25-27,42,共4页
指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型... 指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。 展开更多
关键词 art-2神经网络 建模 模式漂移 串并联模型
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利用ART1网络进行故障诊断的方法研究 被引量:5
7
作者 李洪 吴贻鼎 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第3期23-27,共5页
此文系统地阐述了自适应共振理论及 ART1神经网络模型的基本概念、特点、结构和算法。在对故障诊断进行理论分析的基础上 ,结合 ART1神经网络对输入的要求 ,提出了一种阈值法结合 ART1神经网络进行故障诊断的方法 ,并对此方法进行了理... 此文系统地阐述了自适应共振理论及 ART1神经网络模型的基本概念、特点、结构和算法。在对故障诊断进行理论分析的基础上 ,结合 ART1神经网络对输入的要求 ,提出了一种阈值法结合 ART1神经网络进行故障诊断的方法 ,并对此方法进行了理论分析和仿真实验。 展开更多
关键词 故障诊断 artl网络 神经网络 数学模型 非线性系统
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基于小波变换和ART网络的手写数字识别 被引量:3
8
作者 张捷 寇雪芹 封俊红 《计算机测量与控制》 CSCD 2004年第11期1093-1095,共3页
由于小波变换能有效地提取字符的结构特征,自适应共振(ART)网络有很好的学习能力。将二者结合起来,用小波变换抽取特征、用自适应共振ART网络作模式分类器来识别手写数字。实验证明该方法有很高的识别率,能够有效地进行手写数字的分类,... 由于小波变换能有效地提取字符的结构特征,自适应共振(ART)网络有很好的学习能力。将二者结合起来,用小波变换抽取特征、用自适应共振ART网络作模式分类器来识别手写数字。实验证明该方法有很高的识别率,能够有效地进行手写数字的分类,可以满足实际应用。 展开更多
关键词 手写数字识别 小波变换 自适应 字符 识别率 网络 模式分类器 抽取 共振
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ART-2网络学习算法的改进 被引量:22
9
作者 韩小云 刘瑞岩 《数据采集与处理》 CSCD 1996年第4期241-245,共5页
详细介绍了ART-2网络的算法。通过一个渐变输入模式序列揭示了ART-2网络潜在的模式漂移现象,由此导出ρ0>ρ0的矛盾,并改进了网络的学习算法。
关键词 art-2网络 学习算法 神经网络
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小波包分解与Fuzzy ART神经网络在磨削振动监测中的应用 被引量:2
10
作者 昝涛 王民 +1 位作者 李刚 费仁元 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期678-681,707,共5页
针对磨削加工的特点,通过小波包进行振动信号细化分解,提取各尺度能量作为特征量.利用无导师学习的Fuzzy ART神经网络进行振动异常的辨识,在发生未知模式振动异常时,网络将产生新的类报警.与传统监测方法相比,该方法能对已知和未知的振... 针对磨削加工的特点,通过小波包进行振动信号细化分解,提取各尺度能量作为特征量.利用无导师学习的Fuzzy ART神经网络进行振动异常的辨识,在发生未知模式振动异常时,网络将产生新的类报警.与传统监测方法相比,该方法能对已知和未知的振动异常进行辨识报警,在实际磨削过程监控应用中效果良好. 展开更多
关键词 磨削加工 小波包 模式识别 FUZZY art神经网络
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基于ART理论的自组织神经网络模型在水资源分类中的应用 被引量:13
11
作者 罗先香 邓伟 《长春科技大学学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期54-57,88,共5页
BP和RBF神经网络技术以其强大的学习功能应用于水资源分类 ,取得了很好的效果。但当不具备已知样本时 ,以上技术很难应用。提出了可塑性较强、无监督的A -K网络模型 ,阐述了其基本原理和算法 ,并将其用于水文水资源研究领域中。实例表... BP和RBF神经网络技术以其强大的学习功能应用于水资源分类 ,取得了很好的效果。但当不具备已知样本时 ,以上技术很难应用。提出了可塑性较强、无监督的A -K网络模型 ,阐述了其基本原理和算法 ,并将其用于水文水资源研究领域中。实例表明 ,该方法能较理想地解决已知样本的分类问题 。 展开更多
关键词 水资源 分类 art理论 自组织 人工神经网络 A-K网络模型
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改进ART Ⅱ算法的仿真研究 被引量:3
12
作者 孟武胜 刘爱峰 程塨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期178-180,共3页
ART Ⅱ网络以模式的相似性量度值为基础,能够对动态的输入模式样本进行自适应的聚类和识别,然而标准的ART Ⅱ网络在输入数据处理过程中,忽略了样本数据中的负数信息和幅值信息,造成信号畸变和"同相位不可分"问题,在权值调整... ART Ⅱ网络以模式的相似性量度值为基础,能够对动态的输入模式样本进行自适应的聚类和识别,然而标准的ART Ⅱ网络在输入数据处理过程中,忽略了样本数据中的负数信息和幅值信息,造成信号畸变和"同相位不可分"问题,在权值调整过程中,聚类中心发生移动,容易造成"模式漂移"现象。针对上述问题结合相关文献提出了引入非线性函数对输入数据进行变换的方法解决"同相位不可分"问题,用待测数据与同一模式类中有限数据的欧氏距离与限定值进行比较实现聚类判定,抑制"模式漂移"现象。用Matlab仿真表明,改进算法性能优于标准算法。 展开更多
关键词 自适应共振理论(art)Ⅱ 模式识别 神经网络 分类器
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基于ART-并行BP神经网络的柴油机故障诊断研究 被引量:6
13
作者 景敏卿 张晓丽 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第4期412-416,共5页
造成柴油机故障的因素十分复杂,既存在单一类的故障,也存在多故障并存的现象,而且还会出现新型故障,仅仅依靠单一神经网络技术的故障诊断已经很难满足对柴油机的有效诊断要求。本文在信息决策层融合的基础上,以自适应谐振理论ART和误差... 造成柴油机故障的因素十分复杂,既存在单一类的故障,也存在多故障并存的现象,而且还会出现新型故障,仅仅依靠单一神经网络技术的故障诊断已经很难满足对柴油机的有效诊断要求。本文在信息决策层融合的基础上,以自适应谐振理论ART和误差反向传播并行BP两种神经网络为基础,建立了用于柴油机故障诊断的新型神经网络模型,以对柴油机系统工作过程多种故障进行诊断识别。通过与单一神经网络诊断识别结果的分析和比较,验证了该神经网络诊断模型的可行性,它能够进行多传感器信息综合诊断,既能识别单故障和并发故障,又具有识别新型故障的能力,可有效地提高对柴油机故障诊断的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 art-并行BP神经网络
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一种基于ART-2神经网络的案例检索方法 被引量:6
14
作者 孟妍妮 方宗德 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2006年第4期428-432,共5页
检索是基于案例推理(CBR)系统中的关键技术,本文把ART神经网络与案例多级索引技术结合起来,提出一种两级ART网络结构模型,为大型案例库建立了案例分类及检索模型,实现案例动态聚类与从类型到具体案例的索引,增强了系统的自学习、自适... 检索是基于案例推理(CBR)系统中的关键技术,本文把ART神经网络与案例多级索引技术结合起来,提出一种两级ART网络结构模型,为大型案例库建立了案例分类及检索模型,实现案例动态聚类与从类型到具体案例的索引,增强了系统的自学习、自适应能力,大大提高了案例分类和检索的效率. 展开更多
关键词 art-2神经网络 案例检索 基于案例推理
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模糊ART神经网络的识别算法及其应用 被引量:2
15
作者 顾明 周景洲 李建中 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第18期4786-4788,4793,共4页
提出并设计了模糊ART神经网络的结构、学习规则和识别算法。为了把该算法应用于人脸识别,定义了相似函数和匹配搜索方法,通过向量柱状图提取人脸特征,并用模糊ART神经网络对向量柱状图生成的特征向量进行识别。仿真实验结果表明,对于快... 提出并设计了模糊ART神经网络的结构、学习规则和识别算法。为了把该算法应用于人脸识别,定义了相似函数和匹配搜索方法,通过向量柱状图提取人脸特征,并用模糊ART神经网络对向量柱状图生成的特征向量进行识别。仿真实验结果表明,对于快速学习和非快速学习,不同的人具有不同的识别率,各有不同的警戒参数值可以使神经网络到达在线最大识别率82.25%和86%。 展开更多
关键词 神经网络 模糊art 人脸识别 向量柱状图 识别算法
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基于Fuzzy-ART神经网络的红外弱小目标检测 被引量:5
16
作者 陈炳文 王文伟 秦前清 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期857-863,共7页
针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy-ART神经网络结合Robinson警戒环技术,建... 针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy-ART神经网络结合Robinson警戒环技术,建立自适应局部空间背景模型,并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标,并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标;最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标。理论分析与实验结果表明,该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波、突显目标,能有效提高信噪比,检测出弱小目标。 展开更多
关键词 模式识别 弱小目标检测 模糊自适应共振理论神经网络 Robinson警戒环 自适应分割
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基于Fuzzy ART神经网络的Linux进程行为异常检测 被引量:2
17
作者 吉治钢 蔡利栋 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期183-185,共3页
研究了Linux进程行为的模式提取与异常检测问题。介绍了一种模糊神经网络Fuzzy ART及其实现,利用Fuzzy ART网络对Linux进程的系统调用序列进行模式提取,并据此进行异常检测。实验结果初步表明该方法是可行、有效的。最后说明了该方法的... 研究了Linux进程行为的模式提取与异常检测问题。介绍了一种模糊神经网络Fuzzy ART及其实现,利用Fuzzy ART网络对Linux进程的系统调用序列进行模式提取,并据此进行异常检测。实验结果初步表明该方法是可行、有效的。最后说明了该方法的优点和不足。 展开更多
关键词 异常检测 进程行为 模式提取 系统调用序列 模糊神经网络 优点 art 实验结果 方法 问题
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基于ART-2神经网络及不变矩特征的图像模式识别 被引量:1
18
作者 郝雷 石圣羽 +1 位作者 宗晓萍 淮小利 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第30期44-46,共3页
将图像进行预处理并提取图像的特征,计算出图像的不变矩,利用ART-2神经网络完成了对图像的模式识别。通过实验证明ART-2神经网络具有较高的识别率,并很好地解决了神经网络在模式识别中面对识别对象出现新模式时,网络的可塑性与稳定性的... 将图像进行预处理并提取图像的特征,计算出图像的不变矩,利用ART-2神经网络完成了对图像的模式识别。通过实验证明ART-2神经网络具有较高的识别率,并很好地解决了神经网络在模式识别中面对识别对象出现新模式时,网络的可塑性与稳定性的矛盾。 展开更多
关键词 art-2神经网络 特征提取 不变矩 模式识别
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改进的ART网络在火焰燃烧状态识别中的应用 被引量:1
19
作者 隋金雪 杨莉 +1 位作者 贺永强 董晓峰 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第5期90-93,共4页
基于采集的电站锅炉燃烧器火焰图像,利用数字图像处理技术,讨论了特征值的意义和提取方法,提取了火焰图像特征区内灰度的平均值和标准差2个特征向量,运用现代人工神经网络智能理论,设计并改进了ART2网络算法,经过训练和实际应用后,ART2... 基于采集的电站锅炉燃烧器火焰图像,利用数字图像处理技术,讨论了特征值的意义和提取方法,提取了火焰图像特征区内灰度的平均值和标准差2个特征向量,运用现代人工神经网络智能理论,设计并改进了ART2网络算法,经过训练和实际应用后,ART2网络对一定工况的旋流燃烧器和直流燃烧器火焰燃烧状态都具有很好的识别能力,判别准确,网络稳定,实现燃烧状态实时判断,在现场取得了良好的实际应用效果。 展开更多
关键词 火焰图像 燃烧诊断 人工神经网络 自适应共振理论网络
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Fuzzy ART及其在故障诊断中的应用 被引量:4
20
作者 林京 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期88-92,共5页
FuzyART是近几年出现的一种新型ART(adaptiveresonancetheory)技术,文中介绍了该技术的实现方法,并用它对实测的不同工况的机器振动信号进行自组织聚类,收到了令人满意的效果.分析结果表明,采... FuzyART是近几年出现的一种新型ART(adaptiveresonancetheory)技术,文中介绍了该技术的实现方法,并用它对实测的不同工况的机器振动信号进行自组织聚类,收到了令人满意的效果.分析结果表明,采用这种无督学习的神经网络具有有督学习神经网络所无法替代的优势. 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 自组织聚类 art 模糊art
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