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G神经网络函数映射能力的构造性证明
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作者 韦岗 田传俊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第11期1134-1139,共6页
该文研究了G神经网络的函数映射能力,给出了前馈G神经网络映射任意G型多项式的构造性证明。采用该文的方法映射同一个多项式,所用的神经元数目可少至以往方法的2/(n+1),其中n是G型多项式的次数。
关键词 g神经网络 函数映射 构造性证明
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基于5G网络的新能源场站智慧巡检技术研究与应用
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作者 赵逸凡 沈曙光 谢万顺 《电力系统装备》 2024年第6期133-135,共3页
文章旨在研究基于5G网络的新能源场站智慧巡检技术,并探讨其应用潜力。传统人工巡检方式存在效率低、安全性差等问题,而基于5G网络的智慧巡检技术能够提高巡检效率和准确性。文章以机器人5G神经网络自适应控制技术为核心,分为两个主要... 文章旨在研究基于5G网络的新能源场站智慧巡检技术,并探讨其应用潜力。传统人工巡检方式存在效率低、安全性差等问题,而基于5G网络的智慧巡检技术能够提高巡检效率和准确性。文章以机器人5G神经网络自适应控制技术为核心,分为两个主要部分进行研究:通过分析巡检机器人的结构并建立动力学模型,确保机器人能够准确进行巡检;利用神经网络自适应控制流程,在环境信息采集和处理的基础上,实现了智能巡检的路径规划和运动控制。通过仿真分析,验证了该技术在提高巡检效率和准确性方面的优越性。研究结果表明,基于5G网络的新能源场站智慧巡检技术具有高效、准确、安全等优点,可为新能源场站巡检提供重要技术支持,同时具备广阔的应用前景。 展开更多
关键词 5g神经网络 新能源场站 智慧巡检技术
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基于CNN的电力数据分析模型研究 被引量:3
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作者 黄朝凯 吴丹妍 +1 位作者 郑惠哲 黄小奇 《自动化仪表》 CAS 2023年第10期65-69,74,共6页
为改善现有窃电检测时由电力数据特征复杂、数据样本不均等导致的检测效率、精度低等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的电力数据分析模型。首先,考虑到窃电数据样本不均衡、数量有限,提出条件变分自动编码器的窃电曲线数据增强方... 为改善现有窃电检测时由电力数据特征复杂、数据样本不均等导致的检测效率、精度低等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的电力数据分析模型。首先,考虑到窃电数据样本不均衡、数量有限,提出条件变分自动编码器的窃电曲线数据增强方法。其次,在分析了电力系统攻击模型的基础上,设计了基于CNN的窃电检测模型,从而提高算法执行效率及模型鲁棒性。试验阶段,以中国某电网公司采集的数据为例,对所提模型进行了分析和验证。与现有的数据增强方法相比,所提模型可以根据窃电功率曲线的实际形状和分布特征扩展训练集,并且可对基础CNN模型的性能进行改善。与原始数据集相比,模型准确率、F1分数和G均值分别提高了7.00%、6.65%和6.01%。试验结果验证了所提模型的有效性及实用性。所提模型为电力数据分析及安全故障隐患的发现提供了借鉴。 展开更多
关键词 电网 电力系统 数据分析 深度学习 窃电 数据增强 卷积神经网络模型:g均值
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When a smooth self-map of a semi-simple Lie group can realize the least number of periodic points
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作者 JEZIERSKI Jerzy 《Science China Mathematics》 SCIE CSCD 2017年第9期1579-1590,共12页
There are two algebraic lower bounds of the number of n-periodic points of a self-map f : M →4 M of a compact smooth manifold of dimension at least 3: NFn(f) = min{#Fix(gn);g - f; g continuous} and NJDn(f) = ... There are two algebraic lower bounds of the number of n-periodic points of a self-map f : M →4 M of a compact smooth manifold of dimension at least 3: NFn(f) = min{#Fix(gn);g - f; g continuous} and NJDn(f) = min{#Fix(gn);g - f; g smooth}. In general, NJDn(f) may be much greater than NFn(f). We show that for a self-map of a semi-simple Lie group, inducing the identity fundamental group homomorphism, the equality NFn(f) = NJDn(f) holds for all n →← all eigenvalues of a quotient cohomology homomorphism induced by f have moduli ≤ 1. 展开更多
关键词 periodic points Nielsen number fixed point index smooth maps Lie group
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