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基于反向传播神经网络的载流导体本体温度仿真计算 被引量:6
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作者 徐卫东 聂一雄 +1 位作者 周文文 彭丹 《广东电力》 2017年第11期104-108,共5页
在常规的载流导体本体温度测试中,由于传感器不能直接贴近导体而存在一定的测量偏差。为解决此问题,建立了基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的开关柜载流导体本体温度计算模型,利用己有载流导体表层温度和环境温度数据训练BP... 在常规的载流导体本体温度测试中,由于传感器不能直接贴近导体而存在一定的测量偏差。为解决此问题,建立了基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的开关柜载流导体本体温度计算模型,利用己有载流导体表层温度和环境温度数据训练BP神经网络,无需考虑载流导体本身的物性参数。以额定电压12 kV、载流1.25 kA开关柜出线室电缆为试验对象运行该模型,在迭代240次左右完成训练学习,计算出导体本体温度为65℃。通过与有限元模型计算结果进行对比,验证了所建模型能准确计算载流导体本体的温度,且建模简单、操作方便、可重复使用。进一步提高模型的计算精度是下一步研究的方向。 展开更多
关键词 !开关柜 载流导体 温度 反向传播神经网络
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Comparison of Three Image Classification Methods in Urban Environment
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作者 Malgorzata Veroné Wojtaszek Valéria Balázsik +2 位作者 Tamás Jancsó Margit Horoszné Gulyás Qingyan Meng 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2015年第2期54-59,共6页
The article is dealing with different classification methods applied for urban aerial photos having visible and infrared channels. An accuracy assessment was carried out to compare the results gained from different cl... The article is dealing with different classification methods applied for urban aerial photos having visible and infrared channels. An accuracy assessment was carried out to compare the results gained from different classification methods. 展开更多
关键词 CLASSIFICATION neuralnet SEGMENTS Land Cover
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运用神经网络模糊控制器实现岩性自动识别 被引量:2
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作者 屈有恒 丁忙生 《新疆地质》 CAS CSCD 2002年第2期149-152,共4页
根据测井技术人员实际手工解释岩性经验,归纳出若干条模糊控制规则,构造一个神经网络模糊控制器,来学习与记忆这些规则,并运用这些规则来推理岩石的岩性,近似模拟测井技术人员进行岩性识别的大脑思维过程.并运用VC++6.0编程实现之,继而... 根据测井技术人员实际手工解释岩性经验,归纳出若干条模糊控制规则,构造一个神经网络模糊控制器,来学习与记忆这些规则,并运用这些规则来推理岩石的岩性,近似模拟测井技术人员进行岩性识别的大脑思维过程.并运用VC++6.0编程实现之,继而运用计算机识别岩性. 展开更多
关键词 神经网络 模糊控制器 岩性识别 测井资料 解释工作
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系统仿真技术及其新进展
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作者 王蓉 《承德石油高等专科学校学报》 CAS 1997年第4期32-34,共3页
本文在描述系统仿真技术的定义、分类、过程、应用范围及其主要研究内容的基础上,介绍了近年来系统仿真技术的发展及新动向.
关键词 分布交互仿真 并行处理技术 人工神经网络
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Prediction of Wing Aerodynamic Performance in Rain Using Neural Net
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作者 张瑞民 曹义华 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2011年第4期378-383,共6页
A new method for prediction of wing aerodynamic performance in rain condition was presented.Three-and four-layer artificial neural networks based on improved algorithm for error Back Propagation(BP)network were respec... A new method for prediction of wing aerodynamic performance in rain condition was presented.Three-and four-layer artificial neural networks based on improved algorithm for error Back Propagation(BP)network were respectively built.Detailed approaches to determine the optical parameters for network model were introduced and the specific steps for applying BP network model to predict wing aerodynamic performance in rain were given.On this basis,the established optimal three-and four-layer BP network model was used for this prediction.Results indicate that both of the network models are appropriate for predicting wing aerodynamic performance in rain.The sum of square error level produced by two models is less than 0.2%,and the prediction accuracy by four-layer network model is higher than that of three-layer network. 展开更多
关键词 人工神经网络 空气动力学 性能预测 机翼 BP网络模型 误差反向传播 空气动力性能 改进算法
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