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基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法
1
作者 刘滔 《贵阳学院学报（自然科学版）》 2024年第2期88-92,共5页
随着基层智慧型融媒体系统在各地的应用越来越广泛,为实现系统长期传播能力的预测,设计基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法。基于改进数据集结构设计高效用数据挖掘算法,实施基层智慧型融媒体系统结构、时间、文本、... 随着基层智慧型融媒体系统在各地的应用越来越广泛,为实现系统长期传播能力的预测,设计基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法。基于改进数据集结构设计高效用数据挖掘算法,实施基层智慧型融媒体系统结构、时间、文本、用户信息的挖掘。对于挖掘信息,设计异常事件检测模型对其实施数据异常事件检测,使用差分综合移动平均自回归模型实施单点噪声的修复。构建一种基于上下文依赖的动态图注意网络作为基层智慧型融媒体系统传播能力预测模型,由建模传播动态图模块、时—空依赖学习模块与预测模块构成,其输入为处理后的信息,输出信息为基层智慧型融媒体系统传播规模预测增量。实验结果表明,该方法预测用户列表精度整体较高,最高达到98.95%,预测用户列表召回率整体较高,最高达到97.24%。 展开更多
关键词 基层智慧型融媒体系统 端到端神经网络 单点噪声修复 传播能力预测
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基于样本卷积交互学习的窃电检测样本增强方法
2
作者 张祥钦 李昕 黄晶晶 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2024年第3期156-163,共8页
为了检测窃电,有多项研究和应用,但是现有的窃电检测研究未能有效地解决样本分布不平衡的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于样本卷积交互学习的窃电检测样本增强方法。首先将数据预处理后的训练集通过样本卷积交互学习方法增加训... 为了检测窃电,有多项研究和应用,但是现有的窃电检测研究未能有效地解决样本分布不平衡的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于样本卷积交互学习的窃电检测样本增强方法。首先将数据预处理后的训练集通过样本卷积交互学习方法增加训练集中的少数样本;然后将样本增强后的训练集输入到一个3层卷积神经网络模型中进行特征提取,最后使用一个2层的全连接层输出检测结果,并使用常用的评估指标以验证样本增强机制的有效性。在中国国家电网公司(SGCC)数据集上的仿真实验结果表明,提出的TSCINet-CNN模型在70%的训练集中曲线下面积、F1-score和MAP上分别取得了0.8822、0.5445和0.5560的相对优秀结果。 展开更多
关键词 窃电检测 样本增强 卷积神经网络 交互学习
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基于UI-LSTM模型的短时降水预测研究
3
作者 包顺 秦华旺 +2 位作者 戴跃伟 陈浩然 尹传豪 《无线电工程》 2024年第1期47-54,共8页
降水临近预报是为了预测未来短时间的降雨量。现有大多数基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的降水预报模型,采用单一的卷积核对输入和隐藏状态的特征进行提取存在局部性,不能捕获雷达回波图中复杂的物理变化,且未有效提... 降水临近预报是为了预测未来短时间的降雨量。现有大多数基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的降水预报模型,采用单一的卷积核对输入和隐藏状态的特征进行提取存在局部性,不能捕获雷达回波图中复杂的物理变化,且未有效提取时空相关性和对强降雨区域的精准预测。针对现有模型存在的问题,提出了UI-LSTM模型用于降水临近预报,能够有效地提取雷达回波序列的时空相关性,采用了U形结构,同时使用跳过连接进行特征拼接,学习到整个雷达回波图的上下文语义信息,且将浅层和深层信息进行特征融合。加入了Inception结构来代替ConvLSTM细胞结构中输入到输入和状态到状态的卷积,通过不同大小的卷积核,有效提取输入,隐藏状态的特征。在公开数据集(CIKM AnalytiCup 2017)进行实验并与其他模型进行对比实验。实验结果表明,UI-LSTM模型在HSS、CSI、MAE和SSIM指标整体上要远高于其他对比模型,且提高强降水天气预测的准确率。 展开更多
关键词 降水临近预报 循环神经网络 特征融合 UI-LSTM INCEPTION
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基于神经网络模型的人工湿地水质预测模型
4
作者 辛帅 王书海 +2 位作者 王建超 王震洲 苏鹤 《计算机应用文摘》 2024年第17期91-95,共5页
水质预测是水质保护的基本内容,也是解决水资源危机的重要依据。在水污染防治中,水质的准确表达能够反映水体的污染状况和未来趋势,为特定区域的水资源保护提供科学依据。在当前信息技术迅速发展的背景下,智能算法在构建水质预测模型方... 水质预测是水质保护的基本内容,也是解决水资源危机的重要依据。在水污染防治中,水质的准确表达能够反映水体的污染状况和未来趋势,为特定区域的水资源保护提供科学依据。在当前信息技术迅速发展的背景下,智能算法在构建水质预测模型方面的应用日益广泛,这对水资源的污染控制与预防具有重要意义。首先,应用Z-score方法和局部线性趋势判断法识别并校正数据中的异常值;其次,采用SG滤波法对水质数据进行平滑和降噪处理;进一步地,引入优化后的循环神经网络(RNN)模型,并使用LSTM-GRU结构(一种改良的长短期记忆网络结构)替换标准的隐藏层单元。LSTMGRU模型能够有效区分重要与非重要的信息,实现选择性记忆,从而提高对历史水质参数的学习效率并显著提升预测结果的准确性。通过仿真分析,与传统的水质参数预测模型相比,LSTM-GRU模型的泛化能力更强,预测精度更高,具有更高的有效性和实用性。 展开更多
关键词 水质预测 神经网络 SG滤波算法 长短记忆网络结构
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基于长短期记忆神经网络模型的地下水水位预测研究 被引量：19
5
作者 汪云 杨海博 +4 位作者 徐建 郑梦琪 韩智昕 赵耘 赵耀 《节水灌溉》 北大核心 2019年第10期73-77,共5页
利用长短期记忆神经网络(LSTM)构建地下水水位预测模型,解决了传统神经网络预测模型处理时序数据时未考虑时间序列的问题,同时采用多影响变量输入的方式弥补了简单时序模型处理数据时过于依赖时间的缺点。以泰安市岱岳区满庄镇姜家园村0... 利用长短期记忆神经网络(LSTM)构建地下水水位预测模型,解决了传统神经网络预测模型处理时序数据时未考虑时间序列的问题,同时采用多影响变量输入的方式弥补了简单时序模型处理数据时过于依赖时间的缺点。以泰安市岱岳区满庄镇姜家园村046J地下水位监测井为例,采用2001-2016年的监测资料与相关气候数据,利用长短期记忆神经网络构建了地下水水位预测模型,以控制变量的方法确定最优参数,对该井的地下水水位进行了预测,并与单变量LSTM神经网络、BP神经网络预测模型作对比。研究结果表明:基于多变量输入的LSTM神经网络模型能够通过少量历史数据准确的预测未来地下水水位变化情况,特别是在一些资料匮乏的地区,预测误差要显著低于参与对比的预测模型,预测均方根误差仅为2.052。因此,基于多变量的LSTM神经网络模型能够作为简单有效的地下水水位预测工具,为区域水资源管理提供一定的参考。 展开更多
关键词 地下水位预测 气候条件 长短期记忆神经网络 泰安市
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基于神经网络与专家系统的故障诊断技术 被引量：18
6
作者 张杰 高宪军 +1 位作者 姚劲勃 张卓 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2009年第3期319-323,共5页
针对传统的故障诊断方法对复杂系统或装备进行故障诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位的问题,提出将神经网络与专家系统相融合的设计方案,建立一种基于人工神经网络的故障诊断专家系统。该专家系统结合神经网络和专家系统... 针对传统的故障诊断方法对复杂系统或装备进行故障诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位的问题,提出将神经网络与专家系统相融合的设计方案,建立一种基于人工神经网络的故障诊断专家系统。该专家系统结合神经网络和专家系统的优点,具有很强的自学习能力和自适应能力,可从外部环境不断吸取信息,在学习过程中不断完善自己,具有很强的容错性,善于联想、类比和推理。理论分析与仿真实验证明,该系统能实现对故障的快速准确定位,为保障装备可靠高效地发挥功能提供了有效方法。 展开更多
关键词 故障诊断 神经网络 专家系统
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基于AMEsim和Simulink的电液位置/力混合控制仿真研究 被引量：10
7
作者 鲜麟波 杨钢 +1 位作者 傅晓云 李宝仁 《机床与液压》 北大核心 2007年第5期205-207,共3页
为了满足某水下电液位置控制系统的特殊应用要求,设计了位置/力Fuzzy混合控制器。利用AMEsim和S imu-link联合仿真技术建立了该电液位置控制系统模型,论述了一种位置/力混合Fuzzy控制策略的实现以及Fuzzy控制器的设计过程,进行了电液位... 为了满足某水下电液位置控制系统的特殊应用要求,设计了位置/力Fuzzy混合控制器。利用AMEsim和S imu-link联合仿真技术建立了该电液位置控制系统模型,论述了一种位置/力混合Fuzzy控制策略的实现以及Fuzzy控制器的设计过程,进行了电液位置伺服系统的控制仿真。仿真结果表明了位置/力混合Fuzzy控制器对于系统控制的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 AMESIM SIMULINK 位置/力混合控制 FUZZY控制器 电液伺服
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气动搬运机械手虚拟设计 被引量：7
8
作者 韦尧兵 姜明星 +1 位作者 刘军 剡昌锋 《液压与气动》 北大核心 2009年第5期4-6,共3页
叙述了一种应用于电雷管自动包装生产线上的四自由度气动机械手的设计。该搬动系统由机械系统、气动系统和基于PLC的控制系统组成。结构简单、操作容易,实现了电雷管包装生产的自动化。
关键词 机械手 气动 PLC
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一种基于极端学习机的半监督学习方法 被引量：8
9
作者 唐晓亮 韩敏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期771-776,共6页
针对半监督学习方法存在的学习速度缓慢、不确定性递增等问题,提出一种基于极端学习机的半监督学习方法.该方法将极端学习机从监督学习模式扩展到半监督学习模式,以输出阈值向量控制标记样本的扩充程度,利用"换位"策略评估扩... 针对半监督学习方法存在的学习速度缓慢、不确定性递增等问题,提出一种基于极端学习机的半监督学习方法.该方法将极端学习机从监督学习模式扩展到半监督学习模式,以输出阈值向量控制标记样本的扩充程度,利用"换位"策略评估扩充标记样本中不确定性的影响.仿真结果表明,所提方法能够显著提高半监督学习的速度并有效减小对标记样本的依赖程度. 展开更多
关键词 半监督 极端学习机 分类 神经网络
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基于遗传算法的多目标设施定位方法 被引量：3
10
作者 李波 马大奎 崔欣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期828-833,共6页
提出了一种基于遗传算法的多目标设施定位方法。设计了一种新的整数和浮点数结合的编码方式;通过列举法使得每代个体满足约束条件,避免了罚函数的使用;可调整的双参数变异算子使进化过程能够较好地跳出局部最优解;应用基于Pareto排序的... 提出了一种基于遗传算法的多目标设施定位方法。设计了一种新的整数和浮点数结合的编码方式;通过列举法使得每代个体满足约束条件,避免了罚函数的使用;可调整的双参数变异算子使进化过程能够较好地跳出局部最优解;应用基于Pareto排序的适应值分配方式得到目标函数的非劣解集,为决策者提供了多种选择方式。仿真实验说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 设施定位 多目标 遗传算法 非劣解集
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基于神经网络集成的DNA序列分类方法研究 被引量：7
11
作者 敖丽敏 罗存金 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第6期171-175,362,共6页
研究DNA序列分类问题,针对DNA序列数据的特点和目前DNA序列分类精度低的问题,提出了一种基于神经网络集成的DNA序列分类方法。方法实现的第一步采用三种方法提取DNA序列特征,第二步采用附加动量对单个BP神经网络权值进行调整,加快网络... 研究DNA序列分类问题,针对DNA序列数据的特点和目前DNA序列分类精度低的问题,提出了一种基于神经网络集成的DNA序列分类方法。方法实现的第一步采用三种方法提取DNA序列特征,第二步采用附加动量对单个BP神经网络权值进行调整,加快网络的收敛速度,第三步对学习率进行自适应调整,减少迭代次数,第四步利用改进的BP神经网络模型对提取的每种特征分别进行训练分类,第五步神经网络集成决策DNA序列属于哪一类。经实验证明,利用改进方法比单个神经网络分类有更高的分类效率和正确率,具有一定的推广意义。 展开更多
关键词 神经网络集成 分类 特征提取 生物信息 数据挖掘
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基于BP神经网络的足球机器人摄像机标定 被引量：3
12
作者 宗晓萍 石圣羽 田华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期204-206,共3页
摄像机标定是精密视觉测量的基础。利用人工神经网络直接学习图像信息与二维平面信息之间的对应关系,不需要确定摄像机具体的内部参数和外部参数,也无需知道有关摄像机模型或参数的先验知识。通过实验表明基于神经网络的标定方法与传统... 摄像机标定是精密视觉测量的基础。利用人工神经网络直接学习图像信息与二维平面信息之间的对应关系,不需要确定摄像机具体的内部参数和外部参数,也无需知道有关摄像机模型或参数的先验知识。通过实验表明基于神经网络的标定方法与传统的线性标定方法相比具有较高的标定精度和较强的标定实时性,适用于足球机器人的摄像机标定。 展开更多
关键词 BP神经网络 足球机器人 摄像机标定
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适合单片机实时处理的简单FIR滤波器设计 被引量：6
13
作者 郧刚 张阿卜 《现代电子技术》 2007年第11期46-48,共3页
介绍了一种以Matlab7.0为辅助设计工具,采用窗函数法结合零、极点调整法和试探法设计的滤除工频50 Hz干扰的FIR滤波器的设计与实现。该滤波器运算简单、计算量小,非常适合通用单片机进行实时处理,同时具有低通滤波和50 Hz陷波功能。实... 介绍了一种以Matlab7.0为辅助设计工具,采用窗函数法结合零、极点调整法和试探法设计的滤除工频50 Hz干扰的FIR滤波器的设计与实现。该滤波器运算简单、计算量小,非常适合通用单片机进行实时处理,同时具有低通滤波和50 Hz陷波功能。实验结果表明该滤波器对心电信号中的50 Hz工频干扰和高频干扰具有很好的滤波效果。 展开更多
关键词 心电信号 50 Hz工频干扰 FIR滤波器 单片机
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基于卷积神经网络的色情图像检测 被引量：3
14
作者 余明扬 羊鹏 王一军 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第1期232-236,275,共6页
针对通常使用的色情图像检测方法中难以获取准确的色情图像特征的问题,提出一种以数据为导向基于深度卷积神经网络来获取图像特征的色情图像检测方法。对含色情内容和不含色情内容的图片数据集进行数据增强处理,接着使用Inception模块... 针对通常使用的色情图像检测方法中难以获取准确的色情图像特征的问题,提出一种以数据为导向基于深度卷积神经网络来获取图像特征的色情图像检测方法。对含色情内容和不含色情内容的图片数据集进行数据增强处理,接着使用Inception模块设计及建立卷积神经网络模型;使用批量随机梯度下降算法训练卷积神经网络获取色情图像特征;使用训练好的模型识别一张图像是否是色情图像。测试集检测正确率达到了99.06%,对比实验表明所设计的网络模型因其参数更少比其他模型更不易过拟合并比其他方法实现了更高的准确率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 色情图像检测 特征提取 图像分类
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一种基于主成分LSTM模型在股票预测中的研究 被引量：20
15
作者 王东 王霄鹏 杨川东 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第2期282-288,共7页
在利用技术方法建立LSTM股票预测模型时,传统方法由于所选择的输入数据变量较多、数据信息存在重叠、异常值对训练影响较大等因素,经常导致泛化性差,预测效果欠佳。针对此类问题,提出利用主成分分析法将基础数据降维,再结合股票相关技... 在利用技术方法建立LSTM股票预测模型时,传统方法由于所选择的输入数据变量较多、数据信息存在重叠、异常值对训练影响较大等因素,经常导致泛化性差,预测效果欠佳。针对此类问题,提出利用主成分分析法将基础数据降维,再结合股票相关技术指标KDJ,MACD一同作为输入数据,并根据股票特性将模型调整后再进行预测。实验结果表明:PCA-S-LSTM模型在降低预测平均误差的同时,大大减少了运行时间,提高了预测稳定性,较为准确地预测了平安银行的收盘价,具有应用价值。 展开更多
关键词 神经网络 主成分分析法 LSTM模型 股票价格预测
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基于PLC的扩管生产线液气压控制系统设计 被引量：8
16
作者 刘庆花 李志伟 《机床与液压》 北大核心 2017年第11期88-91,共4页
为保证相同管径管道连接时密封性高、焊接牢固,常需要对管道接口处进行扩管处理。为此,设计了一套扩管生产线,该生产线采用PLC作为控制核心;以液压作为扩管动能,配合电磁阀实现5种状态的运行,保证加工速度及扩管质量;以气动装置构成机械... 为保证相同管径管道连接时密封性高、焊接牢固,常需要对管道接口处进行扩管处理。为此,设计了一套扩管生产线,该生产线采用PLC作为控制核心;以液压作为扩管动能,配合电磁阀实现5种状态的运行,保证加工速度及扩管质量;以气动装置构成机械手,实现X、Y、Z 3个轴向的运动及工件的取放。实践表明,该生产线具有加工速度快、稳定性高、准确率高、扩管破裂率低等特点,具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 扩管 液气压 PLC
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前馈神经网络在水泥胶结识别中的应用 被引量：2
17
作者 尚福华 于志东 曹茂俊 《计算机技术与发展》 2013年第9期223-226,共4页
为了解决石油测井中水泥胶结质量识别误差较大的问题,采用八扇区水泥胶结测井仪进行声幅测量。仪器灵敏度变化以及泥浆对声信号的衰减所引起的误差可以综合利用首波幅度信息对其消除。通过对非线性连接权的神经网络方法的研究和阐述,克... 为了解决石油测井中水泥胶结质量识别误差较大的问题,采用八扇区水泥胶结测井仪进行声幅测量。仪器灵敏度变化以及泥浆对声信号的衰减所引起的误差可以综合利用首波幅度信息对其消除。通过对非线性连接权的神经网络方法的研究和阐述,克服了传统的BP学习算法过程中难以跳出局部极小值与收敛速度慢的缺点,使其具有3层BP网络的功能且提高了运行速度,优于统计识别方法。实验表明,前馈神经网络方法的应用可识别水泥胶结质量,识别正确率远高于相对幅度法,效果显著。 展开更多
关键词 前馈神经网络 八扇区水泥胶结测井 胶结质量
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基于HGA的模糊神经控制器设计及其应用 被引量：1
18
作者 常江 景占荣 高田 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第14期222-224,共3页
将神经网络与模糊控制相结合,实现了模糊控制器的自学习和自适应。给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法,通过对每个染色体采用递阶编码,可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数。将这种模糊神经网络控制器应用于镍氢电池... 将神经网络与模糊控制相结合,实现了模糊控制器的自学习和自适应。给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法,通过对每个染色体采用递阶编码,可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数。将这种模糊神经网络控制器应用于镍氢电池的充电控制中,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 递阶遗传算法 模糊神经网络 充电控制
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基于PLC和2台步进电机的立体仓库控制 被引量：4
19
作者 王红梅 《煤矿机械》 北大核心 2011年第12期204-206,共3页
介绍了一种采用PLC和2台步进电机控制的立体仓库的结构、工作原理和控制要求,分析了入库搬运机构的气动工作流程,设计了PLC控制系统的外部接线图,介绍了工件入库控制的软件设计方法。经实际运行证明,该立体仓库控制系统工件入库定位准... 介绍了一种采用PLC和2台步进电机控制的立体仓库的结构、工作原理和控制要求,分析了入库搬运机构的气动工作流程,设计了PLC控制系统的外部接线图,介绍了工件入库控制的软件设计方法。经实际运行证明,该立体仓库控制系统工件入库定位准确、工作可靠、可扩展性强。 展开更多
关键词 立体仓库 气动原理 步进电机 PLC
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利用多线程实现神经网络算法的可视化 被引量：1
20
作者 周云才 张红民 《长江大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第10期320-322,共3页
为了摆脱神经网络算法的黑箱操作,也是为了对一个分类器进行更有效的评判,提出了正、负判率概念。基于正、负判率和分组并行坐标下降算法,利用Windows的多线程得到了神经网络分类器学习算法的可视化实现。不仅改进了学习速度,同时为用... 为了摆脱神经网络算法的黑箱操作,也是为了对一个分类器进行更有效的评判,提出了正、负判率概念。基于正、负判率和分组并行坐标下降算法,利用Windows的多线程得到了神经网络分类器学习算法的可视化实现。不仅改进了学习速度,同时为用户提供了一个观察分类器属性的视窗。 展开更多
关键词 正判率 负判率 分组并行坐标下降算法 可视化
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