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基于卷积神经网络的指挥控制网络关键节点识别方法
1
作者 畅鑫 李艳斌 刘东辉 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第5期1087-1101,共15页
针对当前指挥控制网络关键节点识别方法依赖专家经验知识等问题,基于通信侦察视角,提出基于卷积神经网络的指挥控制节点识别方法。依靠卷积神经网络在特征提取上的强大能力,构建关键节点识别智能范式。利用特征工程,将各节点之间的通联... 针对当前指挥控制网络关键节点识别方法依赖专家经验知识等问题,基于通信侦察视角,提出基于卷积神经网络的指挥控制节点识别方法。依靠卷积神经网络在特征提取上的强大能力,构建关键节点识别智能范式。利用特征工程,将各节点之间的通联关系信息转化为多维信息矩阵,受有限长单位冲击响应(Finite Impulse Response,FIR)滤波器结构的启发,提出FIRSE(Finite Impulse Response Squeeze and Excitation)神经网络。提出动态峰值检测法改进训练策略,获取最优神经网络参数。实验结果表明,相比基于典型机器学习和深度学习的识别方法,提出的方法具有更高的识别准确性。 展开更多
关键词 指挥控制网络 关键节点 识别 特征工程 卷积神经网络
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一种自适应神经元无线传感器网络功率控制技术 被引量：3
2
作者 陈怡 陈利 +1 位作者 李蓉 高戈 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期256-259,共4页
针对传感器网络成簇过程难以建立数学模型的特点,利用人工智能技术提出了一种采用自适应神经元控制算法调整簇头功率,进而改变网络拓扑结构的方案.本算法能够根据实时系统误差,动态调整系统的控制参数,克服了在拓扑功率控制中仅仅依靠... 针对传感器网络成簇过程难以建立数学模型的特点,利用人工智能技术提出了一种采用自适应神经元控制算法调整簇头功率,进而改变网络拓扑结构的方案.本算法能够根据实时系统误差,动态调整系统的控制参数,克服了在拓扑功率控制中仅仅依靠经验选择或分级调节的局限性.仿真结果显示,通过分簇拓扑控制后,网络的生存时间和通信总量有显著的增加. 展开更多
关键词 无线传感器网络 功率控制 神经元控制
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基于RBF神经网络的非线性系统的预测 被引量：14
3
作者 李月英 申东日 +1 位作者 陈义俊 李素杰 《计算机测量与控制》 CSCD 2006年第3期319-321,共3页
对于非线性系统的预测辨识,提出用动态节点生成构造性RBF神经网络作为预测模型,且RBF神经网络的学习算法采用一种新的全监督式学习算法,即神经网络隐层引入新节点时,通过使新节点的输出尽可能逼近残差序列的方向来获取网络参数,从而减... 对于非线性系统的预测辨识,提出用动态节点生成构造性RBF神经网络作为预测模型,且RBF神经网络的学习算法采用一种新的全监督式学习算法,即神经网络隐层引入新节点时,通过使新节点的输出尽可能逼近残差序列的方向来获取网络参数,从而减少学习误差,使网络输出能够较好的跟踪系统输出。仿真表明该学习算法的有效性。 展开更多
关键词 RBF神经网络 构造性网络 动态结点生成 预测控制
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基于预测模型的SNN控制在湿法脱硫中的应用 被引量：5
4
作者 白建云 范常浩 李金霞 《自动化与仪表》 2017年第3期39-43,共5页
针对目前燃煤电厂湿法脱硫动态特性具有大迟延、大惯性、时变、非线性等特点,且系统自动控制投运率低的现状,该文设计了一种基于预测模型的单节点神经网络(SNN)控制算法,将单节点神经网络结构控制器与传统的PID控制规律相融合,既具有了... 针对目前燃煤电厂湿法脱硫动态特性具有大迟延、大惯性、时变、非线性等特点,且系统自动控制投运率低的现状,该文设计了一种基于预测模型的单节点神经网络(SNN)控制算法,将单节点神经网络结构控制器与传统的PID控制规律相融合,既具有了自学习和自适应的特点,也弥补了常规PID参数不能在线调整带来的弊端。同时加入预测控制,将系统未来的输出值提前反馈到控制器,对过程纯滞后特性具有明显的补偿效果,提高系统的稳定性和鲁棒性。结合某300 MW CFB机组炉外湿法脱硫系统数学模型进行控制仿真。结果表明,该控制算法相对于传统PID控制不仅超调量小、调节时间短、而且能有效解决模型参数改变和扰动带来的不稳定性,具有较强的适应性和抗干扰能力。 展开更多
关键词 单节点神经网络 预测控制 湿法脱硫 抗干扰能力
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基于改进适应度函数的遗传单神经元控制
5
作者 祝海江 赵众 侯媛彬 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期64-66,31,共4页
介绍了一种基于改进适应度函数的遗传单神经元控制方法。通过利用遗传算法的全局寻优特性和神经网络对非线性函数较强的逼近能力,将改进的遗传算法和单神经元相结合,设计了一种遗传算法单神经元解耦控制器,实现了对炉群多变量燃烧系统... 介绍了一种基于改进适应度函数的遗传单神经元控制方法。通过利用遗传算法的全局寻优特性和神经网络对非线性函数较强的逼近能力,将改进的遗传算法和单神经元相结合,设计了一种遗传算法单神经元解耦控制器,实现了对炉群多变量燃烧系统的解耦控制。实验结果验证了这种方法是可行的。 展开更多
关键词 遗传单神经元控制 改进适应度函数 单神经元
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应用电流单个神经元PI控制实现串级调速系统最佳运行
6
作者 丁士启 《计算技术与自动化》 2006年第2期45-48,共4页
为提高串调系统动态响应性,保证电机平稳运行,设置水压转速双闭环控制系统,同时对电流实行单个神经元PI控制,设置单个神经元PI调节器结构,调整权值,使串调系统运行状态最佳,安全稳定,高效节能。
关键词 串级调速 动态结构 电流实行单个神经元PI控制 权值
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一种基于神经网络的多节点非线性PID队列控制 被引量：1
7
作者 张秋红 孙德辉 穆志纯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第25期145-147,共3页
针对异步传输模式(ATM)网络可利用比特率(ABR)业务流多数都具有突发性,往往会造成网络过载,甚至引起严重的网络拥塞问题,提出了一种基于BP神经网络的缓冲队列的非线性控制机制并对其进行了抗扰性分析。在多节点的业务流模型基础上,运用O... 针对异步传输模式(ATM)网络可利用比特率(ABR)业务流多数都具有突发性,往往会造成网络过载,甚至引起严重的网络拥塞问题,提出了一种基于BP神经网络的缓冲队列的非线性控制机制并对其进行了抗扰性分析。在多节点的业务流模型基础上,运用OPNET软件对其进行了不同工作条件下的仿真,结果显示,在所设计的控制机制下,网络的有关性能良好。 展开更多
关键词 网络节点 神经网络 队列控制 PID控制
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基于KOHONEN神经网络的电压控制分区 被引量：3
8
作者 刘小波 李亚玲 +2 位作者 赵景涛 吴桢 张晓芳 《浙江电力》 2007年第3期1-4,共4页
介绍了类别识别能力较强的KOHONEN自组织网络,并对其在二级电压控制分区方面的应用作了一些讨论和研究,将电力系统分区问题转化为几何空间中点的聚类问题。首先构造无功源坐标空间,进而取每台发电机对待分节点的灵敏程度作为样本特征量... 介绍了类别识别能力较强的KOHONEN自组织网络,并对其在二级电压控制分区方面的应用作了一些讨论和研究,将电力系统分区问题转化为几何空间中点的聚类问题。首先构造无功源坐标空间,进而取每台发电机对待分节点的灵敏程度作为样本特征量,最后引入KOHONEN神经网络进行系统分区。以新英格兰系统为例进行的数字仿真发现, KOHONEN网络是一种学习速度快、分类精度高的神经网络模型,并且适用于电压控制分区。 展开更多
关键词 无功源坐标空间 KOHONEN网络 电压控制分区 节点
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基于RSSI的节点定位算法的研究
9
作者 黄海松 卞国龙 《现代电子技术》 北大核心 2017年第10期86-89,94,共5页
在无线传感器网络的节点定位中,原RSSI定位算法利用接收信号强度的对数正态模型,其存在计算量大、功耗大等问题。由于物体运动不会突变,可以利用以前的轨迹与速度,预测当前时刻的位置信息,采用改进的神经网络算法,对当前时刻的位置做了... 在无线传感器网络的节点定位中,原RSSI定位算法利用接收信号强度的对数正态模型,其存在计算量大、功耗大等问题。由于物体运动不会突变,可以利用以前的轨迹与速度,预测当前时刻的位置信息,采用改进的神经网络算法,对当前时刻的位置做了很好的预测。实验结果表明,该算法与传统的RSSI算法相比,减小了采样范围,提高了定位精度,降低了无线传感系统的功耗。 展开更多
关键词 节点定位算法 衰减模型 算法优化 模糊控制 神经网络
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