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题名应用神经网络和重复控制的逆变器综合控制策略
被引量：16
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作者
胡雪峰
谭国俊
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机构
安徽工业大学电气信息学院
中国矿业大学信电学院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期43-47,共5页
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文摘
针对脉宽调制(pulse width modulation,PWM)逆变电源控制系统,提出一种基于(diagonal recurrent neural network,DRNN)在线自整定PID控制和改进重复控制相结合的新型综合控制策略,给出PID参数在线自整定的控制算法和改进重复控制器的设计参数。利用改进重复控制改善系统的稳态性能,利用对角递归神经网络在线自整定PID控制提高系统的动态性能,既能克服常规控制逆变器波形跟踪性能差的不足,又能极大改善重复控制逆变器动态响应滞后的问题。实验结果表明,该综合控制策略能实现逆变器的快速动态响应和高精度稳态输出波形。
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关键词
逆变器
对角递归神经网络
改进重复控制
综合控制
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Keywords
inverter
diagonal recurrent neural network
modified repetitive control
integrated control
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分类号
TM464
[电气工程—电器]
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题名医学信息学中的深度学习相关应用研究
被引量：1
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作者
石磊
陈潇君
郭剑峰
陈宝定
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机构
江苏大学附属医院
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出处
《医学信息学杂志》
CAS
2018年第3期10-15,共6页
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基金
国家自然科学基金(项目编号:61502206
61502208)
+1 种基金
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(项目编号:KYLX15_1078)
江苏大学附属医院新技术新项目(项目编号:xjs2016035)
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文摘
梳理深度学习在医学信息学中的一些应用案例,对深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、改进神经网络原理、应用分别进行分析,介绍深度机器学习的发展方向。
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关键词
深度学习
医学信息学
深度神经网络
卷积神经网络
递归神经网络
改进神经网络
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Keywords
Deep learning
Medical informatics
Deep neural network（DNN）
Convolutional neural network（CNN）
recurrent neural network（RNN）
modified neural network（MNN）
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分类号
R-056
[医药卫生]
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题名一种基于改进型递归神经网络的数据校核方法
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作者
郭丽
刘国卿
周凯峰
戴虽愚
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机构
昆明理工大学生物与化学工程学院
昆明理工大学信电学院
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出处
《昆明理工大学学报（理工版）》
2002年第4期129-132,共4页
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文摘
对于无法得到数学模型的过程 ,我们提出了基于改进型自递归神经网络的动态过程数据校核方法 ,并基于递归网络结构推导出一种BP(BackPropagation—反向传播 )训练方法 .由此方法而得到的数据校验结果更准确无误 .
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关键词
数据校核
改进型递归神经网络
BP训练
反向传播训练法
动态数据
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Keywords
data rectification
modified recurrent neural networks
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名口语理解中改进循环神经网络的应用
被引量：2
- 4
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作者
张晶晶
黄浩
胡英
吾守尔·斯拉木
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第18期155-160,共6页
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基金
国家自然科学基金（No.61663044,No.61761041）
国家重点研发计划项目（No.2017YFB1402101）
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文摘
口语理解性能的提升对于口语对话系统的研究具有重要作用。为了提高口语理解性能,应用循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)方法。在此基础上,提出一种改进的循环神经网络(Modified-RNN)方法,该方法通过添加存储历史状态信息,能够存储更长时的信息,含有更少的参数,根据获取的更多信息提取特征信息增加获取信息的有效性,提高了口语理解的精准率和F1,缩短了实验时间。在航空旅行信息数据库(ATIS)上的实验结果验证了该算法的有效性和可靠性。
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关键词
循环神经网络(RNN)
长短时记忆网络(LSTM)
门限循环单元(GRU)
口语理解(SLU)
改进循环神经网络(m-rnn)
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Keywords
recurrent neural network(RNN)
Long Short-Term Memory(LSTM)
Gated recurrent Unit(GRU)
Spoken Language Understanding(SLU)
modified recurrent neural networks(m-rnn)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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