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基于双级PNN的直驱永磁同步电机匝间短路故障诊断方法 被引量：2
1
作者 高彩霞 冯凌云 党建军 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期116-127,共12页
目的早期故障的精准定位对于预防电机系统故障恶化和制定故障后运行维护策略至关重要。针对多支路并联直驱永磁同步电机(MB-DDPMSM)匝间短路故障诊断问题,方法提出一种基于双级PNN的匝间短路故障检测与短路线圈自动定位的新方法。首先,... 目的早期故障的精准定位对于预防电机系统故障恶化和制定故障后运行维护策略至关重要。针对多支路并联直驱永磁同步电机(MB-DDPMSM)匝间短路故障诊断问题,方法提出一种基于双级PNN的匝间短路故障检测与短路线圈自动定位的新方法。首先,根据MBDDPMSM特殊的结构特点,选择支路差值电流(BDC)作为故障支路定位特征信号,支路电流残差(BRC)作为短路线圈定位特征信号;其次,建立MB-DDPMSM匝间短路故障状态的有限元模型,利用MB-DDPMSM有限元模型分析短路线圈位置对特征信号的影响规律,并建立BDC与故障支路位置的映射关系以及BRC与短路线圈位置的映射关系,为了消除故障程度对特征信号的影响并增强故障特征,对提取的BDC幅值进行L2范数归一化处理,得到故障支路定位特征向量,对提取的BRC幅值进行Z-Score标准化处理,得到短路线圈定位特征向量;最后,建立基于双级PNN的故障诊断模型,利用第一级PNN实现匝间短路故障检测与故障支路定位,利用第二级PNN实现短路线圈自动定位。结果仿真和实验结果表明,所提出的方法能及时检测出电机早期匝间短路故障并实现短路线圈精准定位,识别正确率达100%。结论基于双级PNN的匝间短路故障诊断模型具有建模简单、收敛速度快、故障诊断精准度高等优势。 展开更多
关键词 直驱永磁同步电机 匝间短路故障 支路差值电流 支路电流残差 双级pnn 短路线圈定位
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基于PNN和改进D-S证据理论的夏季蛋鸡舍环境评价方法
2
作者 谢苗苗 李华龙 詹凯 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》 2025年第1期36-42,76,共8页
为实现多因子耦合复杂蛋鸡舍环境质量的评价,提出基于概率神经网络(PNN)和改进D-S证据理论的评价方法。先对蛋鸡舍环境因子数据进行预处理,构建多环境因子PNN评价模型,将模型求和层的结果归一化,作为改进D-S证据理论的基本概率分配(BPA... 为实现多因子耦合复杂蛋鸡舍环境质量的评价,提出基于概率神经网络(PNN)和改进D-S证据理论的评价方法。先对蛋鸡舍环境因子数据进行预处理,构建多环境因子PNN评价模型,将模型求和层的结果归一化,作为改进D-S证据理论的基本概率分配(BPA)输入,根据各BPA的贴近度相似矩阵,得到证据支持度和可信度矩阵,再对证据加权修正,利用D-S理论合成规则迭代融合,获得蛋鸡舍环境质量的评价结果。利用夏季层叠式笼养蛋鸡舍实测数据对所建模型验证。试验表明,当PNN评价模型的结果冲突时,改进D-S证据理论对蛋鸡舍环境质量评价结果的支持率为0.8083,比传统D-S算法提高5.2%;当PNN评价模型的结果不冲突时,改进D-S证据理论对蛋鸡舍环境状态的支持率为0.9986,与传统D-S算法计算结果相同。 展开更多
关键词 pnn 改进D-S证据理论 蛋鸡舍 环境质量 综合评价
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基于DBO-PNN模型的短期风电功率预测研究
3
作者 杨东坡 张红昌 +1 位作者 许鹏 马明辉 《电工技术》 2025年第11期97-99,共3页
针对短期风电功率预测问题,提出了一种基于差分进化(DE)和粒子群优化(PSO)的DBO-PNN模型。该模型利用DE和PSO算法优化概率神经网络(PNN)的参数,以提高预测精度和计算效率。通过对实际风电场运行数据的分析,表明DBO-PNN模型在均方误差、... 针对短期风电功率预测问题,提出了一种基于差分进化(DE)和粒子群优化(PSO)的DBO-PNN模型。该模型利用DE和PSO算法优化概率神经网络(PNN)的参数,以提高预测精度和计算效率。通过对实际风电场运行数据的分析,表明DBO-PNN模型在均方误差、平均绝对误差和决定系数等评价指标上均优于传统预测方法,具有较高的预测精度和实用性。 展开更多
关键词 风电功率预测 DBO-pnn模型 差分进化 粒子群优化 概率神经网络
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一种改进的K-PCA与PNN结合的快速高光谱遥感分类算法
4
作者 简萌 陈旭凤 +1 位作者 鲁军 郝敏钗 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期343-351,共9页
高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnet... 高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnetwork,PNN)结合的快速高光谱遥感分类算法.首先提出一种最近邻的样本选择方法,用以筛选更具代表性的地物光谱数据;其次提出一种基于半数重采样的主成分优选策略,有效去除噪声并保留光谱本质特征,大幅度降低数据维度;最后融合K-PCA的非线性降维特性与PNN的最优贝叶斯分类能力进行地物识别.在利用AVIRIS高光谱数据集的验证实验中,本算法不仅将分类精度提升至89.9%,较传统方法提升显著,且运算效率大幅提升.结果表明该算法在兼顾分类精度与实时性的高光谱地物识别场景中凸显优势,为遥感大数据智能处理提供了高效解决方案. 展开更多
关键词 高光谱遥感数据 地物识别 核-主成分分析 概率神经网络 半数重采样
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基于ZOA-PNN的变压器故障诊断
5
作者 赵艳 程兴滇 《电工技术》 2025年第20期122-126,共5页
针对传统的基于人工经验选择平滑因子的概率神经网络(PNN)变压器故障诊断模型在诊断准确性上存在的不足,提出一种采用斑马优化算法(ZOA)优化PNN平滑因子的变压器故障诊断方法。首先,选取2种测试函数对ZOA算法进行优化测试,并与遗传算法(... 针对传统的基于人工经验选择平滑因子的概率神经网络(PNN)变压器故障诊断模型在诊断准确性上存在的不足,提出一种采用斑马优化算法(ZOA)优化PNN平滑因子的变压器故障诊断方法。首先,选取2种测试函数对ZOA算法进行优化测试,并与遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、灰狼优化算法(GWO)进行对比,实验结果表明ZOA在收敛速度、寻优精度及避免局部最优解方面具有显著优势。接着,采用ZOA对PNN的平滑因子进行优化,建立ZOA-PNN诊断模型,并与GA-PNN、PSO-PNN、GWO-PNN模型进行对比,结果显示ZOA-PNN模型的诊断效果最佳,其正确率达到91.67%。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 概率神经网络 斑马优化算法
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基于PNN网络的大写英文字母电子签字识别研究
6
作者 王晓娟 杨永昕 《河南科技》 2025年第4期26-29,共4页
【目的】随着计算机技术发展,越来越多的电子签字被应用于现实生活中。为解决电子签字识别问题,利用鲁棒性较好的PNN神经网络来识别输入的电子签名,并转换成可编辑的英文字母。【方法】在识别过程中,为提高识别的正确率,需要对收集到的... 【目的】随着计算机技术发展,越来越多的电子签字被应用于现实生活中。为解决电子签字识别问题,利用鲁棒性较好的PNN神经网络来识别输入的电子签名,并转换成可编辑的英文字母。【方法】在识别过程中,为提高识别的正确率,需要对收集到的电子签字进行处理。先提取签字中的黑色有字母部分,再将提取到的黑色有字母部分统一大小,并将统一大小后的黑色有字母部分放在大小一样的白色画布上。经过处理后的电子签字可作为PNN网络输入变量,进行网络识别。【结果】以一组倾斜程度较大的电子签字进行识别验证,结果表明PNN网络整体识别效果较好,对倾斜程度较大的电子签字识别效果较差。【结论】该方法能高效识别倾斜程度较小的电子签字,未来应对倾斜程度较大的电子签字展开进一步的研究。 展开更多
关键词 pnn网络 模式识别 字母处理
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基于DWT-PNN的重载铁路信号设备故障智能检测系统设计
7
作者 杨培刚 梁春燕 《信息技术》 2025年第11期186-192,共7页
为了尽早发现信号设备的故障,并及时采取措施确保列车运行的安全性,设计基于DWT-PNN的重载铁路信号设备故障智能检测系统。设置铁路信号机、铁路道岔转换与锁闭设备,并在智能检测电路的配合下,驱动重载信号与故障检测信号转换器。通过... 为了尽早发现信号设备的故障,并及时采取措施确保列车运行的安全性,设计基于DWT-PNN的重载铁路信号设备故障智能检测系统。设置铁路信号机、铁路道岔转换与锁闭设备,并在智能检测电路的配合下,驱动重载信号与故障检测信号转换器。通过提取故障行为的智能化字段完善故障信号检测流程,联合相关应用部件,完成基于DWT-PNN的智能检测系统设计。实验结果表明,应用上述系统对突发性故障、渐发性故障的检测准确度均超过90%,符合准确检测重载铁路信号设备故障行为的实际应用需求。 展开更多
关键词 DWT-pnn算法 铁路信号 故障检测 载重运量 突发性故障
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基于改进BA-PNN的智能变电站二次设备GRU故障定位方法
8
作者 刘金柱 张森森 +2 位作者 刘军 韩东伟 王国瑞 《中国高新科技》 2025年第17期70-71,74,共3页
为提高故障定位的准确性,提高二次设备运行的安全性,文章引进蝙蝠算法优化的概率神经网络算法(Bat Algorithm-Probabilistic Neural Network,BA-PNN),以某智能变电站为例,对二次设备GRU故障定位方法展开设计。首先,考虑到智能变电站二... 为提高故障定位的准确性,提高二次设备运行的安全性,文章引进蝙蝠算法优化的概率神经网络算法(Bat Algorithm-Probabilistic Neural Network,BA-PNN),以某智能变电站为例,对二次设备GRU故障定位方法展开设计。首先,考虑到智能变电站二次设备故障定位数据中往往存在尖峰厚尾的特性,意味着数据中存在一些极端值的概率相对较高,而高斯分布对于厚尾数据的建模能力相对较弱,因此引入拉普拉斯分布替代高斯分布,对常规的BA-PNN算法做出改进;然后,利用改进后的算法建立二次设备运行状态信息模型;最后,利用归一化预处理对信息模型中的状态信息进行转换,基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)网络提取设备故障表征,利用提取到的故障表征,通过设备持续监测实现故障定位。实验结果表明:设计的方法可以实现对二次设备故障的精准识别与定位。 展开更多
关键词 改进BA-pnn 定位方法 二次设备故障 门控循环单元 智能变电站
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温度稳定剂掺杂PLZT-PZN-PNN-PSN压电陶瓷及安防报警器的制备与性能研究
9
作者 戴昭波 张元松 +1 位作者 张珍宣 秦洁 《佛山陶瓷》 2025年第1期33-35,41,共4页
采用固相烧结法制备了温度稳定剂掺杂PLZT-PZN-PNN-PSN的压电陶瓷。通过XRD对组分进行物相分析,并研究了不同温度稳定剂掺杂量对组分的密度及压电介电性能的影响,并装备成安防报警器,分析了安防报警器的性能。研究表明:不同温度稳定剂... 采用固相烧结法制备了温度稳定剂掺杂PLZT-PZN-PNN-PSN的压电陶瓷。通过XRD对组分进行物相分析,并研究了不同温度稳定剂掺杂量对组分的密度及压电介电性能的影响,并装备成安防报警器,分析了安防报警器的性能。研究表明:不同温度稳定剂含量掺杂组分的密度先增大后减小,在x=0.02处最为致密;样品均为呈现单一的ABO_(3)型钙钛矿结构。随着温度稳定剂含量的增加,压电介电性能先增大后减小,在x=0.02处性能最优,即相对介电常数(ε_(r)):3408、压电常数(d_(33)):611pC/N、平面机电耦合系数(K_(p)):0.78。将最优组分制备的安防报警器在高低温环境下测试的声压≥85dB,满足市场使用要求。 展开更多
关键词 PLZT-PZN-pnn-PSN压电陶瓷 温度稳定剂 安防报警器 压电和介电性能
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基于DBO-PNN模型的短期风电功率预测研究
10
作者 艾扬 姚万灿 谭卓杭 《电力系统装备》 2025年第5期7-8,95,共3页
随着风电在能源结构中的占比不断增加,准确预测风电功率对于电网调度和运行具有重要意义。文章提出了一种基于DBO-PNN模型的短期风电功率预测方法,并通过对实际风电场数据的测试,验证了该模型在短期风电功率预测中的准确性和可靠性。
关键词 风电功率预测 DBO-pnn模型 离散二进制优化 概率神经网络
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基于IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型 被引量：1
11
作者 桂芳 李健 刘磊 《机电工程》 北大核心 2025年第1期62-71,共10页
采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速... 采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速度计和麦克风两种类型的传感器,同时获得了滚动轴承不同工况下的振动和声音信号,构建了故障信息量更丰富的多通道信号;随后,提出了能够同步分析多通道信号的IRCMMRDE方法,并将其用于提取滚动轴承多通道信号的故障特征;接着,采用哈里斯鹰优化器(HHO)对概率神经网络的平滑因子进行了自适应寻优,构造了网络结构最优的PNN模型;最后,将损伤样本输入至HHO-PNN模型中,进行了故障的分类识别,完成了滚动轴承样本的故障辨识;并基于滚动轴承声振信号数据集,对基于IRCMMRDE-HHO-PNN的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于IRCMMRDE和HHO-PNN的故障诊断方法的准确率达到了99.6%,平均的识别准确率达到了99.8%,优于其他多种特征提取方法;同时,对多通道融合信号进行分析取得的准确率优于单个通道的信号,准确率分别提高了8.8%和4.8%;此外,HHO-PNN分类器模型的诊断性能优于其他分类模型,更具有泛化性和实用性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进精细复合多元多尺度反向散布熵 概率神经网络 多通道信号 哈里斯鹰优化器
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PNN测井方法的蒙特卡罗模拟结果研究 被引量：49
12
作者 张锋 徐建平 +2 位作者 胡玲妹 修春红 孙建孟 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1924-1930,共7页
PNN（脉冲中子-中子）测井是利用He-3管记录热中子时间谱，通过获取地层宏观吸收截面来确定含水饱和度的方法．本文利用蒙特卡罗方法（MCNP-4C）模拟了不同地层水矿化度、孔隙度、饱和度和井眼等条件下的热中子时间谱，研究了地层宏观... PNN（脉冲中子-中子）测井是利用He-3管记录热中子时间谱，通过获取地层宏观吸收截面来确定含水饱和度的方法．本文利用蒙特卡罗方法（MCNP-4C）模拟了不同地层水矿化度、孔隙度、饱和度和井眼等条件下的热中子时间谱，研究了地层宏观吸收截面与地层水矿化度的关系，从理论上确定PNN测井适合的地层水矿化度范围约为10-100g/L，在地层水矿化度为50g/L时适于测井的孔隙度下限约为10％．井眼流体不同，地层的热中子计数率不同，但对地层宏观吸收截面影响较小．利用远近探测器热中子计数比值可以确定孔隙度，并提出了根据不同岩性和饱和度的地层宏观吸收截面与孔隙度的交会图来评价骨架、含水饱和度以及确定油层、水层和气层的方法．PNN测井方法在低地层水矿化度、低孔隙度地层比其他方法具有优势． 展开更多
关键词 pnn测井 地层水矿化度 孔隙度 饱和度 MONTE CARLO模拟
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PNN饱和度测井技术在大港油田的应用 被引量：13
13
作者 胡玲妹 刘存辉 +2 位作者 徐建平 蒋华 张宗亮 《石油钻采工艺》 CAS CSCD 北大核心 2009年第A01期57-62,共6页
为了对PNN饱和度测井技术影响因素有深入的认识和拓宽PNN测井应用范围,利用蒙特卡罗方法(MCNP)做模拟研究,进行了孔隙度、矿化度、含油饱和度、井眼等因素对计数率的影响研究、PNN饱和度测井同脉冲中子—伽马测井对比研究以及PNN测井确... 为了对PNN饱和度测井技术影响因素有深入的认识和拓宽PNN测井应用范围,利用蒙特卡罗方法(MCNP)做模拟研究,进行了孔隙度、矿化度、含油饱和度、井眼等因素对计数率的影响研究、PNN饱和度测井同脉冲中子—伽马测井对比研究以及PNN测井确定孔隙度的理论研究,分别给出了:不同因素对热中子计数率的具体影响结果,PNN饱和度测井同脉冲中子—伽马测井相比具有一定的优越性;不同因素条件下孔隙度的确定公式。在大港油田的实际应用表明,该项测井技术在判断水淹层,寻找潜力层和未动用层,有效识别气层,识别低阻油层,定量计算地层含油饱和度、中子孔隙度,定性识别岩性等地质应用方面发挥着重要作用。 展开更多
关键词 pnn 矿化度 孔隙度 饱和度 MONTE CARLO模拟 地质应用
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PNN测井解释方法改进及应用 被引量：16
14
作者 黄志洁 李疾翎 +1 位作者 马焕英 李昆 《中国海上油气》 CAS 北大核心 2009年第2期95-98,108,共5页
在分析PNN测井独特的数据采集、处理技术及地层水矿化度、孔隙度、泥质含量等对测量数据影响的基础上,指出了PNN测井技术传统体积模型的局限性,提出了利用交会图法确定关键参数并综合应用各种模型准确求取地层含油气饱和度的方法。该方... 在分析PNN测井独特的数据采集、处理技术及地层水矿化度、孔隙度、泥质含量等对测量数据影响的基础上,指出了PNN测井技术传统体积模型的局限性,提出了利用交会图法确定关键参数并综合应用各种模型准确求取地层含油气饱和度的方法。该方法很好地解决了PNN测井资料数据处理解释中的一些难题,并在海上油田实际应用中取得了较好效果。 展开更多
关键词 pnn测井 解释模型 方法改进 应用效果 含油气饱和度
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基于ITD样本熵与PNN的自动机故障诊断 被引量：8
15
作者 赵雄鹏 潘宏侠 +2 位作者 刘广璞 潘龙 安邦 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期138-141,146,共5页
针对自动机振动信号短时、非平稳、高冲击的特性,本文提出一种运用固有时间尺度分解(ITD)样本熵和概率神经网络(PNN)进行故障诊断的方法。首先将ITD引入自动机的故障诊断中,通过对ITD分解得到前五层重构信号提取的时频特征来验证ITD方... 针对自动机振动信号短时、非平稳、高冲击的特性,本文提出一种运用固有时间尺度分解(ITD)样本熵和概率神经网络(PNN)进行故障诊断的方法。首先将ITD引入自动机的故障诊断中,通过对ITD分解得到前五层重构信号提取的时频特征来验证ITD方法的有效性,并对信号进行样本熵提取,把其作为特征向量分别用概率神经网络和BP神经网络对自动机进行故障模式识别。实验结果表明:概率神经网络相对于BP神经网络可以提高故障分类的正确率,从而验证了ITD样本熵与PNN的自动机故障诊断方法的优越性。 展开更多
关键词 自动机 固有时间尺度分解(ITD) 样本熵 概率神经网络(pnn) 故障诊断
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氮磷互作对水稻冠层光谱的影响及其PNN识别 被引量：10
16
作者 李颖 薛利红 +1 位作者 潘复燕 杨林章 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第14期2742-2750,共9页
【目的】氮、磷均为作物必需的大量营养元素,其丰缺诊断直接关系到合理科学施肥,进而影响产量、效益以及环境。本文旨在研究准确、快捷、无损地区分水稻缺氮和缺磷信息的光谱识别方法,从而指导田间施肥决策,精确作物管理、节约种植成本... 【目的】氮、磷均为作物必需的大量营养元素,其丰缺诊断直接关系到合理科学施肥,进而影响产量、效益以及环境。本文旨在研究准确、快捷、无损地区分水稻缺氮和缺磷信息的光谱识别方法,从而指导田间施肥决策,精确作物管理、节约种植成本并控制农田面源污染。【方法】基于水稻6个氮素及两个磷素营养水平交互下的盆栽试验,分别在分蘖、拔节和抽穗期测定水稻冠层的可见近红外反射光谱(350—1 330 nm)及植株全氮(TN)和全磷(TP)含量等数据,分析氮磷互作对水稻植株体内TN和TP含量以及冠层反射光谱的影响,并运用概率神经网络(PNN)分别对不同生育时期的冠层光谱进行氮水平、磷水平、氮磷交互水平和缺素水平4个尺度下的分类识别。为避免光谱测量时仪器误差和光照、风力、温度、水分等环境条件所造成光谱数据批次间的差异,PNN分类识别前对光谱数据进行标准化处理,并将其中2/3作为训练集,另外1/3作为测试集。【结果】植株全氮含量受氮肥、磷肥和氮磷交互作用的影响显著;植株全磷含量则主要受磷肥和氮肥水平的双重影响,但不存在氮磷交互作用。水稻冠层光谱对氮肥的响应规律不受磷肥水平的影响,缺氮使可见光区反射率升高,近红外区反射率下降。缺磷使近红外区反射率下降,但可见光区的响应则受氮肥水平的影响,施氮处理呈上升趋势,氮胁迫处理则呈现分蘖期下降、拔节期上升、抽穗期下降的趋势。利用冠层光谱PNN模型可以对各个生育时期氮水平、磷水平、氮磷交互水平和缺素水平等不同施肥尺度进行识别,拔节期分类精度最高,抽穗期分类精度相对最低。4种分类尺度下PNN模型对磷素水平的分类精度最高,分蘖期和拔节期分别为83%和94%;其次是缺素水平,分别为78%和88%;对氮素水平以及氮磷交互水平等有较多个分类输出的识别精度较低,为61%—75%。值得一提的是,PNN模型对水稻施肥关键生育时期分蘖期和拔节期水稻植株缺氮缺磷、缺氮不缺磷、缺磷不缺氮、不缺氮不缺磷等4种缺素水平的分类中,所有只缺氮处理没有被预测为只缺磷处理,所有只缺磷处理也没有被误判为只缺氮处理,表明冠层光谱PNN模型能有效区分开氮磷胁迫。【结论】水稻的冠层光谱受到氮、磷水平的共同影响,利用水稻冠层光谱建立的PNN模型不仅能分别辨识各氮素、磷素施肥水平,并且能有效地区分开水稻缺磷和缺氮处理,避免混淆,对有目的性的指导施肥具有重要的意义和价值,可避免不恰当的施肥策略造成的环境、产量和经济损失。 展开更多
关键词 氮磷互作 冠层光谱 pnn 营养诊断 水稻
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PNN测井技术在青海油田水淹层解释评价中的应用 被引量：11
17
作者 黎明 戴祖龙 +1 位作者 薛英 温杰 《石油天然气学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期263-266,283,共5页
PNN测井是一种通过记录发生俘获反应后地层中的剩余热中子数量,进而获取储层剩余油饱和度的测井技术。其测量原理、数据采集和处理方式均有独特之处。通过在青海油田大量的测井实践出发,总结出了一套PNN测井进行水淹层识别的综合解释方... PNN测井是一种通过记录发生俘获反应后地层中的剩余热中子数量,进而获取储层剩余油饱和度的测井技术。其测量原理、数据采集和处理方式均有独特之处。通过在青海油田大量的测井实践出发,总结出了一套PNN测井进行水淹层识别的综合解释方法。并在此基础上,充分利用动态监测资料对水淹层进行分级评价以及建立了区块解释标准对其进行量化解释,从而使PNN测井在青海油田剩余油测井评价中发挥出了独特而重要的作用。 展开更多
关键词 pnn(脉冲中子-中子)测井 水淹层 综合解释方法 剩余油饱和度
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基于PNN算法的多传感器火灾探测技术研究 被引量：10
18
作者 张志华 许开立 李增 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2017年第10期1404-1406,共3页
从传统算法和人工神经网络算法两方面,总结火灾探测中的多特征信息融合算法。以火焰、烟雾、CO和CO_2四种火灾特征的组合为例,基于MATLAB,运用PNN对实验采集到的数据进行训练和仿真测试。测试结果表明,采用PNN将多传感器信息融合后对火... 从传统算法和人工神经网络算法两方面,总结火灾探测中的多特征信息融合算法。以火焰、烟雾、CO和CO_2四种火灾特征的组合为例,基于MATLAB,运用PNN对实验采集到的数据进行训练和仿真测试。测试结果表明,采用PNN将多传感器信息融合后对火灾探测的准确度远高于单一种类火灾探测器;当扩展系数取0.3时,PNN对测试数据进行模式识别的准确度可高达98.95%。训练后的PNN可以更好地用于火灾的探测。 展开更多
关键词 消防 火灾探测 pnn 多传感器
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PNN破乳剂的合成及其乳化液废水处理 被引量：7
19
作者 卞华松 张仲燕 刘芝玲 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2000年第1期15-17,共3页
由氨、仲胺与伯胺及表卤代醇合成制备了高效破乳剂 PNN,并用以处理乳化油废水 ,取得了较好的效果。结果表明 ,在p H =6.0～ 7.5,投量为 1 .88‰～ 3.0‰的条件下 ,用 PNN处理 CODCr为 71 840 mg/ L、油为 1 5534 mg/ L的某乳化油废水 ,... 由氨、仲胺与伯胺及表卤代醇合成制备了高效破乳剂 PNN,并用以处理乳化油废水 ,取得了较好的效果。结果表明 ,在p H =6.0～ 7.5,投量为 1 .88‰～ 3.0‰的条件下 ,用 PNN处理 CODCr为 71 840 mg/ L、油为 1 5534 mg/ L的某乳化油废水 ,最佳 CODCr去除率达 92 .7% ,最佳油去除率达 99.9% ,浊度去除率达到 99.9% 。 展开更多
关键词 破乳剂 乳化油 混凝 破乳 pnn 废水处理
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基于KPCA-PNN的复杂工业过程集成故障辨识方法 被引量：10
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作者 薄翠梅 王执铨 张广明 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2009年第1期98-104,109,共8页
针对核主元分析方法在复杂工业在线监控过程中易出现的核矩阵K难以计算和初始故障源难以辨识的问题,提出了一种基于核主元分析和概率神经网络的集成故障辨识方法.首先通过特征样本提取方法预处理工业数据集,然后采用核函数主元分析的Hot... 针对核主元分析方法在复杂工业在线监控过程中易出现的核矩阵K难以计算和初始故障源难以辨识的问题,提出了一种基于核主元分析和概率神经网络的集成故障辨识方法.首先通过特征样本提取方法预处理工业数据集,然后采用核函数主元分析的Hotelling统计量T^2和SPE方法检测故障,采用核函数梯度算法定义了两个新的统计量C_(T^2)和C_(SPE),计算了每个监控变量对统计量T^2和SPE的贡献程度,并提取了故障特征.最后,利用概率神经网络技术进一步从关联故障特征中辨识出初始故障源.将上述故障诊断方法应用到Tennessee Eastman(TE)化工过程;多种故障模式下的仿真结果显示,该方法能够有效地检测并辨识出多种故障类型. 展开更多
关键词 故障辨识 关联故障 特征提取 核主元分析(KPCA) 概率神经网络(pnn)
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