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Parametric Stabilization of the Ring and Linear Neural Network with Two Delays
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作者 Dongxia Zhao Dongxia Fan Yaping Guo 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2021年第7期1468-1482,共15页
This paper is devoted to the problem of stabilizing a Hopfield-type neural network with bi-directional ring architecture and two delays. The delay-independent and delay-dependent stability conditions are explicitly pr... This paper is devoted to the problem of stabilizing a Hopfield-type neural network with bi-directional ring architecture and two delays. The delay-independent and delay-dependent stability conditions are explicitly presented by the method of the characteristic roots and the skill of mathematical analysis. Moreover, if a link between the adjacent two neurons is cut, the ring neural network turns to a linear one, and the stability results are also established. Furthermore, a comparative analysis for the ring and linear network shows that the stability domain is enlarged after the breaking. 展开更多
关键词 neural network Time Delay Exponential Polynomial Linear and ring neural Configuration Stability
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Using Neural Network to Predict the Interfacial Friction and Flow Stress of Materials via Ring Compression
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作者 Xu Weiliang (Department of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing 210018) Kamineni P. Rao(City University of Hong Kong, Hong Kong) 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1996年第1期53-60,共8页
In this study a neural network approach is proposed to realize an automatic numerical prediction of the interfacial friction factor and the flow stress of materials. Decrease in the inner diameter and reduction in the... In this study a neural network approach is proposed to realize an automatic numerical prediction of the interfacial friction factor and the flow stress of materials. Decrease in the inner diameter and reduction in the height of the ring are taken as input 展开更多
关键词 neural networks metal FORMING FRICTION PREDICTION flow stress PREDICTION ring compression test
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Implementing an Artificial Neural Network Computer
3
作者 Zhu Keqin Luo Siwei & Ding Jiazhong(Dept. of Computer Science & Technology, Northern Jiaotong University, Beijing 100044, China) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1995年第3期19-24,共6页
Based on the implementation of NNSPC (Neural NetWork Synchronous Parallel Computer) developed by NJU, this paper discusses two schemes for implementing artificial neural network computer withdistributed memories: One ... Based on the implementation of NNSPC (Neural NetWork Synchronous Parallel Computer) developed by NJU, this paper discusses two schemes for implementing artificial neural network computer withdistributed memories: One is Switch Network Structure; the other is Ring Topology Structure. This papergives a comparison betWeen the two schemes and the principles of scheme selection. 展开更多
关键词 Artificial neural network Parallel processing Switch network ring topology
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基于CNN-LSTM方法的液环泵非稳态流场预测分析
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作者 张人会 唐玉 +1 位作者 郭广强 陈学炳 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期273-279,共7页
为实现对液环泵内非稳态气液两相流场的快速预测,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场预测方法,可以实现样本集之后未来一定时间段内流场的高精度快速预测。通过对液环泵非稳态CFD结果获取的各时间步上的流场快照建立流场数据集,... 为实现对液环泵内非稳态气液两相流场的快速预测,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场预测方法,可以实现样本集之后未来一定时间段内流场的高精度快速预测。通过对液环泵非稳态CFD结果获取的各时间步上的流场快照建立流场数据集,利用卷积神经网络(CNN)对流场快照进行特征提取,并结合长短期记忆神经网络(LSTM)构建时间序列神经网络预测模型,预测结果与CFD数值模拟结果进行对比,分析表明,CNN-LSTM模型能够实现对未来时刻非稳态流场的高精度预测;相态场、压力场、温度场的预测结果平均相对误差分别为1.37%、1.28%、1.78%;在利用LSTM预测壳体及进口压力脉动时,在样本集之后叶轮旋转360°时间上平均相对误差分别为1.61%、0.09%、0.20%。在样本空间外的预测集上,CNN-LSTM的预测性能优于本征正交分解(POD)方法,尽管在外延时间序列上的预测精度随时间增加逐渐下降,但在整个时间历程上保持了较好的预测精度,在预测内流场结果方面具有显著优势。 展开更多
关键词 液环泵 非稳态流场 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法 被引量:1
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作者 李博通 孙铭阳 +5 位作者 张婧 陈发辉 陈晓龙 王永祺 武娇雯 魏然 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第5期123-134,共12页
针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑... 针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑辨识判据。然后,针对量测信息缺失时的多环拓扑辨识问题,研究了利用深度神经网络融合欧氏距离判据的拓扑辨识方法。最后,在Matlab中利用MatPower搭建32节点“蜂巢”电网模型,在缺失不同比例的量测数据情况下验证方法的准确性。结果表明,当缺失大量量测数据时,所提方法仍有较高的拓扑辨识准确率。 展开更多
关键词 欧氏距离 多环配电网 深度神经网络 拓扑辨识 量测信息缺失
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全息环纹噪声的空频协同智能抑制
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作者 陈本永 熊壮 +2 位作者 黄柳 张艳超 傅霞萍 《光学精密工程》 北大核心 2025年第15期2342-2353,共12页
数字全息成像中,由微观散射体衍射产生的环纹噪声在数值重建中被非线性放大为结构化相位误差,制约了定量相位成像与三维重建精度。针对环纹噪声理论模型及抑制方法,提出一种新型空域与频域协同的卷积神经网络模型FUResNet,建立多颗粒衍... 数字全息成像中,由微观散射体衍射产生的环纹噪声在数值重建中被非线性放大为结构化相位误差,制约了定量相位成像与三维重建精度。针对环纹噪声理论模型及抑制方法,提出一种新型空域与频域协同的卷积神经网络模型FUResNet,建立多颗粒衍射场叠加模型精确模拟环纹噪声,结合傅里叶神经算子、残差学习框架和注意力机制,以实现环纹噪声的高效抑制与全息图关键特征的精准保留。FUResNet在仿真及实测全息图中均优于现有方法,其中,背景噪声标准差降低73.9%,峰值信噪比提升13.46 dB,仿真中结构相似性提高13.9%,在噪声抑制、图像保真和结构保护三个关键维度上取得实质性改进,为高精度定量相位成像提供有效解决方案。 展开更多
关键词 数字全息 环纹噪声 相位成像 傅里叶神经算子 卷积神经网络
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基于深度学习的电路板色环电阻检测方法 被引量:1
7
作者 胡腾波 黄志亮 黄经州 《电子器件》 2025年第2期366-371,共6页
色环电阻是一种根据颜色区分电阻阻值的电子元器件,在受到光照等环境因素影响后,误检率较高。为此,提出一种基于深度学习的电路板色环电阻检测方法。对采集得到的全部色环电阻图像进行预处理,构建卷积神经网络模型,利用交叉熵损失函数... 色环电阻是一种根据颜色区分电阻阻值的电子元器件,在受到光照等环境因素影响后,误检率较高。为此,提出一种基于深度学习的电路板色环电阻检测方法。对采集得到的全部色环电阻图像进行预处理,构建卷积神经网络模型,利用交叉熵损失函数分割色环电阻图像,获取电路板色环电阻特征。根据HSI颜色模型判断色环数量,对提取到的色环特征进行校正,通过颜色量化方法完成电路板色环电阻检测。实验结果表明,所提方法的最低计算量和参数量分别为28.96 GMac和8.25 M,色环电阻颜色检测性能好,证明所提方法可以获取高精度的检测结果。 展开更多
关键词 深度学习 电路板 色环电阻检测 卷积神经网络 交叉熵损失函数
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船舶柴油发电机组硬件在环转速控制系统
8
作者 张宇航 施伟锋 李佳芮 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第21期114-120,共7页
为了更接近于实际系统中验证新型控制策略,提出了船舶柴油发电机组硬件在环转速控制系统,并分析了系统硬件框图,设计了软件流程。船舶柴油发电机组转速控制系统仿真模型在Simulink环境下搭建,DSP控制器硬件设计以TMS320F28335芯片为核心... 为了更接近于实际系统中验证新型控制策略,提出了船舶柴油发电机组硬件在环转速控制系统,并分析了系统硬件框图,设计了软件流程。船舶柴油发电机组转速控制系统仿真模型在Simulink环境下搭建,DSP控制器硬件设计以TMS320F28335芯片为核心,软件设计采用模块化设计思想,采用BP神经网络PID(BP-PID)控制算法以实现对控制策略的验证。硬件在环仿真结果表明,该系统不仅为控制算法的验证提供平台,还能模拟船舶实际运行中负载突变试验,降低了实际测试的风险和成本,验证了BP-PID控制算法的优越性。 展开更多
关键词 船舶柴油发电机组 DSP 硬件在环 BP神经网络 转速控制 PID
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基于机器视觉的O型密封圈缺陷检测研究
9
作者 杨怀斌 杨智才 +1 位作者 刘胜祥 崔敏 《现代机械》 2025年第2期94-98,共5页
针对O型黑色密封圈人工检测效率低和成本高等问题,提出了一种采用机器学习的方法对黑色O型密封圈表面缺陷进行检测。一个正品密封圈表面是没有任何纹理特征即表面光滑,而有裂缝、缺胶、划痕等的密封圈是有纹路的,因此,针对这一点选用纹... 针对O型黑色密封圈人工检测效率低和成本高等问题,提出了一种采用机器学习的方法对黑色O型密封圈表面缺陷进行检测。一个正品密封圈表面是没有任何纹理特征即表面光滑,而有裂缝、缺胶、划痕等的密封圈是有纹路的,因此,针对这一点选用纹理特征作为特征向量,采用MLP神经网络作为分类器进行训练识别。通过实验证明此方法的检测平均准确率高达93.6%。此方法对缺胶、裂缝、划痕检测很实用,给密封圈的质量检测提供了一种可靠的方法。 展开更多
关键词 密封圈 机器学习 纹理特征 MLP神经网络
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多维监测数据的环网柜温度预测模型研究
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作者 张杰 徐冬梅 +1 位作者 刘学广 邹君文 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期35-41,共7页
太阳能光伏电站的环网柜处在高温环境下运行,经常引起过热故障的发生,造成设备内部短路,甚至引起火灾,严重影响太阳能光伏的安全稳定接入并网。预测太阳能光伏接入电网侧环网柜温度的变化趋势,可以有效实现对过热故障的提前预防。该研... 太阳能光伏电站的环网柜处在高温环境下运行,经常引起过热故障的发生,造成设备内部短路,甚至引起火灾,严重影响太阳能光伏的安全稳定接入并网。预测太阳能光伏接入电网侧环网柜温度的变化趋势,可以有效实现对过热故障的提前预防。该研究以历史温度数据、环境温度数据以及负荷电流数据作为影响环网柜温度变化的多维输入数据,利用长短时记忆神经网络(LSTM)构建光伏电站环网柜内部温度变化的预测模型。通过与10kV环网柜实验测试结果对比可知,基于多维监测数据的LSTM网络模型可以准确地完成环网柜温度预测。并且相较于传统神经网络构建的模型预测精度更高、计算结果更准确,研究结果为太阳能光伏接入电网侧环网柜过热故障的预测提供一种具有实际应用价值的方法。 展开更多
关键词 环网柜 温度预测 多维监测数据 LSTM神经网络
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特高压复合绝缘子电场计算及基于神经网络遗传算法的均压环结构优化设计 被引量:59
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作者 司马文霞 施健 +2 位作者 袁涛 杨庆 孙才新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期257-265,共9页
为了满足超/特高压大容量输电技术的发展需求,研究复合绝缘子的电场分布,寻找合理的电场优化措施已成为影响输电线路安全运行的关键因素。利用有限元法(FEM)建立了工程实际应用情况下特高压(UHV)交流输电线路复合绝缘子的单串、双串和V... 为了满足超/特高压大容量输电技术的发展需求,研究复合绝缘子的电场分布,寻找合理的电场优化措施已成为影响输电线路安全运行的关键因素。利用有限元法(FEM)建立了工程实际应用情况下特高压(UHV)交流输电线路复合绝缘子的单串、双串和V串电场计算模型,在考虑横担、分裂导线和均压环及其金具连接情况下,对复合绝缘子的电位和沿面电场分布进行了计算。针对特高压复合绝缘子电位分布极不均匀,且最大沿面电场强度大大超过电晕起始场强的情况,分析了不同的均压环配合方式对复合绝缘子沿面电场分布的影响。针对单串绝缘子下的计算结果,引入神经网络遗传算法(BP-GA),对均压环的结构参数进行了优化设计,利用BP神经网络的高度非线性映射能力直接计算遗传算法的适应度函数值,解决了穷举法计算时间冗长的问题。计算结果表明:加装均压环能够大大降低最大沿面电场强度,明显改善复合绝缘子沿面电位和电场的分布;通过遗传算法优化后的均压环结构参数,能使均压环表面场强和绝缘子沿面场强均小于电晕起始场强,为特高压绝缘子均压环的选取提供了一种可靠、实用的设计方法,可为我国特高压输电线路外绝缘优化设计提供新的参考。 展开更多
关键词 复合绝缘子 电位 沿面电场 均压环 优化 神经网络 遗传算法
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小世界联接对神经网络稳定性的影响 被引量:4
12
作者 徐旭 张洁 梁艳春 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期873-876,共4页
研究一个具有小世界联接的时滞神经元网络.基于Lyapunov稳定性方法,分析了此系统平衡点的渐近稳定性,给出了与时滞相关的系统全局稳定性准则,并讨论了小世界联接强度对系统全局稳定性的影响.
关键词 小世界 环形神经网络 时滞 全局稳定性
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数控车削加工过程的刀具磨损动态监测 被引量:7
13
作者 黄遂 陈洪涛 +1 位作者 傅攀 甘建水 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第2期191-193,共3页
对车削加工刀具磨损的各阶段信号进行采集,通过动态时频域分析,找到车削加工过程中刀具磨损的重要参数变化,对其进行振铃记数和人工神经网络的模式识别,实现了车削加工刀具磨损的状态检测。
关键词 刀具磨损 动态分析 振铃记数 人工神经网络
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煤直接液化甲苯可溶物中非沥青质的芳烃环分布 被引量:2
14
作者 阎瑞萍 杨建丽 +2 位作者 张昌鸣 刘振宇 张立安 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第S1期27-33,共7页
以高效液相色谱与紫外光谱联用,分离并鉴定了煤液化重质产物中非沥青质的芳烃组成,得到了液化条件对转化率、非沥青质的芳烃环分布及非沥青质量的变化规律,并从另一角度阐明了煤液化的机理。同时采用人工神经网络模拟了煤液化过程中液... 以高效液相色谱与紫外光谱联用,分离并鉴定了煤液化重质产物中非沥青质的芳烃组成,得到了液化条件对转化率、非沥青质的芳烃环分布及非沥青质量的变化规律,并从另一角度阐明了煤液化的机理。同时采用人工神经网络模拟了煤液化过程中液化条件对非沥青质中的芳烃环分布的非线性关系。结果表明,兖州煤的加氢液化中,反应温度的变化对芳烃环分布的影响较大,当反应时间为30min时,在420℃左右,小环芳烃含量最多;反应时间的影响变化规律与温度的影响相同。实验证明:在实验条件下,人工神经网络能较好地模拟反应条件与产物组成之间的关系,并能较为准确地预报在不同反应条件下芳环的变化规律。 展开更多
关键词 煤直接液化 重质产物 芳烃环分布 人工神经网络 模拟
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基于神经网络的木材生长轮密度预测模型 被引量:3
15
作者 葛利 陈广胜 聂远志 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期76-76,85,共2页
应用神经网络方法,进行木材材性指标生长轮密度的预测。建立了木材生长轮密度的神经网络模型,拟合了木材生长轮密度的变异规律,对木材生长轮密度进行了预测,并与时间序列方法对比,说明了神经网络用于木材生长轮密度预测的优势。
关键词 木材生长轮密度 神经网络 时间序列分析
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航空静电雾滴荷质比影响因素研究 被引量:2
16
作者 李宇飞 胡军 +1 位作者 李庆达 赵明明 《农机化研究》 北大核心 2019年第2期171-176,共6页
航空静电喷雾技术的优势在于可提高雾滴喷洒均匀性和雾滴穿透力,有助于减少雾滴飘移,提高药液利用效率。通过以往的试验发现:荷质比大的雾滴能够到达植物叶片背面的几率更大,作业效果更好。因此,提高喷雾雾滴的荷质比成为静电喷雾技术... 航空静电喷雾技术的优势在于可提高雾滴喷洒均匀性和雾滴穿透力,有助于减少雾滴飘移,提高药液利用效率。通过以往的试验发现:荷质比大的雾滴能够到达植物叶片背面的几率更大,作业效果更好。因此,提高喷雾雾滴的荷质比成为静电喷雾技术领域的重要研究内容。利用人工神经网络的BP模型,模拟出温度、湿度、电极环直径、静电电压及喷头流量等5个因素对雾滴荷质比的影响,并通过试验数据和模拟试验所得数据,利用SPSS软件建立数学模型,从而为设计静电喷头的最优工作参数和结构参数方案提供参考。 展开更多
关键词 航空植保 静电喷雾 电极环 人工神经网络
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时滞环形神经网络系统的Lyapunov稳定性 被引量:2
17
作者 李敏 赵东霞 毛莉 《云南师范大学学报(自然科学版)》 2019年第1期29-35,共7页
采用Lyapunov方法,分析了带有两个小世界联接的时滞环形神经网络系统在平衡点的稳定性,给出了与时滞相关的稳定性准则,并讨论了小世界联接对系统稳定性的影响.
关键词 小世界联接 时滞 环形神经网络系统 稳定性
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汽车同步器齿环锻压工艺的神经网络优化研究 被引量:5
18
作者 吴思俊 尚凯 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第11期160-163,共4页
以4×24×12×1的四层拓扑结构,以始锻温度、终锻温度、锻压速度、模具预热温度作为输入层函数,以耐磨损性能作为输出层函数,构建了优化汽车同步器齿环锻压工艺的神经网络模型,并对此模型进行了预测验证以及产线应用验证。... 以4×24×12×1的四层拓扑结构,以始锻温度、终锻温度、锻压速度、模具预热温度作为输入层函数,以耐磨损性能作为输出层函数,构建了优化汽车同步器齿环锻压工艺的神经网络模型,并对此模型进行了预测验证以及产线应用验证。结果表明,模型输出的室温和高温磨损体积平均相对预测误差分别为3.3%、3.2%,模型预测能力佳、精度高。与目前产线现用工艺相比,采用神经网络模型优化的工艺锻压的汽车同步器齿环室温磨损体积减小5.3%、高温磨损体积减小38.9%,齿环耐磨损性能提高。 展开更多
关键词 汽车同步器齿环 神经网络优化 锻压工艺 耐磨损性能
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基于有限元和神经网络方法对超高压合成绝缘子均压环结构优化的研究 被引量:115
19
作者 司马文霞 杨庆 +2 位作者 孙才新 Shesha H.Jayaram Edward A.Cherney 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第17期115-120,共6页
针对超高压输电线路合成绝缘子所用的均压环,提出了一种优化其结构参数的方法。这种方法首先利用渐进边界条件解决了绝缘子电场模型的开域问题,然后以有限元方法计算出均压环各个参数对绝缘子电场分布的影响,并以此确定了均压环结构优... 针对超高压输电线路合成绝缘子所用的均压环,提出了一种优化其结构参数的方法。这种方法首先利用渐进边界条件解决了绝缘子电场模型的开域问题,然后以有限元方法计算出均压环各个参数对绝缘子电场分布的影响,并以此确定了均压环结构优化目标;在此基础上,利用神经网络拟合了均压环各结构参数与优化目标之间的关系,并以此得出均压环结构参数的最优解,解决了穷举优化方法的计算时间冗长的缺点。优化后的均压环使得绝缘子和均压环的表面电场强度均小于电晕起始场强。 展开更多
关键词 合成绝缘子 电场 均压环 优化 有限元方法 神经网络
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基于信号处理和深度学习的牛顿环实验 被引量:6
20
作者 鲁溟峰 武进敏 +2 位作者 杨文明 张峰 陶然 《物理实验》 2022年第4期17-24,40,共9页
基于信号处理和深度学习,从信号机理出发,揭示了牛顿环的Chirp信号本质,将分数傅里叶变换、Chirp傅里叶变换引入到牛顿环实验中.从数据分析角度,训练深度神经网络,使其能够智能分析牛顿环.基于信号处理和深度学习,无需数环即可完成对透... 基于信号处理和深度学习,从信号机理出发,揭示了牛顿环的Chirp信号本质,将分数傅里叶变换、Chirp傅里叶变换引入到牛顿环实验中.从数据分析角度,训练深度神经网络,使其能够智能分析牛顿环.基于信号处理和深度学习,无需数环即可完成对透镜曲率半径等物理参量的高精度测量,为等厚干涉实验提供了新的视角. 展开更多
关键词 牛顿环 深度学习 神经网络 傅里叶变换 信号处理
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