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用于信号逼近和分类的自适应周期小波神经网络 被引量：6
1
作者 何强 黄生 +1 位作者 毛士艺 张有为 《信号处理》 CSCD 2000年第1期42-45,共4页
小波神经网络是一种新的信号逼近和分类工具．对小波基函数的选取、参数初值确定、参数的计算方法以及在信号逼近和分类中的应用等问题已经有大量研究．小波神经网络应用于信号分类仍有不少具体问题．本文针对模板和样本信号周期不同时... 小波神经网络是一种新的信号逼近和分类工具．对小波基函数的选取、参数初值确定、参数的计算方法以及在信号逼近和分类中的应用等问题已经有大量研究．小波神经网络应用于信号分类仍有不少具体问题．本文针对模板和样本信号周期不同时网络参数差异较大的问题，对网络结构进行了修正，提出了自适应周期小波神经网络（APWNN，AdaptivePeriodWaveletneuralNetwork），给出了计算方法．以特定人元音识别试验为例，给出了APWNN在信号分类中的具体应用． 展开更多
关键词 小波 神经网络 信号逼近 信号分类 信号处理
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粒子群优化自适应小波神经网络在带电局放信号识别中的应用 被引量：25
2
作者 罗新 牛海清 +2 位作者 来立永 沈杨杨 吴倩 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期326-333,共8页
XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别。... XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别。本文提出一种基于自适应小波神经网络的XLPE电缆PD识别方法,构建了一个4层自适应小波神经网络模型,对实验室获得的PD波形进行识别;提出使用粒子群算法先进行一次优化,后使用BP算法进行二次优化的训练方法;讨论了不同网络结构及小波函数对网络性能的影响。研究结果表明PSO-BP组合优化的自适应小波神经网络的训练效果明显优于单独使用BP算法,能够准确、可靠的对PD信号进行识别。 展开更多
关键词 局部放电 带电检测 自适应小波神经网络 模式识别 粒子群算法
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用于多目标旋转不变分类的自适应参数学习算法
3
作者 常胜江 熊涛 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期710-713,共4页
在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中。对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明,该算法能够有... 在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中。对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明,该算法能够有效提高学习速度和识别率。 展开更多
关键词 多目标旋转不变分类 自适应学习 神经网络模型 递归最小方差算法 激活函数参数 互连权重 轰炸机 战斗机 客机 火箭 计算机仿真 识别率
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