搜索到161824 篇“ 过程神经网络 “的相关文章
一种基于图过程 神经网络 的城市道路拥堵时空预测方法 过程 神经网络 的城市道路拥堵时空预测方法。它将路网图结构信息嵌入到时间点过程 模型内部，形成标值时空图过程 神经网络 模型，使时间点过程 模型不仅能够捕获事件在时间上的依赖，同时能够捕获城市道路网络 拥堵事件之...应用过程 神经网络 的航天器瞬态温度预测方法 2023年 过程 神经网络 建立瞬态温度预测模型,并对温度进行外推预测。经 验证,根据温度预测方法建立的温度预测模型绝对误差最大值为0.746 K,可在满足工程精度的情况下实现对航天器瞬态温度的快速预测。关键词：过程神经网络 基于时间点过程 神经网络 模型的道路交叉口拥堵预测方法 过程 神经网络 模型的道路交叉口拥堵预测方法。它包括如下步骤，首先，在空间关联建模过程 中，通过将多个交叉口的空间区域拥堵变化模式融合到单个交叉口级，构建空间关联模块；其次，在双粒度时间关联建模过程 中...激光内送粉三元闭式叶轮轮盖成形过程 神经网络 优化闭环控制 关键词：闭式叶轮 机器视觉 激光熔覆成形 闭环控制 SBR法氨氧化过程 神经网络 智能控制的方法 过程 神经网络 智能控制的方法，属于废水处理方法领域。在SBR系统中，利用实时控制策略控制曝气时间，以长期运行稳定的SBR数据为基础数据，建立3层BP神经网络 预测控制模型，然后根据在线检测pH数据提前预测氨氮浓...文献传递 移动机器人过程 神经网络 RTK-GPS定位研究 被引量：1 2022年 经 全面运行,实现全球定位的背景下。为了进一步提高移动机器人地面终端卫星导航定位功能,针对移动机器人数据接收解析的高频振荡随机干扰信号和系统高阶动态非线性对定位导航精度的影响,提出一种利用过程 神经网络 的时变特性,构建动态自适应RTK-GPS(Real Time Kinematic-Global Position System)定位算法。通过现有的卫星定位终端的输入输出数据构造出神经网络 模型,再利用动态误差数据为样本对这个神经网络 模型进行训练校正,在卫星信号受到干扰或失锁时利用训练好的过程 神经网络 预测输出来抑制位置和速度误差发散,从而提高定位和导航精度。实验表明本方法在定位干扰噪声为非定常量的条件下,仍然对定位精度的提高适用有效,能显著降低定位结果误差,尤其在可观察卫星数量变化时表现出较强的鲁棒性。关键词：过程神经网络 迁移过程 神经网络 预测发动机清洗后排气温度的方法 过程 神经网络 预测发动机清洗后排气温度的方法，设有TPNN模型，TPNN包括变量与EGTM的映射方法以及变量之间的映射方法，其特征在于，对于数据参数与EGTM的映射方法，采用线性拟合的方式，建立所有变量与...基于组合核函数的径向基过程 神经网络 及其在示功图诊断中的应用 被引量：4 2021年 过程 神经网络 (RBFPNN)模型。考虑时间信号过程 特征的多样性和复杂性,以及核函数对信号分布形态特征的局部与全局表征能力,通过将具有全局性质的多项式核函数与具有局部性质的高斯核函数进行线性叠加,构成组合核函数,以此建立一种新的径向基过程 神经网络 ,从信息模型上改善RBFPNN对动态样本复杂过程 特征的抽取和记忆性质,提高网络 对时间信号特征的辨识能力。分析了基于RBFPNN的性质,建立了基于混沌遗传算法CGA的模型参数优化算法。以基于示功图的往复运动机械工作状态诊断为例,实际资料处理结果验证了模型和算法的有效性。关键词：组合核函数 混沌遗传算法 降噪自编码器深度卷积过程 神经网络 及在时变信号分类中的应用 被引量：17 2020年 过程 神经网络 (PNN)的信息处理机制与卷积运算相结合,提出了一种降噪自编码器深度卷积过程 神经网络 (DAE-DCPNN)。该模型由时变信号输入层、卷积过程 神 经 元(CPN)隐层、深度降噪自动编码器(DAE)网络 结构和softmax分类器构成。CPN的输入为时序信号,卷积核取为具有梯度性质的5阶数组,基于滑动窗口进行卷积运算,实现时序信号的时空聚合和过程 特征提取。在CPN隐层之后,栈式叠加DAE深度网络 和softmax分类器,实现对时变信号特征高层次的提取和分类。分析了DAE-DCPNN的性质,给出了按各信息单元分别进行赋初值训练、模型参数整体调优的综合训练算法。以基于12导联心电图(ECG)信号对7种心血管疾病分类诊断为例,实验结果验证了所提模型和算法的有效性。一种深层过程 神经网络 及其在信号分类中的应用 2020年 过程 神经网络 (DLMS-RBFPNN)。该模型由时变信号输入层、多尺度径向基核变换层、全连接层和感知机分类器构成。兼顾时变信号的频谱特征和分布形态的多样性,基于径向基过程 神经网络 ,通过将不同宽度参数的Gauss核函数进行线性叠加,构成多尺度核,完成不同尺度上对过程 信号形态特征的提取、辨识和相似性度量。通过在径向基核函数层之上叠加全连接层和分类器,实现时变信号不同尺度特征的融合和分类。DLMS-RBFPNN具有较少的模型参数,适用于小样本集建模,在机制上可提高对时变信号过程 细节特征和趋势特征的辨识及记忆能力。在分析DLMS-RBFPNN性质的基础上,建立一种基于动态聚类算法的核中心函数确定方法以及基于PSO的模型参数优化求解算法。以旋转机械基于示功图信号的故障诊断为例进行实验,结果验证了模型和算法的有效性。关键词：优化算法
相关作者
许少华 作品数：168 被引量：1,017 H指数：19 供职机构：山东科技大学 研究主题：学习算法 过程神经元网络 神经网络 过程神经网络 过程神经元 钟诗胜 作品数：357 被引量：1,306 H指数：20 供职机构：哈尔滨工业大学 研究主题：航空发动机 发动机 并联机床 民航发动机 复杂装备 李盼池 作品数：169 被引量：927 H指数：15 供职机构：东北石油大学计算机与通信工程学院 研究主题：量子计算 量子 粒子群优化 学习算法 优化算法 丁刚 作品数：38 被引量：254 H指数：11 供职机构：哈尔滨工业大学机电工程学院 研究主题：航空发动机 过程神经网络 学习算法 神经网络 正交基函数 刘志刚 作品数：76 被引量：151 H指数：6 供职机构：东北石油大学 研究主题：网络训练 过程神经元网络 过程神经网络 神经网络 行人
