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从噪声数据学习偏微分方程的复合神经网络

计算物理 2022年第2期39卷 223-232页

作者：潘剑郭照立陈松泽华中科技大学煤燃烧国家重点实验室湖北武汉430074

提出一种名为NN-PDE(neural network-partial differential equations)的复合神经网络方法,用于噪声数据预处理和学习偏微分方程。NN-PDE用一套神经网络负责数据预处理,另一套网络耦合备选的方程信息,进而学习潜在的控制方程。两套网络... 详细信息

提出一种名为NN-PDE(neural network-partial differential equations)的复合神经网络方法,用于噪声数据预处理和学习偏微分方程。NN-PDE用一套神经网络负责数据预处理,另一套网络耦合备选的方程信息,进而学习潜在的控制方程。两套网络复合为一套网络,可更加高效地处理噪声数据,有效减小噪声的影响。使用NN-PDE学习多种物理方程(如Burgers方程、Korteweg-de Vries方程、Kuramoto-Sivashinsky方程和Navier-Stokes方程)的噪声数据,均可获得准确的控制方程。

关键词：噪声数据复合神经网络偏微分方程

复合神经网络在电力系统暂态稳定评估中的应用

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电网技术 2004年第15期28卷 62-66页

作者：汤必强邓长虹刘丽芳武汉大学电气工程学院湖北省武汉市430072

提出了一种基于复合人工神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该复合网络由Kohonen网络与若干径向基(RBF)网络组成。它结合了两种网络的优点,因此提高了稳定评估能力。分别采用Kohonen网络、径向基网络以及该复合网络对华中电网的仿真... 详细信息

提出了一种基于复合人工神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该复合网络由Kohonen网络与若干径向基(RBF)网络组成。它结合了两种网络的优点,因此提高了稳定评估能力。分别采用Kohonen网络、径向基网络以及该复合网络对华中电网的仿真结果证实了该方法的优越性。

关键词：电力系统暂态稳定评估复合神经网络直接法数值积分法

复合神经网络算法对徐圩港疏浚作业的组织优化分析

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中国水运（下半月） 2022年第7期22卷 83-84,87页

作者：华泽怀鄢云长江重庆航道工程局重庆400010

疏浚作用是港口的日常作业,对维护航道运行具有重要作用。目前,疏浚作业的组织管理方式单一,缺乏复合型的规划,致使组织管理水平低下。为提高港口疏浚组织的效果,提出复合神经网络算法。首先,以徐圩港疏浚作业为研究对象,依据疏浚工期... 详细信息

疏浚作用是港口的日常作业,对维护航道运行具有重要作用。目前,疏浚作业的组织管理方式单一,缺乏复合型的规划,致使组织管理水平低下。为提高港口疏浚组织的效果,提出复合神经网络算法。首先,以徐圩港疏浚作业为研究对象,依据疏浚工期的工期特征,进行复合神经网络算法分析。首先,将疏浚项目分为输入、权重和输出3层,每层的疏浚内容为4项,构建复合神经网络模型。其次,对各个组织项目进行分析求解,得到最优的疏浚成本和规划。最后,验证复合神经模型的有效性。验证结果显示,复合神经网络算法通过对各疏浚内容、绞吸船的阈值调节,可以有效地减少疏浚次数,提高单次疏浚的清淤量,降低整体的疏浚内容。

关键词：复合神经网络徐圩港疏浚作用组织优化

基于复合神经网络的离散非线性系统建模与控制(英文)

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2009年第3期17卷 454-459页

作者：张燕梁秀霞杨鹏陈增强袁祉 Department of Automation Hebei University of Technology Department of Automation Nankai University

An adaptive inverse controller for nonliear discrete-time system is proposed in this paper. A compound neural network is constructed to identify the nonlinear system, which includes a linear part to approximate the nonlinear system and a recurrent neural network to minimize the difference between the linear model and the real nonlinear system. Because the current control input is not included in the input vector of recurrent neural network (RNN), the inverse control law can be calculated directly. This scheme can be used in real-time nonlinear single-input single-output (SISO) and multi-input multi-output (MIMO) system control with less computation work. Simulation studies have shown that this scheme is simple and affects good control accuracy and robustness.

关键词：非线性离散时间系统复合神经网络逆控制器递归神经网络非线性系统建模多输入多输出组成部分

基于复合神经网络的电力系统暂态稳定评估和裕度预测

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电力系统自动化 2013年第20期37卷 41-46页

作者：姚德全贾宏杰赵帅智能电网教育部重点实验室天津大学天津市300072

提出一种基于复合神经网络的暂态稳定评估与故障临界切除时间(CCT)裕度预测新方法,它将概率神经网络(PNN)和径向基函数(RBF)网络组合使用,充分利用两者各自的优点,以提高暂态稳定评估能力和CCT裕度预测能力。该方法首先利用PNN进行暂态... 详细信息

提出一种基于复合神经网络的暂态稳定评估与故障临界切除时间(CCT)裕度预测新方法,它将概率神经网络(PNN)和径向基函数(RBF)网络组合使用,充分利用两者各自的优点,以提高暂态稳定评估能力和CCT裕度预测能力。该方法首先利用PNN进行暂态事故场景分类,分类时充分考虑了相邻故障样本类型重叠的影响;进一步采用RBF网络对分类结果进行裕度预测;最后,通过自检和校正以提高预测精度。利用New England 39节点系统,通过与反向传播(BP)神经网络、RBF神经网络等方法的比较,证明了本文方法的优越性。

关键词：复合神经网络暂态稳定评估故障切除时间裕度预测类型重叠

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基于复合神经网络的数据分布模式仿真识别

系统工程与电子技术 2002年第10期24卷 96-99页

作者：朱家元张恒喜田松郭基联西安空军工程大学陕西西安710038

采用复合结构神经网络对数据概率分布模式进行了仿真识别。首先提取数据的样本峰度、偏度、分位数和累积概率等数字特征 ,构建数据概率分布模式和仿真识别训练样本 ,然后采用Kohonen网络对概率分布进行聚类 ,接着运用BP网络对各聚类分... 详细信息

采用复合结构神经网络对数据概率分布模式进行了仿真识别。首先提取数据的样本峰度、偏度、分位数和累积概率等数字特征 ,构建数据概率分布模式和仿真识别训练样本 ,然后采用Kohonen网络对概率分布进行聚类 ,接着运用BP网络对各聚类分别进行分类识别 ,最后对任意数据流进行了仿真识别。仿真识别结果表明 ,同其它模式识别方法相比 ,该方法更能够反映数据流概率分布的特征 ,从而得到了满意的模式识别效果。

关键词：复合神经网络数据分布模式仿真识别概率分布模式识别

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复合神经网络及其在设计中的应用

中国机械工程 2002年第11期13卷 919-921页

作者：何德林王耕耘李志刚华中科技大学模具国家重点实验室

针对设计中知识表达和运用问题 ,提出了复合神经网络。与目前设计中所采用的神经网络相比 ,复合神经网络不仅能够利用实例知识 ,而且能够综合利用数学知识和规则知识解决设计问题。复合神经网络能够充分表达设计过程中设计者在数学知识... 详细信息

针对设计中知识表达和运用问题 ,提出了复合神经网络。与目前设计中所采用的神经网络相比 ,复合神经网络不仅能够利用实例知识 ,而且能够综合利用数学知识和规则知识解决设计问题。复合神经网络能够充分表达设计过程中设计者在数学知识和规则知识的指导下运用实例知识 ,同时所设计出的结果也满足相应的数学知识和规则知识的复杂智能过程。通过复合神经网络 ,设计过程中的复合智能活动能够得到更好地支持 ,从而提高产品设计的质量。

关键词：复合神经网络设计过程智能设计设计知识拉深工艺设计

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基于复合神经网络的架空线路故障诊断分析

电气技术与经济 2023年第6期 132-134页

作者：谢闻远内蒙古电力(集团)有限责任公司乌兰察布供电分公司

本文提出的技术最终用于高压电网的非侵入式监测。为了发展一种能够避免架空输电网故障的预测方法,考虑了线路两段之间的连接节点。该方法基于频率响应分析(FRA)和机器学习,采用基于多值神经元(MVN)神经网络的神经分类器表示。该方法可... 详细信息

本文提出的技术最终用于高压电网的非侵入式监测。为了发展一种能够避免架空输电网故障的预测方法,考虑了线路两段之间的连接节点。该方法基于频率响应分析(FRA)和机器学习,采用基于多值神经元(MVN)神经网络的神经分类器表示。该方法可以看作是一个智能测量块,其中一个单一的测量是由一个神经分类器用来提取信息,能够诊断架空线路故障。本文提出的方法可以用来解决工业界许多不同的问题,例如最磨损的电气设备的管理。在这个意义上,预测方法允许通过定位关键部件来减少故障修复恢复时间。这种监测系统增加了使用该系统的电网的全球可用性,从实际角度来看,电网公司可以利用该系统在线控制运行条件。

关键词：架空线路复合神经网络故障诊断频率响应

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基于复合神经网络的致密储层测井评价方法研究

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科技风 2023年第31期 1-3页

作者：朱为赟郝翰王志恒白泽黄艳辉安徽理工大学地球与环境学院安徽淮南232001

本文利用集成的思想开展了复合神经网络模型研究。首先,利用MATLAB软件平台构建了反向传播神经网络(BP)、支持向量神经网络(SVM)和径向基函数神经网络(RBF)三个单一神经网络。其次,将单一的神经网络以加权平均的规则进行组装,形成一种... 详细信息

本文利用集成的思想开展了复合神经网络模型研究。首先,利用MATLAB软件平台构建了反向传播神经网络(BP)、支持向量神经网络(SVM)和径向基函数神经网络(RBF)三个单一神经网络。其次,将单一的神经网络以加权平均的规则进行组装,形成一种复合的神经网络系统。最后,利用复合神经网络系统开展了测井储层孔隙度、渗透率和含水饱和度的预测及效果分析。研究结果显示,相比于单一的神经网络方法,构建的复合神经网络模型预测的储层孔隙度、渗透率和含水饱和度精度更高,表明基于复合神经网络模型进行储层评价是可行和有效的。

关键词：复合神经网络测井储层评价

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