检索结果-南通市图书馆

集装箱化 2024年第7期35卷 7-12页

作者：徐伟武刘允浩王日金邱嘉吉宁波梅东集装箱码头有限公司

为了准确预测集装箱船舶装卸作业时间,提高船舶进出港计划的可靠性,构建多层感知机网络模型预测船舶装卸作业时间:首先,通过相关性分析从船舶装卸作业数据中提取关键特征维度;然后,通过优化多层感知机网络提升模型的特征学习效果,并通... 详细信息

为了准确预测集装箱船舶装卸作业时间,提高船舶进出港计划的可靠性,构建多层感知机网络模型预测船舶装卸作业时间:首先,通过相关性分析从船舶装卸作业数据中提取关键特征维度;然后,通过优化多层感知机网络提升模型的特征学习效果,并通过敏感性分析优化模型参数,实现对船舶装卸作业时间的精准预测;最后,通过模型应用验证算法的预测效果。应用结果表明:本模型预测误差率为7.5%,优于人工预测误差率。

关键词：集装箱船舶装卸作业时间进出港计划多层感知机网络

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基于隔离森林-MLP的输变电工程量智能评估方法

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浙江电力 2023年第8期42卷 60-67页

作者：张波杨轶涵胡锡燎姜霓裳国网浙江省电力有限公司经济技术研究院杭州310000 浙江大学软件学院杭州310058

为了进行输变电工程中目标工程量的评估,提出基于隔离森林-MLP(多层感知机)的工程量智能评估方法。运用皮尔逊相关系数和置换特征重要性算法,对各工程量与相关技术类特征的关系进行了探究和特征筛选。在此基础上,提出一种基于隔离森林... 详细信息

为了进行输变电工程中目标工程量的评估,提出基于隔离森林-MLP(多层感知机)的工程量智能评估方法。运用皮尔逊相关系数和置换特征重要性算法,对各工程量与相关技术类特征的关系进行了探究和特征筛选。在此基础上,提出一种基于隔离森林的数据合理性筛选方法,利用5年的历史数据训练基于MLP的神经网络预测模型,并在测试集上验证了利用所提方法进行工程量评估的准确性。算例仿真表明,所提特征筛选方法可以提升神经网络的评估精度,同时所提方法可以给出工程量合理性的粗估计与智能评估。该评估方法可用于自动化评估工程量合理性,促进电网基建数字化转型。

关键词：输变电工程量合理性阈值隔离森林多层感知机网络皮尔逊相关性岭回归置换特征重要性自动化评估

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基于多过程信号的轧辊磨削表面粗糙度智能预测

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机电工程 2022年第10期39卷 1462-1469页

作者：蔡恩磊王立平孙丽荣杨金光王冬李学崑电子科技大学机械与电气工程学院四川成都611731 清华大学机械工程系北京100084 轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 山东钢铁集团日照有限公司山东日照276806

由于轧辊磨削表面粗糙度预测困难,且其预测精度不足,为此,笔者提出了一种基于多过程信号的轧辊磨削表面粗糙度智能预测方法。首先,以砂轮转速、磨削深度、拖板速度和头架转速为变量,对轧辊进行了全因素磨削实验,采集了磨削过程中的多过... 详细信息

由于轧辊磨削表面粗糙度预测困难,且其预测精度不足,为此,笔者提出了一种基于多过程信号的轧辊磨削表面粗糙度智能预测方法。首先,以砂轮转速、磨削深度、拖板速度和头架转速为变量,对轧辊进行了全因素磨削实验,采集了磨削过程中的多过程信号,即声发射信号、振动信号和主轴电流信号,测量了磨后轧辊的表面粗糙度;对信号进行了分段处理,强化了信号与粗糙度的关联,并对粗糙度进行了离散化处理,将回归问题转化为分类问题;然后,提取了各类信号在时域和频域上的众多特征值,并利用主成分分析法(PCA)对其进行了特征降维融合,构建了多种类型的特征输入;最后,利用网格搜索法优化了多层感知机(MLP)网络,得到了粗糙度的预测模型,实现了对轧辊磨削表面粗糙度的智能预测。研究结果表明:相较于单信号方案,多信号方案能够提供更全面、准确的信息;基于PCA的降维融合特征能进一步提高MLP网络的预测效果,其准确率为78.16%,F1值为0.7776,平均偏离距离为0.29。

关键词：全因素磨削实验声发射信号网格搜索法多过程信号降维融合特征主成分分析法多层感知机网络粗糙度预测模型

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手写汉字的并行紧致集成识别方法

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中国科学（E辑） 2003年第10期33卷 906-911页

作者：王春恒肖柏华戴汝为中国科学院自动化研究所北京100080

针对手写汉字识别这一大类别分类问题,给出了一种新的基于多层感知机(MLP)网络的并行紧致集成方法。方法中强调综合集成中人机结合的观点,编码训练紧致网络分类器,并通过一个两步监督学习过程实现整个集成网络分类系统。与以前的集成方... 详细信息

针对手写汉字识别这一大类别分类问题,给出了一种新的基于多层感知机(MLP)网络的并行紧致集成方法。方法中强调综合集成中人机结合的观点,编码训练紧致网络分类器,并通过一个两步监督学习过程实现整个集成网络分类系统。与以前的集成方法相比较,并行紧致集成方法在结构和信息处理方式上具有并行紧致的特点,体现出较高的分类性能,为MLP网络在大类别分类问题中的应用提供了一条可行的途径。

关键词：手写汉字识别模式识别并行紧致集成方法多层感知机网络紧致MLP网络分类器监督学习

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