检索结果-南通市图书馆

对学习矢量量化神经网络中“死”点问题的研究

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计算机工程与应用 2009年第4期45卷 64-66页

作者：冯乃勤南书坡郭战杰河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

竞争型神经网络已经在模式识别、分类等方面得到了广泛的应用,与传统的聚类方法相比具有巨大优势,但是在许多方面还存在不足,需要进一步完善。在Kohonen提出的学习矢量量化网络(Learning Vector Quantization Network,LVQ)的基础上,引... 详细信息

竞争型神经网络已经在模式识别、分类等方面得到了广泛的应用,与传统的聚类方法相比具有巨大优势,但是在许多方面还存在不足,需要进一步完善。在Kohonen提出的学习矢量量化网络(Learning Vector Quantization Network,LVQ)的基础上,引入阈值学习规则,较好地解决了该类网络中遇到"死"点时训练误差偏大的问题,最后通过Matlab编程实现。

关键词：学习矢量量化网络阈值死点

基于学习矢量量化神经网络的气固两相流流型识别

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仪表技术与传感器 2004年第12期 52-54页

作者：葛李李扬郑莹娜广东工业大学信息工程学院广东广州510643

管流截面流型作为描述气固两相流的重要参数之一 ,极大地影响着两相流动压力损失和传热传质等特性 ,同时还影响着其他参数 (如流量、分相含率等 )的准确测量以及流动系统的运行特性。传统的检测方法由于难以获得能真正反映流型的管道截... 详细信息

管流截面流型作为描述气固两相流的重要参数之一 ,极大地影响着两相流动压力损失和传热传质等特性 ,同时还影响着其他参数 (如流量、分相含率等 )的准确测量以及流动系统的运行特性。传统的检测方法由于难以获得能真正反映流型的管道截面局部分布的实时信息 ,在工业应用中受到了限制。有鉴于此 ,在光学层析成像技术的基础上 ,提出了一种基于学习矢量量化神经网络的气固两相流流型识别方法 ,详细介绍了这种网络的结构、学习算法、训练样本集的确定等。通过计算机仿真 ,实验结果表明此方法对于气固两相流的 8种流型能有较好的识别能力。

关键词：流型识别学习矢量量化网络气固两相流光学成析成像

雷电冲击下换流变压器绕组故障模拟与诊断方法

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中国电机工程学报 2017年第5期37卷 1552-1559页

作者：普子恒张宇娇方春华汪涛谢齐家贺家慧李敏三峡大学电气与新能源学院湖北省宜昌市443002 国家电网公司高压电气设备现场试验技术重点实验室(国网湖北省电力公司电力科学研究院) 湖北省武汉市430077 中国电力科学研究院湖北省武汉市430074

现有的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法灵敏度较低,且难以判断故障类型;绕组在雷电冲击下发生故障的试验数据较少,难以深入分析故障特征。针对上述问题,设计并制作了具有典型换流变压器绕组结构、比例约为1/5的缩比模型,并模拟不... 详细信息

现有的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法灵敏度较低,且难以判断故障类型;绕组在雷电冲击下发生故障的试验数据较少,难以深入分析故障特征。针对上述问题,设计并制作了具有典型换流变压器绕组结构、比例约为1/5的缩比模型,并模拟不同故障类型进行试验研究。分析故障情况下的试验数据,利用故障情况与正常情况传递函数不同频率段的相关系数作为特征参数;提出了基于学习矢量量化(learning vector quantization,LVQ)网络的变压器绕组短路故障诊断方法,利用特征参数对LVQ网络进行训练,并对训练后的网络进行测试。结果表明:通过特定频率段相关系数的对比可以区分不同故障;LVQ网络故障诊断测试准确率达到98%,验证了诊断方法的有效性。

关键词：换流变压器缩比模型故障模拟雷电冲击故障诊断学习矢量量化网络

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人工神经网络对电子鼻性能的影响

同济大学学报（自然科学版） 2005年第6期33卷 804-808页

作者：秦树基徐春花王占山同济大学物理系上海200092

电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别... 详细信息

电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别时,虽然传感器阵列对白酒的响应谱的差别是电子鼻识别的基础,但是人工神经网络结构和算法包括相关训练参数的选择对决定电子鼻的性能也有重要的作用.比较而言,学习矢量量化网络在分类能力和训练成本方面更胜一筹,而概率神经网络则在计算负载和易用性方面更好一些.

关键词：反向传输网络学习矢量量化网络概率神经网络模式识别电子鼻

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混动汽车的工况自适应等效燃油消耗最小控制

机械设计与制造 2023年第7期389卷 85-91页

作者：胡银全刘和平游青山重庆工程职业技术学院重庆402260 重庆大学重庆400044

为了减小混合动力汽车的燃油消耗,提出了驾驶工况自适应的等效燃油消耗最小控制策略。介绍了混合动力系统结构和工作模式,建立了混合动力车辆的实时控制模型。基于庞特里亚金极小值原理和等效燃油消耗最小策略求解了车辆在多个优化目标... 详细信息

为了减小混合动力汽车的燃油消耗,提出了驾驶工况自适应的等效燃油消耗最小控制策略。介绍了混合动力系统结构和工作模式,建立了混合动力车辆的实时控制模型。基于庞特里亚金极小值原理和等效燃油消耗最小策略求解了车辆在多个优化目标下的最优控制律;提取了车辆行驶工况特征参数,使用学习矢量量化神经网络构造了驾驶工况智能识别器,实现了驾驶工况精准识别。为了使等效燃油消耗最小策略适用于复杂多变的驾驶工况,提出了等效因子随驾驶工况自适应变化策略。使用由4种标准工况组成的综合工况进行仿真验证,并与文献[6]的智能规则控制、文献[11]的模型预测控制策略进行比较,这里提出的自适应等效燃油消耗最小策略的百公里油耗比智能规则控制减少了7.64%,比模型预测控制减少了4.96%,说明了自适应等效燃油消耗最小策略可以有效减少混合动力汽车的燃油消耗。

关键词：混合动力汽车工况自适应等效燃油消耗最小极小值原理学习矢量量化网络

基于EEMD-LVQ的机电作动器故障诊断方法

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导弹与航天运载技术（中英文） 2023年第5期 1-7页

作者：王晓明付继伟韩松白云鹤李少石北京宇航系统工程研究所北京100076 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

针对传统基于集合经验模态分解算法在故障特征区分性和LVQ算法在训练效率和稳定性方面存在的问题,提出一种基于集合经验模态分解-学习矢量量化网络(Ensemble Empirical Mode Decomposition,Learning Vector Quantization,EEMD-LVQ)的机... 详细信息

针对传统基于集合经验模态分解算法在故障特征区分性和LVQ算法在训练效率和稳定性方面存在的问题,提出一种基于集合经验模态分解-学习矢量量化网络(Ensemble Empirical Mode Decomposition,Learning Vector Quantization,EEMD-LVQ)的机电作动器(Electro-mechanicalActuator,EMA)的故障诊断方法。首先,通过EEMD算法对信号进行分解并计算能量分布向量,并利用相关系数筛选特征实现降维,增强故障特征向量的区分性;然后,利用经过余弦衰减算法优化的LVQ神经网络对故障特征向量集进行训练和检测,从而获得诊断结果。实际EMA数据的试验验证和对比分析证明了提出的故障诊断方法可提高LVQ算法的训练效率,并且可以兼顾后期的稳定性。

关键词：机电作动器故障诊断集合经验模态分解学习矢量量化网络

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基于LVQ网络的航空发动机气路故障特征提取方法研究

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测控技术 2014年第6期33卷 24-27页

作者：朱玉斌李华聪中国民航科学技术研究院北京100028 西北工业大学动力与能源学院陕西西安710072

针对航空发动机预测与健康管理系统对其状态判断和故障诊断的需求,结合LVQ网络具有处理分类问题时能够识别信息内含有的重要聚类特征信息的优点,提出了基于LVQ神经网络的航空发动机故障特征提取方法。分析研究了LVQ神经网络的结构和学... 详细信息

针对航空发动机预测与健康管理系统对其状态判断和故障诊断的需求,结合LVQ网络具有处理分类问题时能够识别信息内含有的重要聚类特征信息的优点,提出了基于LVQ神经网络的航空发动机故障特征提取方法。分析研究了LVQ神经网络的结构和学习算法,以及某型航空发动机的测量参数、数据预处理和故障样本选取方法。并以其设计点为例进行了系统仿真。通过与BP网络的分类器对比试验,表明了该算法的可行性和有效性。

关键词：航空发动机学习矢量量化网络故障特征提取故障诊断

基于PCA-LVQ的专业可持续发展综合分类研究

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浙江纺织服装职业技术学院学报 2018年第4期17卷 84-91页

作者：谢颖朱远胜姚雪存马维聪浙江纺织服装职业技术学院教务处浙江宁波315211

提出将PCA及LVQ网络用于专业可持续发展分类应用研究,通过多种调研形式获取专业发展的21项指标,首先对比使用标准正交归一化方法和min-max归一化方法对原始的样本进行归一化,再利用PCA算法解除样本特征的相关性,实现数据的降维。最后利... 详细信息

提出将PCA及LVQ网络用于专业可持续发展分类应用研究,通过多种调研形式获取专业发展的21项指标,首先对比使用标准正交归一化方法和min-max归一化方法对原始的样本进行归一化,再利用PCA算法解除样本特征的相关性,实现数据的降维。最后利用LVQ神经网络对已经降维的数据进行学习,并得到学习结果,最后利用学习得到的权值矩阵对新的样本进行识别,判断专业发展水平。

关键词：主成分分析学习矢量量化网络专业可持续发展

单个商业银行市场退出风险预警研究——基于LVQ神经网络

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福建商学院学报 2015年第3期 37-42页

作者：崔巍福建师范大学经济学院

探讨学习矢量量化网络(LVQ)在单个银行市场退出预警系统中的应用,选择15个衡量银行系统性和非系统性风险的指标建立指标体系,利用样本数据训练模型,并对模型进行仿真实验,结果验证了该方法的有效性,最后对某商业银行季度数据进行了实证... 详细信息

探讨学习矢量量化网络(LVQ)在单个银行市场退出预警系统中的应用,选择15个衡量银行系统性和非系统性风险的指标建立指标体系,利用样本数据训练模型,并对模型进行仿真实验,结果验证了该方法的有效性,最后对某商业银行季度数据进行了实证研究。

关键词：单个银行市场退出风险预警模型学习矢量量化网络