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基于概率神经网络的相似度排序方法 预览
1
作者 崔伟成 刘持胜 +1 位作者 孟凡磊 刘林密 《电子工程学院学报》 2019年第1期5-8,共4页
为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明:基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,方... 为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明:基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,方法是可行的。 展开更多
关键词 概率神经网络 相似度 后验概率
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基于多特征组合的电能质量扰动识别方法 预览
2
作者 马杰 孙宁 +1 位作者 任志强 胡洋 《电力电容器与无功补偿》 北大核心 2019年第2期125-130,共6页
为解决电力系统电能质量复合扰动识别困难的问题,同时为电网无功功率补偿提供依据,提出了一种基于多特征组合的电能质量复合扰动识别方法。应用小波包变换和S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,提取信号的幅值特征和频率特征,构建电... 为解决电力系统电能质量复合扰动识别困难的问题,同时为电网无功功率补偿提供依据,提出了一种基于多特征组合的电能质量复合扰动识别方法。应用小波包变换和S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,提取信号的幅值特征和频率特征,构建电能质量扰动的多特征组合。然后利用概率神经网络构建多特征组合分类器实现电能质量扰动的分类识别。仿真实验证明,该方法能够识别包括两种复合扰动在内的7种电能质量扰动信号,并且具有较高的分类准确度和抗干扰能力,具有工程应用价值。 展开更多
关键词 电能质量 无功功率补偿 小波包变换 S变换 多特征组合 概率神经网络
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基于统计特征与概率神经网络的变压器局部放电类型识别 预览 被引量:3
3
作者 李正明 钱露先 李加彬 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2018年第13期55-60,共6页
针对变压器局部放电类型识别问题,提出了基于统计特征参数与概率神经网络的局部放电模式分类方法。所提方法首先在局部放电类型三维谱图中构建二维分布图谱,然后在二维分布谱图上提取统计特征参数,接着将统计特征参数以特征向量的形式... 针对变压器局部放电类型识别问题,提出了基于统计特征参数与概率神经网络的局部放电模式分类方法。所提方法首先在局部放电类型三维谱图中构建二维分布图谱,然后在二维分布谱图上提取统计特征参数,接着将统计特征参数以特征向量的形式作为概率神经网络的输入量,最后利用概率神经网络对放电类型进行识别。在试验中,利用电晕放电、沿面放电、气隙放电三种放电类型的数据,将所提分类方法与典型局部放电类型分类方法进行比较。实验结果表明,所提分类方法的识别准确率较高、识别时间开销较少。 展开更多
关键词 变压器 局部放电 类型识别 统计特征参数 概率神经网络
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基于彩色-深度图像的手语识别算法 预览
4
作者 司阳 任松 +3 位作者 肖秦琨 马媛 钟昆 杨雪梦 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第11期104-109,共6页
手语作为表达信息的一种方式,是聋哑人与外界交流的最主要途径。随着人工智能技术的发展,新型、自然、便捷的人机交互方式已经成为当今各行业交互方式的新趋势。传统手语识别方法普遍存在背景干扰严重、特征提取不完整及识别准确率低的... 手语作为表达信息的一种方式,是聋哑人与外界交流的最主要途径。随着人工智能技术的发展,新型、自然、便捷的人机交互方式已经成为当今各行业交互方式的新趋势。传统手语识别方法普遍存在背景干扰严重、特征提取不完整及识别准确率低的缺点。针对以上问题进行研究,提出基于彩色-深度(RGB-D)图像的手语识别算法。在静态孤立词手语识别的基础上测试。实验对比结果表明,基于RGB-D的方法能得到比传统手语识别算法更好地性能;利用深度信息处理图像,有效地去除了场景中光照、背景的干扰,同时结合肤色信息去除非手形部分;采用概率神经网络(PNN)手语分类器对孤立词的识别准确率超过90%,取得了较高的识别率。 展开更多
关键词 人工智能 手语识别 RGB-D 概率神经网络
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PNN概率神经网络反演技术预测煤层顶板岩性——以寺家庄煤矿中央盘区为例 预览
5
作者 刘最亮 罗忠琴 《煤田地质与勘探》 CSCD 北大核心 2018年第A01期50-55,共6页
为研究山西阳泉寺家庄煤矿构造软煤发育规律,采用PNN概率神经网络反演技术对研究区煤层顶板岩性进行反演,从而对构造软煤进行预测。以自然伽马曲线为约束条件,通过分析目标区顶板砂岩、泥岩密度与自然伽马的响应特征,对叠后三维地震数... 为研究山西阳泉寺家庄煤矿构造软煤发育规律,采用PNN概率神经网络反演技术对研究区煤层顶板岩性进行反演,从而对构造软煤进行预测。以自然伽马曲线为约束条件,通过分析目标区顶板砂岩、泥岩密度与自然伽马的响应特征,对叠后三维地震数据进行PNN反演。结果表明:15号煤层顶板砂岩对应低自然伽马值,且与构造软煤发育呈正相关性。通过研究煤层顶板砂岩分布规律,可间接预测构造软煤的空间发育特征。 展开更多
关键词 顶板 岩性 预测 伽马测井 概率神经网络
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基于配电网的复合电压暂降源分类与识别新方法 预览 被引量:7
6
作者 李夏林 刘雅娟 朱武 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2017年第2期131-139,共9页
为了对配电网含有谐波情况下的复合电压暂降源进行分类与识别,提出了一种基于特征值综合法的复合电压暂降源分类与识别新方法。首先根据不同复合电压暂降源所引起的电压暂降波形特征的不同,定义三相电压不平衡度,将含单相接地类的复合... 为了对配电网含有谐波情况下的复合电压暂降源进行分类与识别,提出了一种基于特征值综合法的复合电压暂降源分类与识别新方法。首先根据不同复合电压暂降源所引起的电压暂降波形特征的不同,定义三相电压不平衡度,将含单相接地类的复合电压暂降源与感应电机启动和变压器投入相复合的电压暂降源进行区别。然后定义交叉不平衡度并结合二次谐波电压含量对含单相接地类故障中的各类复合电压暂降源进行区分。最后利用马氏距离与概率神经网络相结合的方法对各类复合电压暂降源的故障顺序进行识别,进而形成完整的复合电压暂降源种类和故障顺序识别新方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明该方法能够很好地对复合电压暂降源的种类和故障顺序进行分类识别,且识别正确率高于96%。此外,所提出的分类方法还与EMD能谱熵和概率神经网络相结合的方法进行了对比分析,对比结果表明,所提方法的识别效果明显优于后者。 展开更多
关键词 复合电压暂降源 不平衡度 交叉不平衡度 马氏距离 概率神经网络
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基于S变换与PNN的电磁环境复杂度评估 预览
7
作者 李燕 何怡刚 尹柏强 《湖南大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第10期123-129,共7页
针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题,提出基于广义S变换与PNN(概率神经网络)的电磁环境复杂度评估方法.应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析,同步提取时频域时域占用度,频域占用度和能量占用度评估参数... 针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题,提出基于广义S变换与PNN(概率神经网络)的电磁环境复杂度评估方法.应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析,同步提取时频域时域占用度,频域占用度和能量占用度评估参数,分析了各参数的物理意义,并给出了各评估参数的计算公式.同时增加频率重合度、调制格式相似度和背景噪声强度等评估参数,利用获取的参数训练PNN,并进行分类.仿真实验证明基于广义S变换与PNN的电磁环境复杂度评估方法在背景噪声大、训练样本数少的条件下能有效提取评估参数,并对电磁环境复杂度进行有效合理评估. 展开更多
关键词 电磁环境 复杂度 评估 S变换 PNN
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基于遗传算法优化PNN的短期负荷预测 预览 被引量:2
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作者 彭钟华 《电气开关》 2017年第1期49-51,56共4页
为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于遗传算法优化概率神经网络(PNN)的短期预测模型。首先对负荷数据异常值进行辨识与修正,建立PNN短期预测模型,在此基础上引入遗传算法(GA),优化概率神经网络的平滑因子,改善了PNN模型的性能,... 为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于遗传算法优化概率神经网络(PNN)的短期预测模型。首先对负荷数据异常值进行辨识与修正,建立PNN短期预测模型,在此基础上引入遗传算法(GA),优化概率神经网络的平滑因子,改善了PNN模型的性能,优化后的PNN短期预测模型预测精度得到明显的提高。实例预测结果证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 概率神经网络 平滑因子 遗传算法 短期负荷预测
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视觉车辆识别迁移学习算法 预览 被引量:2
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作者 蔡英凤 王海 《东南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期275-280,共6页
针对采用大样本离线训练的车辆识别分类器在新场景中性能显著下降的问题,提出了一种具有样本自标注能力的车辆识别迁移学习算法,并采用概率神经网络(probability neural netw ork,PNN)进行分类器训练.首先,提出一种基于多细节先验信... 针对采用大样本离线训练的车辆识别分类器在新场景中性能显著下降的问题,提出了一种具有样本自标注能力的车辆识别迁移学习算法,并采用概率神经网络(probability neural netw ork,PNN)进行分类器训练.首先,提出一种基于多细节先验信息的样本标注策略,融合复杂度、垂直平面和相对速度等先验信息实现新样本的自动标注;然后,充分利用PNN训练速度快以及增加新样本时只需分类器进行局部更新的特点,将其引入到分类器训练模型中,取代传统机器学习算法中的Adaboost分类器.实验结果表明:该算法在新场景下的新样本标注准确率高达99.76%.通过迁移学习,新场景的车辆识别分类器性能较通用分类器在检测率和误检率指标上均有显著提升. 展开更多
关键词 车辆识别 迁移学习 样本自标注 概率神经网络 先进驾驶辅助系统
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基于概率神经网络的高压断路器故障诊断 预览 被引量:48
10
作者 杨凌霄 朱亚丽 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2015年第10期62-67,共6页
高压断路器是最重要的电力设备之一,在电力系统中起控制和保护作用。为了提高高压断路器故障诊断的准确率,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的高压断路器故障诊断方法。该方法在分析高压断路器的故障特性来确定特征信号的基础上建立了... 高压断路器是最重要的电力设备之一,在电力系统中起控制和保护作用。为了提高高压断路器故障诊断的准确率,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的高压断路器故障诊断方法。该方法在分析高压断路器的故障特性来确定特征信号的基础上建立了PNN故障诊断模型,该模型将采集的特征数据作为网络的输入,通过Parzen窗估计法得到类条件概率密度,进而按Bayes决策规则对特征数据进行分类。经仿真表明,概率神经网络故障诊断模型具有收敛速度快、故障诊断准确率高、容易训练等特点。因此,该方法是一种有效的故障诊断方法,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 高压断路器 机械故障 概率神经网络 特征信号提取 故障诊断
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基于相关性小波奇异熵的滚动轴承故障特征提取 预览 被引量:2
11
作者 刘霞 孙美岩 +1 位作者 薛海峰 庞永贵 《化工自动化及仪表》 CAS 2015年第7期765-769,共5页
针对轴承故障信号受噪声影响严重,导致故障特征提取稳定性较差的问题,将小波变换、相关性、奇异值分解和信息熵理论相结合,提出一种基于相关性小波奇异熵的轴承故障特征提取方法。该方法首先将轴承信号进行小波分解,利用小波分解系数和... 针对轴承故障信号受噪声影响严重,导致故障特征提取稳定性较差的问题,将小波变换、相关性、奇异值分解和信息熵理论相结合,提出一种基于相关性小波奇异熵的轴承故障特征提取方法。该方法首先将轴承信号进行小波分解,利用小波分解系数和噪声的相关性特点不同,引入相关计算以去除噪声的影响;然后对相关处理后的规范化系数进行奇异值分解,轴承的不同故障信息就体现在奇异值中;再利用信息熵的统计特性对奇异值进行不确定度计算;最后,以相关性小波奇异熵作为特征向量,通过概率神经网络对滚动轴承故障进行识别。实验表明:该方法能够有效地提取轴承故障特征,具有良好的容噪能力和稳定性。 展开更多
关键词 轴承故障 特征提取 小波变换 奇异熵 概率神经网络
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基于概率神经网络的相似度排序方法 预览 被引量:1
12
作者 崔伟成 刘持胜 +1 位作者 孟凡磊 刘林密 《海军航空工程学院学报》 2014年第6期593-596,共4页
为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明:基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,... 为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明:基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,方法是可行的。 展开更多
关键词 概率神经网络 相似度 后验概率
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概率神经网络在高功率微波探测数据处理中的应用 预览 被引量:1
13
作者 彭凯 王杉 +1 位作者 方进勇 黄普明 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期190-194,共5页
为了更好地处理高功率微波探测过程中产生的样本数据,在深入分析高功率微波特性参数的基础上,建立一个高功率微波器件特征参数库,并结合概率神经网络系统建立了一个高功率微波探测预测模型.通过部分学习样本和非学习样本进行预测,预测... 为了更好地处理高功率微波探测过程中产生的样本数据,在深入分析高功率微波特性参数的基础上,建立一个高功率微波器件特征参数库,并结合概率神经网络系统建立了一个高功率微波探测预测模型.通过部分学习样本和非学习样本进行预测,预测结果证明该模型能够基本再现原始数据,同时,对非样本数据有着较好的预测能力.这一数据处理方法在处理复杂样本、模式分类和判别过程中具有较高的实用性和实时性,能够在高功率微波探测数据的数据分类、结果预测等方面得到较好的应用。 展开更多
关键词 概率神经网络 高功率微波探测 模糊推理机制 威胁评估
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基于小波包与概率神经网络的液压泵故障模式识别 预览 被引量:2
14
作者 敖银辉 汪宝生 《机床与液压》 北大核心 2014年第13期168-170,共3页
小波包具有良好的去噪效果和高频分析能力,而概率神经网络具有很好的分类效果。采用小波包分解重构液压泵故障特征信号,并提取第三层各频率段的节点能量作为特征向量,将特征向量概率神经网络模型的输入向量对液压泵故障模式进行识别... 小波包具有良好的去噪效果和高频分析能力,而概率神经网络具有很好的分类效果。采用小波包分解重构液压泵故障特征信号,并提取第三层各频率段的节点能量作为特征向量,将特征向量概率神经网络模型的输入向量对液压泵故障模式进行识别。通过采用LabVIEW和MATLAB混合编写的识别软件系统对液压泵故障识别,证明了将该方法用在液压泵故障模式识别上,能取得良好的效果。 展开更多
关键词 液压泵 模式识别 小波包 概率神经网络
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男性糖尿病研究中的预测模型 预览
15
作者 袁姗姗 张帆 《湖州职业技术学院学报》 2014年第1期76-78,83共4页
通过对年龄、BMI、家族史等19个因素,三种不同性质变量研究,利用相关性分析,得到糖尿病家族史、脂肪、文化程度和收缩压等相关程度较大的四个因素,并建立患病概率预测模型,该预测结果在疾病的预防,监视方面以及医疗保险中保单的... 通过对年龄、BMI、家族史等19个因素,三种不同性质变量研究,利用相关性分析,得到糖尿病家族史、脂肪、文化程度和收缩压等相关程度较大的四个因素,并建立患病概率预测模型,该预测结果在疾病的预防,监视方面以及医疗保险中保单的核保方面有一定的指导意义。 展开更多
关键词 糖尿病 相关性分析 概率神经网络
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基于鱼群算法的无线传感器网络转发能效研究
16
作者 盛光磊 李文泽 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第11期31-34,共4页
针对无线传感器网络的能耗问题,基于概率神经网络和鱼群算法提出了一种刻画有效转发能效比的方法(Energy Efficiency based on Probability neural network and Fish swarm ,EEPF)。该方法首先利用概率神经网络来实现转发节点的聚... 针对无线传感器网络的能耗问题,基于概率神经网络和鱼群算法提出了一种刻画有效转发能效比的方法(Energy Efficiency based on Probability neural network and Fish swarm ,EEPF)。该方法首先利用概率神经网络来实现转发节点的聚类,并且通过鱼群的四种行为来刻画有效转发距离和转发能耗,以此计算网络的有效转发能效比。仿真实验结果表明,相比于其他算法,EEPF算法具有较好的适应性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 能效 概率神经网络 鱼群算法
肤色和手势识别方法研究 预览 被引量:1
17
作者 陈学工 王卿 《现代计算机:上下旬》 2013年第13期26-28,共3页
随着信息技术的快速发展。手势输入比于其他人机交互方式更直接。然而,利用手势或人的姿态来控制机器之前.必须先从图像画面中切割出正确的肤色目标。通过对图像切割技术的研究.给出一种结合概率神经网络用于图像分割中得出最佳切割... 随着信息技术的快速发展。手势输入比于其他人机交互方式更直接。然而,利用手势或人的姿态来控制机器之前.必须先从图像画面中切割出正确的肤色目标。通过对图像切割技术的研究.给出一种结合概率神经网络用于图像分割中得出最佳切割阈值的想法,以达到切割复杂背景中不同的皮肤颜色。 展开更多
关键词 图像分割 概率神经网络 贝叶斯分类器
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利用地震多属性分析和波阻抗技术提高叠后反演分辨率 预览 被引量:3
18
作者 陈刚 全海燕 +2 位作者 马敬滨 罗敏学 郭毅 《中国矿业》 北大核心 2012年第S1期611-612,625共3页
本文采用多属性分析和波阻抗相处理结合的方法,将波阻抗反演结果作为外部属性利用概率神经网络分析技术,建立准确的地震数据与测井信息的非线性关系,以提高常规叠后反演的分辨率。通过实际地震资料和测井数据验证该方法,能够较好的提... 本文采用多属性分析和波阻抗相处理结合的方法,将波阻抗反演结果作为外部属性利用概率神经网络分析技术,建立准确的地震数据与测井信息的非线性关系,以提高常规叠后反演的分辨率。通过实际地震资料和测井数据验证该方法,能够较好的提高储层预测的精度。 展开更多
关键词 波阻抗 多属性分析 概率神经网络 分辨率
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基于概率神经网络的编队协同防空威胁评估 预览 被引量:7
19
作者 董奎义 杨根源 王子明 《现代防御技术》 北大核心 2011年第5期 71-74,80,共5页
为了有效地进行防空作战部署,确保重点目标不受或少受损失,以防空作战实际需要为出发点,针对目前多平台协同防空作战中目标威胁评估问题普遍存在的不足,从舰艇编队的整体角度出发,运用概率神经网络的方法,建立了编队协同防空目标... 为了有效地进行防空作战部署,确保重点目标不受或少受损失,以防空作战实际需要为出发点,针对目前多平台协同防空作战中目标威胁评估问题普遍存在的不足,从舰艇编队的整体角度出发,运用概率神经网络的方法,建立了编队协同防空目标威胁评估问题的数学模型,给指挥员提供了正确决策。通过实例验证,证明了该模型的有效性和正确性。 展开更多
关键词 概率神经网络 舰艇编队 协同防空 威胁评估
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基于概率神经网络的高校毕业生学位评审预测 预览
20
作者 张吉刚 梁娜 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2011年第5期 736-738,共3页
客观地、高效地、准确地对高校毕业生获得学位进行评审,是高校面临的一个重要问题.本文首先提取影响毕业生学位的评审五大指标:学习成绩、实习成绩、论文成绩、英语四级、计算机等级,然后建立了概率神经网络的高校毕业生学位评审模型.M... 客观地、高效地、准确地对高校毕业生获得学位进行评审,是高校面临的一个重要问题.本文首先提取影响毕业生学位的评审五大指标:学习成绩、实习成绩、论文成绩、英语四级、计算机等级,然后建立了概率神经网络的高校毕业生学位评审模型.Matlab仿真实验表明,该方法评审学位简单快速且准确率较高,具有良好应用前景,也为今后高校学位评审提供一个新视角. 展开更多
关键词 学位评审 概率神经网络
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