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多模型融合评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性 预览
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作者 施龙青 曲兴玥 +4 位作者 韩进 邱梅 高卫富 秦道霞 刘海松 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期2484-2493,共10页
在我国华北型石炭—二叠系煤田中,煤层底板灰岩岩溶突水现象尤为突出。为准确地评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性,防治煤矿水害事故,实现承压水体上煤层安全开采。基于未知测度-集对分析理论,选用含水层厚度、单位涌水量、充水含水层渗... 在我国华北型石炭—二叠系煤田中,煤层底板灰岩岩溶突水现象尤为突出。为准确地评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性,防治煤矿水害事故,实现承压水体上煤层安全开采。基于未知测度-集对分析理论,选用含水层厚度、单位涌水量、充水含水层渗透性、水压、断层影响因子、含水层厚度、含水层岩性组合特征以及底板破坏深度8个指标评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性。采用有序二元比较量化法和区间数模糊决策矩阵EA-TOPSIS排序模型分别确定煤层底板灰岩岩溶突水主控因素权重。在此基础之上,基于冲突证据理论将二者进行耦合,得到煤层底板灰岩岩溶突水主控因素组合权重,保证了对动态模型指标相对重要性的有效评价。基于未知测度-集对分析理论,构建单指标直线型未知测度函数及非直线型未知测度函数,并以新汶煤田煤层开采为例,将30个监测点处实测的8个指标值代入,建立多指标综合测度矩阵。引入“置信度”评价准则判定样本数据 X i 所属的危险性等级。并通过集对分析,进一步表征新汶煤田煤层开采过程中煤层底板灰岩岩溶突水风险总体态势。研究表明,评价结果与矿山实际情况相吻合。在此基础之上,依据搜集的大量华北煤矿突水案例,以其中典型的15个为例,将建立的模型推广到整个华北煤田底板突水危险性的评价。通过与矿井实际突水情况对比可以发现,模型确定的矿井突水危险性等级与实际相吻合,表明该模型对于评价整个华北煤田底板灰岩岩溶突水危险性具有一定的适宜性。 展开更多
关键词 底板灰岩岩溶突水 危险性评价 有序二元比较量化 EA-TOPSIS 冲突证据理论 未知测度评价 集对分析
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虚拟显微白内障手术系统人机交互接口设计 预览
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作者 戴莎 司伟鑫 +5 位作者 钱银玲 郑睿 王琼 徐东亮 彭延军 王平安 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期565-573,共9页
基于虚拟现实技术的显微白内障手术仿真训练系统对显微环境下眼科手术操作培训具有重要的意义。为此,设计并搭建了一套具有高度沉浸感的虚拟显微白内障手术训练系统的软硬件环境。硬件部分系统以HTC Vive,Geomagic Touch X为硬件基础,... 基于虚拟现实技术的显微白内障手术仿真训练系统对显微环境下眼科手术操作培训具有重要的意义。为此,设计并搭建了一套具有高度沉浸感的虚拟显微白内障手术训练系统的软硬件环境。硬件部分系统以HTC Vive,Geomagic Touch X为硬件基础,设计手术器械转换接口以搭建高保真手术操作环境;软件部分采用基于位置动力学方法(position-base ddynamics)模拟手术过程中眼角膜软组织的变形、穿刺及缝合操作,并采用GPU并行计算对手术仿真过程进行加速。最后,实验结果表明该系统可以实现自然的显微眼科手术人机交互环境,使年轻医师获得高沉浸感的真实手术训练体验,从而达到一定的培训效果。 展开更多
关键词 显微白内障手术 虚拟训练系统 交互式仿真 人机交互接口
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基于Petri网的批量迹与过程模型校准 预览
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作者 田银花 杜玉越 +1 位作者 韩咚 刘伟 《计算机学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期611-627,共17页
校准是事件日志中迹与过程模型之间一致性检查的重要手段,可以精确定位偏差出现位置.但已有校准方法一次只能计算一条迹与过程模型之间的校准,若计算m条迹与过程模型之间的校准,需调用m次该方法,做大量重复工作.针对该问题,基于Petri网... 校准是事件日志中迹与过程模型之间一致性检查的重要手段,可以精确定位偏差出现位置.但已有校准方法一次只能计算一条迹与过程模型之间的校准,若计算m条迹与过程模型之间的校准,需调用m次该方法,做大量重复工作.针对该问题,基于Petri网提出了一种过程模型与m条迹之间的批量校准方法——AoPm(Alignments of Process Model and m Traces)方法,调用A+或A++算法同时得到多条迹与模型之间的最优校准.以一个给定完备事件日志集和过程模型为例,基于区域的过程发现算法,挖掘事件日志中所有迹的日志模型;发现日志模型与过程模型的日志移动、模型移动和同步移动,并得到其乘积系统;计算乘积Petri网的可达图,得到变迁系统.提出了计算最优校准的A+算法及A++算法,可分别得到日志中所有迹与过程模型之间的一个最优校准和所有最优校准.对AoPm方法的时间复杂度和空间复杂度进行了理论分析,并与已有校准方法进行比较.当计算m条迹与过程模型之间的最优校准时,AoPm方法计算乘积、变迁系统次数和所占用空间都是传统方法的1/m.给出并验证了变迁系统中必定能找到日志中任意一条迹与过程模型的一个校准、一个最优校准和所有最优校准的定理,并提出了日志同步网的概念,证明了A+算法和A++算法的正确性.基于ProM平台、人工网上购物模型及生成日志集,对AoPm方法进行了仿真实验,并与传统校准方法进行比较分析.实验结果表明,在处理批量迹与过程模型的校准时,AoPm方法比传统校准方法在计算变迁系统的运行时间和占用空间上,分别有指数级和多项式级的降低.AoPm方法应用于实际复杂问题的模型与日志,说明了其适应性与健壮性.AoPm方法突破了以往每次只对一条迹和过程模型进行校准的限制,首次实现了批量迹与模型之间的校准,提高了事件日志中迹与过 展开更多
关键词 PETRI网 过程挖掘 日志模型 过程模型 批量迹 校准
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基于过程支持向量回归机的油田开发指标预测模型
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作者 赵玲 李学贵 +1 位作者 许少华 夏惠芬 《数学的实践与认识》 北大核心 2018年第10期83-88,共6页
针对传统支持向量回归机在机制上难以直接对时变信号进行处理,提出了一种用于时间序列预测的过程支持向量回归模型,面向油田开发指标综合分析预测等问题,提出了一种过程支持向量回归机模型,建立了基于涡流搜索的优化学习算法,方法... 针对传统支持向量回归机在机制上难以直接对时变信号进行处理,提出了一种用于时间序列预测的过程支持向量回归模型,面向油田开发指标综合分析预测等问题,提出了一种过程支持向量回归机模型,建立了基于涡流搜索的优化学习算法,方法可综合历史数据和开发条件,实现对油田开发指标的预测。 展开更多
关键词 过程支持向量机 涡流搜索 开发指标预测
基于复数编码的多策略人工蜂群算法 预览
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作者 单娴 杜学东 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期597-605,共9页
人工蜂群算法是解决不同类型优化问题的优秀算法之一,但该算法在处理复杂优化问题时仍存在收敛速度慢、易早熟和局部搜索能力弱等缺陷.为克服这些问题,从基本人工蜂群算法出发,提出基于复数编码的多策略人工蜂群算法.该算法针对人... 人工蜂群算法是解决不同类型优化问题的优秀算法之一,但该算法在处理复杂优化问题时仍存在收敛速度慢、易早熟和局部搜索能力弱等缺陷.为克服这些问题,从基本人工蜂群算法出发,提出基于复数编码的多策略人工蜂群算法.该算法针对人工蜂群算法的特点,设计搜索策略知识库,由种群个体在搜索过程中自适应选择最佳搜索方式,并引入复数编码方法构造双倍体种群个体,改善种群个体的多样性,进一步提高解的质量.应用15个测试函数对算法性能进行仿真实验,并将实验结果与其他算法进行比较,结果表明本文提出的算法在收敛速度和计算精度上明显优于对比方法,能够有效地解决全局优化问题. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 复数编码 多种搜索策略 函数优化
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基于QPSO-ELM的过程神经网络及时间序列预测
6
作者 刘志刚 许少华 +1 位作者 李盼池 冯永强 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期477-483,共7页
过程神经网络模型结构复杂,正交基展开后学习参数多,传统梯度下降存在对初值敏感、计算复杂等问题,将过程神经网络进行正交基展开化简,在结构上转化为统神经网络,利用极限学习作为过程神经元网络的学习算法。学习过程中摒弃梯度下... 过程神经网络模型结构复杂,正交基展开后学习参数多,传统梯度下降存在对初值敏感、计算复杂等问题,将过程神经网络进行正交基展开化简,在结构上转化为统神经网络,利用极限学习作为过程神经元网络的学习算法。学习过程中摒弃梯度下降算法的迭代调整策略,采用Moore-Penrose广义逆计算输出权值,同时为弥补该算法由于随机赋值造成的模型稳定性差的缺点,提出一种双链结构的量子粒子群算法,优化极限学习过程中随机赋值参数。二者结合使用,使模型在稳定性、训练误差方面都得到了一定程度的提高。仿真实验以Mackey—Glass时间序列和太阳黑子预测为例验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 过程神经元网络 极限学习 量子粒子群 网络训练
基于属性偏置矩阵分解冷启动推荐 预览 被引量:1
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作者 张泽利 《信息通信》 2018年第2期21-22,共2页
在当今大数据时代,推荐技术是一个非常重要的方式提高用户的体验。但是也面临着很多挑战,其中冷启动问题就是一个难题,即对于用户来说没有历史评分,或者对于物品来说,没有被用户接触过,这样的话,我们就没法进行协同推荐。针对这个问题,... 在当今大数据时代,推荐技术是一个非常重要的方式提高用户的体验。但是也面临着很多挑战,其中冷启动问题就是一个难题,即对于用户来说没有历史评分,或者对于物品来说,没有被用户接触过,这样的话,我们就没法进行协同推荐。针对这个问题,文章尤其关注用户冷启动方面,统计分析发现不同属性的用户评分具有明显的不同,提出了基于属性偏置冷启动推荐,将用户属性偏置融入到矩阵分解中,在movielens数据集上做实验,得到比较好的结果,证明了偏置的有效性。 展开更多
关键词 属性偏置 矩阵分解 属性特征 冷启动 推荐
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基于加权转发关系的社交网络意见领袖识别算法 预览
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作者 仇丽青 范鑫 《软件导刊》 2018年第7期111-115,共5页
在社交网络中进行意见领袖的识别对信息传播分析、舆情监测、网络营销等有着重要意义。目前,很多挖掘意见领袖的研究仅基于简单的粉丝关注或转发方式,而忽视了用户关系中的权重因素,不符合信息传播的实际情况。因此,提出加权网络下基于... 在社交网络中进行意见领袖的识别对信息传播分析、舆情监测、网络营销等有着重要意义。目前,很多挖掘意见领袖的研究仅基于简单的粉丝关注或转发方式,而忽视了用户关系中的权重因素,不符合信息传播的实际情况。因此,提出加权网络下基于微博转发关系的FW-Rank(Forwarding Weight Rank)算法。该算法使用新浪微博数据进行实验,相比于通过简单关注关系形成社交网络的方式,FW-Rank算法的最终结果更加合理准确。 展开更多
关键词 社交网络 意见领袖 微博 FW-Rank
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基于现实技术的图书馆空间参与式服务项目开设研究 预览 被引量:2
9
作者 马林山 赵庆峰 《图书馆理论与实践》 CSSCI 2018年第2期92-96,共5页
文章以国内现实场景应用开发平台Hi AR为例,简述了基于现实技术的SDK平台开发具体现实应用软件系统产品的流程。在此基础上,详述了图书馆结合本校办学定位,积极采用现实技术,在空间服务上,构建基于现实技术的场景服务平台的方向和思路;... 文章以国内现实场景应用开发平台Hi AR为例,简述了基于现实技术的SDK平台开发具体现实应用软件系统产品的流程。在此基础上,详述了图书馆结合本校办学定位,积极采用现实技术,在空间服务上,构建基于现实技术的场景服务平台的方向和思路;同时,就发挥馆员的积极性,开设具体的参与式信息和知识体验学习项目等方面给出了实践路径,以期吸引读者在参与学习项目中愉快学习,提高学习效率,培养创新能力。 展开更多
关键词 图书馆服务 现实技术 空间服务
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无水压影响带在底板突水评价中的应用
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作者 于小鸽 韩进 +1 位作者 施龙青 王丹丹 《煤炭技术》 北大核心 2017年第11期137-138,共2页
在分析承压水水压对完整隔水层带影响的基础上,将完整隔水层带分为无水压影响带和水压影响带,并根据无水压影响带、水压影响带的赋存状况给出带压开采判别模型.根据给出的判别模型在肥城煤田曹庄井田81004工作进行验证,通过与实际情况对... 在分析承压水水压对完整隔水层带影响的基础上,将完整隔水层带分为无水压影响带和水压影响带,并根据无水压影响带、水压影响带的赋存状况给出带压开采判别模型.根据给出的判别模型在肥城煤田曹庄井田81004工作进行验证,通过与实际情况对比,其判断结果比突水系数法更符合实际. 展开更多
关键词 无水压影响带 判别模型 底板突水
费歇判别模型在煤层底板突水中的应用 预览
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作者 于小鸽 韩进 +1 位作者 王颖 施龙青 《中国科技论文》 北大核心 2017年第15期1770-1773,1791共5页
为了丰富煤层底板突水预测理论和方法,结合实际资料分析,根据判别函数应满足I值最大的判别原则,采用采高、隔水层厚度、煤层倾角、断层距工作面距离作为底板是否突水判别的重要因素。选取9个突水工作面和10个不突水工作面作为底板是否... 为了丰富煤层底板突水预测理论和方法,结合实际资料分析,根据判别函数应满足I值最大的判别原则,采用采高、隔水层厚度、煤层倾角、断层距工作面距离作为底板是否突水判别的重要因素。选取9个突水工作面和10个不突水工作面作为底板是否突水预测的样本,建立费歇准则判别函数。并选取已开采的工作面对判别函数进行验证。通过与工作面的实际情况对比,证明费歇准则判别模型对判别煤层底板是否突水具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 底板突水 影响因素 费歇判别模型
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基于KL散度的面向对象遥感变化检测 预览 被引量:2
12
作者 朱红春 黄伟 +2 位作者 刘海英 张忠芳 王彬 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2017年第2期46-52,共7页
遥感影像的变化检测从基于像素到面向对象,从阈值分割到相似性度量已有众多的研究成果; 但在对面向对象遥感图像变化检测中,存在分割参数的选择、变化阈值的确定、对象变化程度的表达等问题。为此,提出一种基于相似度测度的面向对象遥... 遥感影像的变化检测从基于像素到面向对象,从阈值分割到相似性度量已有众多的研究成果; 但在对面向对象遥感图像变化检测中,存在分割参数的选择、变化阈值的确定、对象变化程度的表达等问题。为此,提出一种基于相似度测度的面向对象遥感影像变化检测方法,并打破了以往仅以有/无变化的检测结果所呈现的表现形式。首先计算了图像对象分割的最优参数,得到了2个时相的图斑对象,并进行了空间叠加处理; 然后利用KL相似度计算方法计算了图斑对象的相似度系数,利用直方图统计了该系数的自然聚类特征; 再运用不同的自然聚类特征值,分级得到了图斑对象的变化程度; 最后,分析了不同参数分割结果、不同分级方法对图像变化程度检测的影响,同时通过对比有/无变化的检测结果,验证了本研究所提方法的科学性和有效性。 展开更多
关键词 面向对象 影像分割 变化检测 KL散度 分级
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基于量子衍生布谷鸟的脊波过程神经网络及TOC预测 被引量:2
13
作者 刘志刚 许少华 +1 位作者 李盼池 肖佃师 《控制与决策》 CSCD 北大核心 2017年第6期1115-1120,共6页
为提高总有机碳含量(TOC)的预测精度,针对测井曲线的时变、奇异性特征,选用脊波函数作为过程神经元的激励函数,提出一种连续脊波过程神经元网络.模型训练方面首先给出基于正交基展开的梯度下降法;其次为提高模型训练收敛能力,提出一种... 为提高总有机碳含量(TOC)的预测精度,针对测井曲线的时变、奇异性特征,选用脊波函数作为过程神经元的激励函数,提出一种连续脊波过程神经元网络.模型训练方面首先给出基于正交基展开的梯度下降法;其次为提高模型训练收敛能力,提出一种沿Bloch球面纬线实施莱维飞行的量子衍生布谷鸟算法,并用于模型参数优化;最后将训练好的脊波过程神经网络应用于泥页岩TOC预测,通过相关性选取对TOC响应敏感的测井曲线作为模型特征输入.实验对比结果表明,该方法的预测精度较高,较其他过程神经网络提高7个百分点. 展开更多
关键词 脊波函数 过程神经网络 量子布谷鸟 网络训练 TOC预测
基于序列移动距离的用户行为挖掘与相似度计算 预览 被引量:3
14
作者 林泽东 鲁法明 段华 《计算机集成制造系统》 CSCD 北大核心 2017年第5期1060-1068,共9页
为了对用户的行为进行相似性度量,从用户行为流程产生的行为序列出发计算用户行为的相似度。将推土机距离算法应用到用户行为相似度的计算领域,提出用户行为相似度计算的序列移动距离方法。首先定义了基于最长公共子序列的用户行为序列... 为了对用户的行为进行相似性度量,从用户行为流程产生的行为序列出发计算用户行为的相似度。将推土机距离算法应用到用户行为相似度的计算领域,提出用户行为相似度计算的序列移动距离方法。首先定义了基于最长公共子序列的用户行为序列距离度量方法;其次定义了用户行为序列多重集之间距离的度量指标,在此基础上提出用户行为相似度计算的SMD方法;最后提出行为序列多重集之间距离度量应遵循的基本准则。在人工和真实数据集上进行了实验,实验结果表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 用户行为挖掘 用户行为相似度 相似性度量 EMD距离 序列移动距离
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基于离散过程神经网络页岩油气储层有机碳含量预测 预览 被引量:2
15
作者 刘志刚 肖佃师 许少华 《中国石油大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期80-87,共8页
受地层岩性变化影响,传统方法进行有机碳含量(TOC)拟合预测精度偏低。为提高TOC拟合精度,减小普通神经网络对连续信号的时间累积误差,提出一种极限学习离散过程神经网络的TOC拟合预测模型。模型用向量模拟过程式输入,内部通过抛物插... 受地层岩性变化影响,传统方法进行有机碳含量(TOC)拟合预测精度偏低。为提高TOC拟合精度,减小普通神经网络对连续信号的时间累积误差,提出一种极限学习离散过程神经网络的TOC拟合预测模型。模型用向量模拟过程式输入,内部通过抛物插值的数值积分完成离散样本的时域聚合。通过对离散过程神经元的结构分析,提出极限学习训练算法,在隐层相关参数随机赋值后,通过Moore-Penrose广义逆求解输出权值,模型学习速度快。最后将该方法应用于TOC拟合预测,利用相关性分析,选取对TOC响应最敏感的测井曲线作为模型的特征输入。与传统方法和其他神经网络对比,该方法的拟合精度较高,预测TOC与实测值有更好的相关性。 展开更多
关键词 总有机碳 离散过程神经网络 网络训练 MOORE-PENROSE广义逆
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信任关系辅助的隐反馈Web服务推荐研究
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作者 纪祥敏 田刚 +1 位作者 纪家沂 向騻 《武汉大学学报:理学版》 CSCD 北大核心 2017年第2期172-176,共5页
针对Web服务推荐现有技术缺乏显式打分数据缺点,提出使用隐反馈知识进行推荐的方法.该方法首先构造一个伪评分生成器,将用户隐反馈知识映射成为显式打分.基于矩阵因子分解模型,将信任知识引入服务推荐过程,建立一种融合社交信任信息的... 针对Web服务推荐现有技术缺乏显式打分数据缺点,提出使用隐反馈知识进行推荐的方法.该方法首先构造一个伪评分生成器,将用户隐反馈知识映射成为显式打分.基于矩阵因子分解模型,将信任知识引入服务推荐过程,建立一种融合社交信任信息的服务推荐模型,有效提高了服务推荐性能.实验表明,本文提出的基于隐反馈的服务推荐方法预测性能优于最近邻方法和SVD++方法;同SVD++方法的性能对比实验表明,引入信任知识能够进一步提高服务推荐的性能,具有较好的实际应用价值. 展开更多
关键词 信任知识 隐反馈 Web服务推荐
基于ZigBee接触线接头状态在线监测的研究 预览 被引量:1
17
作者 李冬冬 刘明光 矫丰霞 《铁道标准设计》 北大核心 2017年第6期175-179,184共6页
结合ZigBee无线通讯技术研究对接触线接头连接处温度状态的在线监测。首先通过电接触理论分析接触线与线夹连接处接触电阻产生的原理和接触电阻的主要影响因素,计算在不同接触力作用下电流通过接触点处产生的压降得出了不同的接触温升,... 结合ZigBee无线通讯技术研究对接触线接头连接处温度状态的在线监测。首先通过电接触理论分析接触线与线夹连接处接触电阻产生的原理和接触电阻的主要影响因素,计算在不同接触力作用下电流通过接触点处产生的压降得出了不同的接触温升,当电流一定时,接触温升随接触力的减小而增大,因此通过对接触部件温度的监测可以判断连接处线夹的松动情况。然后从软件和硬件方面设计了ZigBee无线监测系统。软件部分包括ZigBee网络中各节点软件的编写和上位机软件的编写,硬件部分在CC2530基本工作电路的基础上采用太阳能充电,RS232-USB转换等技术,设计具有良好人机界面的在线监测系统,并进行实验。 展开更多
关键词 接触线 接触电阻 ZIGBEE 在线监测
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基于ELM-PNN算法的第24周太阳黑子预测预报 被引量:3
18
作者 刘志刚 李盼池 许少华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期642-646,共5页
为了提高太阳黑子预测预报的精度,提出固定型极限学习过程神经网络(FELM-PNN)和增量型极限学习过程神经网络(IELM-PNN)两种学习算法.FELM-PNN的隐层节点数目固定,使用SVD求解隐层输出矩阵的Moore-Penrose广义逆,通过最小二乘法计算... 为了提高太阳黑子预测预报的精度,提出固定型极限学习过程神经网络(FELM-PNN)和增量型极限学习过程神经网络(IELM-PNN)两种学习算法.FELM-PNN的隐层节点数目固定,使用SVD求解隐层输出矩阵的Moore-Penrose广义逆,通过最小二乘法计算隐层输出权值;IELM-PNN逐次增加隐层节点,根据隐层输出矩阵和网络误差计算增加节点的输出权值.通过Henon时间序列预测验证了两种方法的有效性,并实际应用于第24周太阳黑子平滑月均值的中长期预测预报中.实验结果表明,两种方法的预测精度均有一定程度的提高,IELM-PNN的训练收敛性优于FELM-PNN. 展开更多
关键词 过程神经网络 极限学习 网络训练 广义逆 太阳黑子数
基于ELM和连续过程神经网络的抽油机工况诊断 预览
19
作者 刘志刚 许少华 李盼池 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期1934-1940,共7页
普通神经网络进行抽油机工况诊断时存在诊断精度偏低的问题,提出选用连续过程神经元网络作为诊断模型,特征输入选取能直接反映示功图几何形态特征的位移和载荷两种连续信号。为提高模型学习速度,提出过程神经网络的极限学习算法,将训练... 普通神经网络进行抽油机工况诊断时存在诊断精度偏低的问题,提出选用连续过程神经元网络作为诊断模型,特征输入选取能直接反映示功图几何形态特征的位移和载荷两种连续信号。为提高模型学习速度,提出过程神经网络的极限学习算法,将训练转换为最小二乘问题,根据样本输入计算隐层输出矩阵,使用SVD法求解Moore-Penrose广义逆,最后计算隐层输出权值。通过诊断实验,模型学习速度提升5倍左右,与普通神经网络进行对比,诊断精度提高8个百分点左右,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 工况诊断 过程神经元网络 极限学习 MOORE-PENROSE广义逆 网络训练
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基于径向基过程神经网络的储层岩性识别 预览 被引量:1
20
作者 秦研博 许少华 《计算机系统应用》 2017年第3期271-274,共4页
识别并评价油气储层是油田勘探开发工作中至关重要的部分,而目前现有的岩性识别方法一般不能表述地层的非均质性,也没有考虑到地层参数随着深度而变化所产生的影响.本文提出一种基于径向基过程神经网络的岩性识别模型,并用实际数据进行... 识别并评价油气储层是油田勘探开发工作中至关重要的部分,而目前现有的岩性识别方法一般不能表述地层的非均质性,也没有考虑到地层参数随着深度而变化所产生的影响.本文提出一种基于径向基过程神经网络的岩性识别模型,并用实际数据进行了验证.实验结果表明,所提出的方法有着较高的识别率,是一种可以实际应用的方法. 展开更多
关键词 径向基过程神经元 神经网络 岩性识别
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