搜索结果: 1-15 共查到“知识库 计算神经网络”相关记录1141条 . 查询时间(2.189 秒)
基于IMOCS-BP神经网络的锂离子电池SOH估计
锂离子电池 健康状态 布谷鸟搜索算法 BP神经网络
2024/1/30
锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH（state-of-health）会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS（improved multi-objective Cuckoo search）-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法,在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索CS（Cuckoo search）算法更新概率和搜索步长...
近些年,联邦学习(Federated learning,FL)由于能够打破数据壁垒,实现孤岛数据价值变现,受到了工业界和学术界的广泛关注.然而,在实际工程应用中,联邦学习存在着数据隐私泄露和模型性能损失的问题.为此,首先对这两个问题进行数学描述与分析.然后,提出一种自适应模型聚合方案,该方案能够设定各参与者的Mini-batch值和自适应调整全局模型聚合间隔,旨在保证模型精度的同时,提高联邦学习训...
针对城市污水处理过程的非线性、不确定性以及非高斯等特点,提出一种数据驱动的溶解氧(Dissolved oxygen,DO)浓度在线自组织控制方法.首先,设计一种基于相关熵的自组织模糊神经网络控制器(Correntropy-based self-organizing fuzzy neural network,CSOFNN),采用相关熵与规则贡献度指标实现控制器结构与参数的自动构建或修剪。
一种基于随机权神经网络的类增量学习与记忆融合方法
连续学习 灾难性遗忘 随机权神经网络 再可塑性启发
2023/12/20
连续学习(Continual learning,CL)多个任务的能力对于通用人工智能的发展至关重要.现有人工神经网络(Artificial neural networks,ANNs)在单一任务上具有出色表现,但在开放环境中依次面对不同任务时非常容易发生灾难性遗忘现象,即联结主义模型在学习新任务时会迅速地忘记旧任务。
物理机制神经网络基于失效信息的自适应采样
物理机制 神经网络 失效信息 自适应采样
2023/12/13
Physics-informed neural networks (PINNs) have emerged as an effective technique for solving PDEs in a wide range of domains. It is noticed, however, that the performance of PINNs can vary dramatically...
由于点云的非结构性和无序性,目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高.通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面,构造一个有效的点云分类网络.首先,针对点云的非结构性,通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系,为不规则的近邻点分配不同的权重,以此构建局部结构;然后,使用注意力思想,提出加权平均池化(Weighted average pooling,WAP),通过自注意力方式...
在个体观点演化过程中,由于通讯技术和实际环境的限制,个体之间往往不能进行充分的交流.另一方面,由于社会群体的从众压力影响,个体会改变已形成的观点.为此,研究了具有遗忘个体和从众压力的拟强连通社会网络中表达/私人观点演化问题.为刻画不同话题之间表达/私人观点的相互影响,提出一个新的多维观点动力学模型.根据逻辑矩阵和网络影响子矩阵的正则性,给出表达观点和私人观点收敛的充分条件.应用本文所提出的观点动力...
基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计
小世界神经网络 突触巩固机制 网络正则化 重连规则 Wilcoxon符号秩检验
2023/10/24
小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidatio...
针对矿井电网消弧线圈接地系统单相接地故障选线方法准确率和可靠性不高的问题,提出基于卷积神经网络多判据融合的选线方法。主要分析了深度学习模型——卷积神经网络的结构与原理,通过快速傅里叶变换和小波变换从故障信息中提取5次谐波分量、小波分析模极大值、衰减直流分量和高频暂态分量作为原始输入数据,并利用改进LeNet-5模型强大的学习能力和泛化能力对其进行融合。基于Matlab软件搭建井下电网仿真模型,结果...
属性网络异常检测在网络安全、电子商务和金融交易等领域中具有重要的理论与现实意义,近年来受到了越来越多的关注.大多数异常检测方法凭借网络有限的属性或结构信息进行决策生成,往往难以对异常模式做出可靠的描述.此外,网络节点对应的实体往往关联着丰富的领域知识,这些知识对于异常的识别具有重要的潜在价值。
基于自适应ANN的孤岛微网群电压频率分布式协同控制
人工神经网络 协同控制 分布式电源 李雅普诺夫理论
2023/7/30
针对孤岛微网群稳定运行难度大,电压和频率控制极为复杂的问题,提出了一种适用于含多逆变器分布式电源DGs（distributed generations）微网群MGC（microgrid cluster）的智能电压、频率协同控制方法。首先,该方法利用李雅普诺夫理论和基于逆变器DG的动态特性设计了基于模型化的控制器;然后,利用人工神经网络ANN（artificial neural network）来近...
针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.关系网络是一种基于度量的元学习方法,在少量训练样本下,具有快速学习新任务的优点。
面向入侵检测的元图神经网络构建与分析
入侵检测 元图神经网络 深度学习 图结构
2023/7/20
网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显。
一种空间几何角度最大化的随机增量学习模型及应用
随机权神经网络 增量学习 空间几何角度最大化约束 无限逼近性
2023/6/20
针对随机权神经网络(Random weight neural networks,RWNNs)隐含层节点随机生成过程可解释性不足和节点随机生成而导致的网络结构不紧致等问题,提出了一种空间几何角度最大化随机增量学习模型(Stochastic incremental learning model with maximizing spatial geometry angle,SGA-SIM).首先,以空间...