神经网络融合

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基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法
《电力系统保护与控制》2025年第5期123-134,共12页李博通 孙铭阳 张婧 陈发辉 陈晓龙 王永祺 武娇雯 魏然 
国家电网有限公司总部科技项目资助(5400-202412189A-1-1-ZN)“低压配电网环网供电模式与运行策略研究”。
针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑...
关键词：欧氏距离 多环配电网 深度神经网络 拓扑辨识 量测信息缺失 
多尺度卷积神经网络融合Transformer的竹材缺陷识别方法被引量：1
《林业工程学报》2024年第5期126-133,共8页杨松 张锐 朱良宽 
黑龙江博士后出站启动金;中央高校基本科研业务费专项资金(DL12BB10-11)。
在竹材缺陷识别的研究中,竹片形状、缺陷部位颜色深浅及裂纹大小差异都是制约模型识别准确率的关键。针对上述问题,提出一种适用于中小数据集的多尺度卷积神经网络融合Transformer的竹材缺陷识别方法,以更好地提高竹材缺陷识别的准确率...
关键词：竹材缺陷识别 多尺度 卷积神经网络 TRANSFORMER Sinkhorn分词器 
姿态传感与神经网络融合的验电行为检测方法被引量：1
《广东电力》2024年第8期101-108,共8页罕天玺 杨锐良 李正志 杨迎春 赵旭 
中国南方电网有限责任公司创新项目(YNKIXM20210196)。
在电网作业中,对作业人员是否执行了验电操作进行检测,可以有效防止因疏漏或故意等原因造成未按规定验电的违章行为。为此,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络和多个加速度传感器融合的验电行为检测方法。采用加速度传...
关键词：电网作业 违章检测 加速度传感器 反向传播神经网络 
神经网络融合多源信息的列车测速方法研究
《铁路通信信号工程技术》2024年第5期90-95,共6页陆海亭 孙春洋 王亮军 付保明 陈林山 
国家重点研发计划项目(2020YFB1600700);南京交通职业技术学院重点科研项目(JZ2204)。
地铁列车自主测速定位的准确性与可靠性是保障其行车安全和效率的先决条件。在目前常用地铁列车测速方法的基础上,研究传感器的选型以及相应多源数据融合算法,提出运用人工神经网络融合光电式传感器、多普勒雷达传感器以及加速度计的地...
关键词：测速方法 多源信息融合 RBF神经网络 地铁列车 
粒子滤波和GRU神经网络融合的锂电池RUL预测被引量：1
《哈尔滨工业大学学报》2024年第5期142-151,共10页贺宁 张思媛 李若夏 高峰 王家栋 
国家自然科学基金(61903291);陕西省重点研发计划项目(2022NY-094)。
随着锂电池在移动电子设备和电动汽车等领域中得到广泛应用,其剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)的精确预测对锂电池的健康管理更具重要意义。本文提出一种基于粒子滤波(particle filter,PF)和门控循环单元(gated recurrent unit...
关键词：锂电池 剩余使用寿命 粒子滤波 GRU神经网络 融合方法 
基于卷积神经网络融合的彩色傅里叶叠层显微重建被引量：1
《长春大学学报》2024年第2期1-7,共7页李杰 王浩明 
吉林省科技厅项目(YDZJ202301ZYTS180)。
针对彩色傅立叶叠层显微重建存在图像获取时间长、采集低分辨率图像数量多等问题,采用基于卷积神经网络的图像融合方法来实现彩色傅立叶叠层显微重建。该方法基于图像融合原理,将单通道低分辨率图像重建的灰度高分辨率图像与相同视场下...
关键词：傅里叶叠层显微重建 彩色图像重建 图像融合 卷积神经网络 
基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法被引量：1
《江苏农业学报》2024年第1期121-129,共9页郭标琦 王联国 
甘肃省重点研发计划项目(21YF5GA088)。
针对目前当归产业病虫害识别方法缺失、人工提取特征存在主观因素及卷积神经网络训练需要大量数据等不足,提出1种基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法。构建当归常见病虫害数据集;选择在当归病虫害数据集中表现性能最好的ResNe...
关键词：当归病虫害分类 卷积神经网络 极度梯度提升(XGBoost)融合方法 
电池储能系统SOC神经网络融合估计方法被引量：4
《湖南大学学报（自然科学版）》2023年第10期31-40,共10页孙玉树 李宏川 王波 贾东强 裴玮 唐西胜 
国家重点研发计划项目(2021YFB2402002);中国科学院青年创新促进会项目(2023000018)。
为了更好地获取电池储能系统当前的运行状态,提出了基于神经网络融合的电池储能系统SOC估计方法.首先,对比分析了前馈(BP)、门控循环单元(GRU)和长短时记忆(LSTM)神经网络算法的优劣,BP计算时间较短,LSTM对时序数据估计精度较高;然后,利...
关键词：电池储能系统 SOC融合估计 相关性分析 经验模态分解 样本熵 
基于YOLO-UNet算法的路面病害定量分析方法被引量：1
《物联网技术》2023年第8期141-143,共3页冷志鹏 孙文瑞 朱立伟 李宏伟 
宁波市交通运输科技项目(202101)。
针对基于传统神经网络实现路面病害检测的方法中受背景干扰多、病害信息弱等缺点的影响较大的问题,文章使用YOLOv5算法与U-Net++相结合的多神经网络模型YOLO-UNet,提高了神经网络的抗干扰能力,降低了网络对于图像的要求。同时通过这种...
关键词：YOLOv5 U-Net++ 路面病害检测 定量分析 神经网络融合 状况评估 图像预处理 
基于物理模型和神经网络融合的表面粗糙度预测方法
《机械设计与研究》2023年第3期156-160,166,共6页钱思瑜 张晟玮 官威 王成瀚 苏沛源 沈彬 
“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项子课题(2018ZX04011001);国防科工局基础产品创新科研项目—XXX研究(DE0904);上海航天科技创新基金项目(SAST2018-055)。
当前表面粗糙度预测的单一建模方法都存在一定的局限性,物理建模方法无法表征实际加工动态过程,机器学习模型需要大量训练数据且解释性较差。提出了一种物理模型与神经网络深度耦合的融合模型,通过训练卷积自编码器作为特征提取器构建...
关键词：表面粗糙度预测 神经网络 融合模型 
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