混合神经网络

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基于混合神经网络参数优化的两相流流型识别方法
《河南师范大学学报(自然科学版)》2025年第3期121-127,共7页王萌 张松 施艳艳 杨珍 史水娥 
国家自然科学基金(61903127);河南省高校科技创新人才支持计划(21HASTIT018).
针对气液两相流传感器测量数据的强非线性和非平稳性导致流型识别困难的问题,提出一种基于混合神经网络参数优化的流型识别方法.所提方法首先采用滑动窗口法将传感器测得的不同流型电导率数据分割为若干子序列,再利用变分模态分解算法...
关键词：气液两相流 Hjorth参数 混合神经网络 随机森林 
工业互联网中融入域适应的混合神经网络加密恶意流量检测
《信息安全研究》2025年第5期457-464,共8页张浩和 韩刚 杨甜甜 黄睿 
国家自然科学基金项目(62102312);陕西省重点研发计划项目(2024GX-YBXM-079);ISN全国重点实验室开放课题(ISN24-13);陕西省科协青年人才托举计划项目(20210119);陕西省高校青年创新团队项目(23JP162)。
随着信息化技术在工控领域的快速发展,工业互联网逐渐成为网络攻击的重要目标,恶意流量检测显得尤为重要.然而,加密技术的普及使得攻击者可以轻松隐藏恶意通信内容,传统基于内容分析的流量检测方法已难以有效应对.提出一种基于混合神经...
关键词：工业互联网 混合神经网络 加密恶意流量 相似度检测 域适应 
基于卷积时空混合神经网络的剩余使用寿命预测
《组合机床与自动化加工技术》2025年第4期1-7,共7页刘澳龙 唐向红 陆见光 王涛 
黔科合基础项目(ZK[2021]一般271/QKHJC-ZK[2021]YB271);黔科合支撑项目([2022]一般074/QKHZC[2022]YB074)。
针对当前剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法侧重于捕捉数据的时间依赖,忽略多传感器间的空间关系问题,提出了一种卷积时空混合神经网络(convolutional spatio-temporal hybrid neural network,CSTHNN)用于提取多传感器...
关键词：剩余使用寿命 时空特征 卷积神经网络 混合神经网络 
基于混合神经网络的风力机翼型流场预测
《人工智能》2025年第2期50-56,共7页张盟 王龙 
随着人工智能技术的不断发展,深度学习与流体力学相结合的模式呈现出一种不可阻挡的趋势。本文从风力机翼型流场计算出发,建立了混合神经网络模型,用于替代传统计算流体力学(CFD)方法。将预测值与仿真值进行对比,结果表明,混合神经网络...
关键词：深度学习 计算流体力学 NACA 4412 流场预测 
基于物理混合神经网络的涡流管性能研究
《现代信息科技》2025年第8期194-198,共5页李申申 韩志宏 刘蜀阳 黄志远 甘德俊 
国家自然科学基金(52066006);景德镇市科技局项目(2019GYZD008-13)。
文章通过添加伯努利方程和尼古拉兹公式物理约束条件构建了混合神经网络模型,探索了涡流管冷端温度变化规律并进行了相应预测。网络采用多层前馈模型和Levenberg-Marquardt学习算法,选择双曲正切函数作为传递函数。此外,利用决定系数(R...
关键词：涡流管 预测模型 混合神经网络 温度性能 
基于深度学习的通信信号自动调制识别方法综述
《无线电工程》2025年第3期526-539,共14页陈昊 郭文普 巨西诺 康凯 施昊 高绍原 
自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)用于检测接收信号的调制样式,是通信系统进行后续信息处理的关键前提,在电子对抗、频谱管控和认知无线电等多方面获得了广泛应用。近年来深度学习(Deep Learning,DL)发展迅猛,神经...
关键词：自动调制识别 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络 混合神经网络 
基于EWM-CNN-GRU的集装箱船主机气体污染物排放通用预测模型
《上海海事大学学报》2025年第1期104-111,共8页刘伊凡 王佳晨 徐云鹏 张季康 邬晨 洪瑜 
浙江省自然科学基金(LQ21E090006);宁波市自然科学基金(2019A610122);2023年宁波大学“大学生科研创新计划”(2023SRIP1702)。
为提升船舶主机污染物排放监测效率,在现有机舱监测技术条件下,提出一种基于熵权法(entropy weight method,EWM)和混合神经网络的预测模型。以船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据、气象数据和船舶档案信息为基...
关键词：船舶自动识别系统(AIS) 混合神经网络 船舶气体污染物 通用模型 熵权 
基于混合神经网络的高速铁路地震预警方法
《铁道学报》2025年第3期178-190,共13页朱景宝 孙文韬 周学影 姚鹍鹏 李山有 宋晋东 
中国地震局工程力学研究所基本科研业务费(2024C05);国家自然科学基金(U2039209);中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2022YJ149)。
破坏性地震对高速铁路安全会造成严重的影响。为使高速铁路地震预警系统快速获得可靠的Ⅰ级地震警报,基于日本K-NET台网记录的强震动数据,提出一种基于震级阈值(M=5.5)和峰值地震加速度阈值(PGA=40 cm/s^(2))的深度学习高速铁路现地阈...
关键词：高速铁路 地震预警 神经网络 震级 峰值地震加速度 
基于智能电网的电力负荷预测系统设计研究
《电气技术与经济》2025年第2期37-39,共3页王国录 董康猛 刘鹏飞 
本文针对智能电网环境下电力负荷预测面临的挑战,设计了一套基于LSTM-CNN混合神经网络的电力负荷预测系统。该系统采用模块化设计思路,从数据采集、数据处理、负荷预测到结果展示实现了全流程的系统化建模。实验结果表明,所提出的方法...
关键词：智能电网 电力负荷预测 混合神经网络 
基于并行混合神经网络的95598工单情感分析
《电力需求侧管理》2025年第1期94-100,共7页张霞 刘宝龙 何湘英 王恭玥 刘晓捷 
国网常州供电公司科技项目(CZ2024017)。
为了解决95598对紧急工单处理不及时导致严重后果的问题,提出了基于注意力机制的并行混合神经网络电力工单文本情感分析模型,以满足紧急工单自动化智能提醒的要求。首先通过情感词典和规则集的方式辅助人工标注工单文本情感紧急程度生...
关键词：95598工单 情感分析 文本卷积神经网络 长短期记忆网络 注意力机制 
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