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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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- 5 篇 管理科学与工程(可...
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主题

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1 篇 解耦控制
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机构

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2 篇 中国移动通信集团...
2 篇 广西电网有限责任...
2 篇 山东科技大学
2 篇 青岛大学
2 篇 中国科学院上海光...
2 篇 成都飞机工业有限...
2 篇 武汉极目智能技术...
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2 篇 东北大学
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1 篇 南京农业大学
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作者

2 篇 张娜
2 篇 韦杏秋
2 篇 徐天纵
2 篇 王昊
2 篇 李金瑾
2 篇 许端
2 篇 李刚
2 篇 郭国彬
2 篇 李丽君
2 篇 蒋梦洁
2 篇 林秀清
2 篇 黄松
2 篇 褚博文
2 篇 刘国虎
2 篇 夏知拓
2 篇 王述良
2 篇 谷亚冰
2 篇 席凯凯
2 篇 艾凯
2 篇 杨国为

语言

59 篇 中文

检索条件"主题词=神经网络模式识别"

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详细简洁

排序：

一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置

一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置

引用

作者：俞建杰邬佳杰王赫马才伟张焱刘姝仪胡传舟梁正高文元 313000 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖新区科技创新综合体B1、B2幢2-3层

本发明公开一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，包括图像识别及控制模块、粗跟踪控制模块、伺服电机及粗跟踪CCD，图像识别及控制模块控制可见光照相机对目标终端进行拍摄，并通过自身和附加的目标特征，利用神经网络算法，... 详细信息

标准号: CN114024597A

本发明公开一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，包括图像识别及控制模块、粗跟踪控制模块、伺服电机及粗跟踪CCD，图像识别及控制模块控制可见光照相机对目标终端进行拍摄，并通过自身和附加的目标特征，利用神经网络算法，精确识别拍摄图像中的目标终端，确定目标终端在拍摄图像中的位置信息，然后将该信息传递到粗跟踪控制模块，用于控制伺服电机，伺服电机接收到来自粗跟踪控制模块的控制信号后调整本机终端的方向，使目标终端的信号光源进入粗跟踪CCD接收范围，根据CCD接收的光斑位置信息，控制所述伺服电机驱动修正瞄准轴的指向，从而实现快速瞄准和捕获。本发明利用图像识别方式快速捕获目标终端，代替信标光扫描，提高捕获效率。

关键词：目标终端跟踪控制模块图像识别控制模块拍摄图像伺服电机捕获神经网络模式识别可见光照相机控制伺服电机神经网络算法伺服电机驱动粗瞄装置光斑位置激光通信控制信号快速捕获目标特征信号光源信息传递瞄准轴信标光跟踪指向扫描修正终端瞄准拍摄

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基于神经网络模式识别的非侵入式负荷监测方法研究

基于神经网络模式识别的非侵入式负荷监测方法研究

引用

作者：周晨轶华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

居民用户是坚强智能电网的重要消耗端,也是微电网的重要组成部分。居民用户的科学合理用电对推进整个社会的节能减排、缓解能源危机起着至关重要的作用。一个有效的家庭能源管理系统(Residential Energy Management System,REMS)是开展... 详细信息

居民用户是坚强智能电网的重要消耗端,也是微电网的重要组成部分。居民用户的科学合理用电对推进整个社会的节能减排、缓解能源危机起着至关重要的作用。一个有效的家庭能源管理系统(Residential Energy Management System,REMS)是开展节能工作的基础,它可有效地帮助居民用户知晓家庭内不同时段各电器设备的电能消耗情况,提高用户参与需求响应的意识,指导用户合理选购节能设备,制定科学的节能计划,继而达到降低家庭消耗,减少电费开支的目的。因此,实现居民用户用电细节的监测对提高我国能源利用效率、实现能源的可持续发展、缓解当前能源压力和建设能源节约型社会等具有重要意义。然而,当前家庭中的智能电表只能告诉用户一个总的能耗信息,并不能够实现居民用电细节的监测。为此,人们提出了非侵入式负荷监测(Non-intrusive Load Monitoring,NILM)技术,它只需要在用户的用电入口处安装电力监测设备,通过对该点收集到的电流、功率等信号进行分析得到家庭中每个或每类电器的具体用电情况。本文在总结前人研究的基础上提出了一种智能化的NILM监测方案,并对所提出方案的准确性和有效性进行了详细的分析。本文首先详细说明了NILM技术的研究背景和意义,介绍了NILM技术的基本概念,为本文提出的NILM方案提供了扎实的基础。另一方面,文章还介绍了国内外负荷监测技术的研究现状,阐明了当前NILM技术遇到的瓶颈和研究难点:包括对电力监测设备采样频率要求高、分解准确率不高、难以有效处理多工作模式电器投入使用等问题。基于此,本文将研究重点放在如何在低采样频率(小于1HZ)的前提下,通过对一个或几个监测得到的总负荷特征参数(如电流、功率)进行分析,实现居民用电负荷的辨识。其次,文章介绍了神经网络模式识别(Neural Network Pattern Recognition,NNPR)模型用到的理论基础,包括神经网络的结构、神经网络的数学基础以及应用神经网络进行模式识别的发展概况。通过与传统的模式识别方案进行对比,阐明了NNPR方案的优越性。第三,本文提出的NILM方案是基于神经网络模式识别技术。该方案在考虑负荷本身特征(电流,有功功率等)的同时,还充分利用了历史监测数据中隐藏的用电信息(即电器工作的时间信息)。通过改变NNPR模型输出层节点个数,有效解决了多工作模式电器的识别问题。而后利用监测得到的历史用电数据,提出电流密度曲线的概念,确定了负载工作模式种类以及每种工作模式下对应的电流值,并依此对原始监测数据进行标记(Label)。最后,文章给出了一种全新的非侵入式能耗估算方案,并使用实验室数据和国际上公开的用于NILM技术研究的AMPds数据进行算法验证。实验室数据的算法验证结果显示,文章中提出方法的负荷辨识准确率在90%以上。同时,AMPds数据的算法验证结果表明,对于绝大部分家用电器,与不考虑时间系数相比,考虑时间系数的负荷识别模型能够得到更高的负荷识别准确率。

关键词：家庭能源管理系统需求响应神经网络模式识别非侵入式负荷监测能耗优化

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一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法

一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法

引用

作者：杨勇黄淑英 330013 江西省南昌市经济技术开发区江西财经大学麦庐校区信息学院

本发明属于识别技术领域，公开了一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法，利用信号采集芯片采集故障信号数据；利用输入设备输入样本数据；通过神经网络模型构建模块利用神经网络构建程序构建神经网络模型；利用感知器判别函数程序... 详细信息

标准号: CN110008914A

本发明属于识别技术领域，公开了一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法，利用信号采集芯片采集故障信号数据；利用输入设备输入样本数据；通过神经网络模型构建模块利用神经网络构建程序构建神经网络模型；利用感知器判别函数程序对产品的信号特征进行模式判定处理；利用识别程序对判定的数据进行识别；利用证据融合程序对信息进行融合；利用存储器存储采集的故障信号数据、输入样本数据；利用显示器显示输出的神经网络模式识别结果。本发明能够有效地提高故障模式识别的精度；通过神经网络模型构建模块能够破解随机相位加密的解密模型，解决了缺少能破解随机相位加密的算法模型的技术问题。

关键词：神经网络模型构建模块故障信号输入样本随机相位破解加密神经网络模式识别采集故障模式识别模式识别系统神经网络构建信号采集芯片存储器存储程序构建模式判定判别函数神经网络输入设备算法模型信号特征证据融合感知器有效地解密显示器判定输出融合

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神经网络模式识别系统和模式识别方法

神经网络模式识别系统和模式识别方法

引用

作者：王昊阮昊夏知拓 201800 上海市嘉定区800-211邮政信箱

一种基于神经元工作方式的神经网络模式识别系统和模式识别方法，该模式识别系统由时间发出模块、输入层神经元输入处理模块、中间层神经元信息处理模块、突触可塑性模块和系统输出模块构成。本发明的不会受到太多的限制，比如步长、输... 详细信息

标准号: CN102663428B

一种基于神经元工作方式的神经网络模式识别系统和模式识别方法，该模式识别系统由时间发出模块、输入层神经元输入处理模块、中间层神经元信息处理模块、突触可塑性模块和系统输出模块构成。本发明的不会受到太多的限制，比如步长、输入数据的规模等，相对于传统的BP网络来说，步长增大导致训练时间增加而且收敛性也随之变差，甚至有的时候不会收敛，而基于神经元工作方式的网络没有步长的需求，并且输入规模加大确实会导致学习时间增长，但这并不影响收敛性。对于规模相当的输入，基于神经元工作方式的网络收敛速度快，识别率比BP网络略高。

关键词：神经元神经网络模式识别模式识别方法模式识别系统信息处理模块中间层神经元输入处理网络收敛学习时间网络可塑性略高突触训练

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基于先验知识的可拓神经网络模式识别方法

基于先验知识的可拓神经网络模式识别方法

引用

作者：周玉王亭岭宫贺陈建明熊军华 450000 河南省郑州市北环路36号

本发明公开了一种基于先验知识的可拓神经网络模式识别方法，包括以下步骤：（1）准备训练样本集和知识库；（2）根据训练样本和先验知识，确定可拓神经网络的初始权值；（3）利用训练样本对可拓神经网络进行训练，如果训练过程收敛或... 详细信息

标准号: CN103559542A

本发明公开了一种基于先验知识的可拓神经网络模式识别方法，包括以下步骤：（1）准备训练样本集和知识库；（2）根据训练样本和先验知识，确定可拓神经网络的初始权值；（3）利用训练样本对可拓神经网络进行训练，如果训练过程收敛或总误差率到达预设值，则停止训练，保存训练后的可拓神经网络的权值向量；否则继续训练；（4）利用训练好的可拓神经网络进行模式识别，直至所有识别对象全部识别完毕。本发明在先验知识和训练样本共同驱动下，指导可拓神经网络的学习，完成可拓神经网络的训练和学习，减轻其学习负担，有效提高可拓神经网络的性能，减少训练时间，提高识别精度。

关键词：训练神经网络样本先验知识误差率神经网络模式识别神经网络的学习知识库初始权值模式识别学习负担向量停止学习

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一种新的神经网络模式识别方法

一种新的神经网络模式识别方法

引用

作者：杨国为禹东川余俊庄晓东杨阳 266071 山东省青岛市宁夏路308号

本发明公开一种新神经网络模式识别方法，包括学习步骤与识别步骤，在上述步骤中，建立训练样本集，将训练样本集中训练样本划分成若干块，建立学习前向掩蔽SLAM模型，利用模型中的RBF神经元获取各块上基于同源的同类事物连通本性的优... 详细信息

标准号: CN101826166B

本发明公开一种新神经网络模式识别方法，包括学习步骤与识别步骤，在上述步骤中，建立训练样本集，将训练样本集中训练样本划分成若干块，建立学习前向掩蔽SLAM模型，利用模型中的RBF神经元获取各块上基于同源的同类事物连通本性的优先度排序神经网络的训练样本子集，对训练样本子集进行优先度排序，并将学成神经元按学成先后顺序排列，建立起训练好的基于同源的同类事物连通本性的PORBF网络；将测试样本输入至PORBF网络中，检测每一个RBF神经元的输出，找出序号最小且为激活输出的神经元，将该神经元的类别作为网络的判决输出。本发明的正确识别率更高，而且适合解决大规模超多类模式识别问题。

关键词：神经元训练样本优先度排序样本子集同源连通本性神经网络模式识别掩蔽测试样本集中训练模式识别神经网络学习步骤正确识别网络事物激活排列判决检测学习

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可燃气体泄漏气云浓度确定方法、装置、存储介质及设备

可燃气体泄漏气云浓度确定方法、装置、存储介质及设备

引用

作者：肖飞李剑峰郑晓春钱浩杨红晏贤臣罗敏敬加强 100007 北京市东城区东直门北大街9号

本发明公开了可燃气体泄漏气云浓度确定方法，基于线型光束可燃气体探测器进行，包括获取目标区域的泄漏速率和风速；模拟计算得到气体泄漏后在计算域内的浓度分布；根据探测器不同光束路径的直线坐标，提取对应光束路径上的气体浓度，... 详细信息

标准号: CN117933110A

本发明公开了可燃气体泄漏气云浓度确定方法，基于线型光束可燃气体探测器进行，包括获取目标区域的泄漏速率和风速；模拟计算得到气体泄漏后在计算域内的浓度分布；根据探测器不同光束路径的直线坐标，提取对应光束路径上的气体浓度，并获取光束俯角；根据光路坐标及其对应位置的气体浓度，计算得到探测器光路经过云团所获得的积分浓度；以光束俯角、风速和积分浓度为输入，以光束路径上气体浓度峰值在多个浓度区间的概率分布为输出，训练预先建立的神经网络模式识别模型，得到训练好的模型；将数据输入训练好的模型，得到对应光路经过云团的最大气体浓度在不同气体浓度区间的概率分布，确定泄漏气云及浓度大小。还公开了装置、存储介质及设备。

关键词：光束路径光路概率分布浓度区间探测器俯角风速泄漏神经网络模式识别可燃气体探测器可燃气体泄漏存储介质获取目标模拟计算浓度分布浓度确定气体泄漏预先建立直线坐标计算域速率和输出

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基于神经网络的中低压避雷器故障诊断方法

基于神经网络的中低压避雷器故障诊断方法

引用

作者：刘阳马斌李海峰王广周魏诗超饶宇飞王誉铮刘景轩 450052 河南省郑州市二七区嵩山南路85号

本发明公开了一种基于神经网络的中低压避雷器故障诊断方法，属于避雷器故障诊断技术领域，包括以下步骤：选取中低压避雷器标准故障样本；训练神经网络模型：对中低压避雷器的每一种标准故障样本进行学习，网络训练结束后，对具有最大... 详细信息

标准号: CN118094402A

本发明公开了一种基于神经网络的中低压避雷器故障诊断方法，属于避雷器故障诊断技术领域，包括以下步骤：选取中低压避雷器标准故障样本；训练神经网络模型：对中低压避雷器的每一种标准故障样本进行学习，网络训练结束后，对具有最大输出的神经元做出此类故障的标记；将待测中低压避雷器故障样本输入所述神经网络模型，验证结果；根据输出神经元在输出层的位置和中低压避雷器某种标准故障样本的输出比对结果，判断待测样本发生的故障类型。本发明使用NAG优化算法与神经网络模式识别相结合的新算法，使得所设计的避雷器故障诊断系统具有极强的自组织能力与自学能力。

关键词：避雷器故障中低压故障样本避雷器神经网络模式识别神经元神经网络模型训练神经网络低压避雷器输出神经元比对结果待测样本故障类型神经网络网络训练验证结果样本输入优化算法诊断技术诊断系统最大输出输出层新算法自组织自学诊断输出学习

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一种深基坑监测数据采集方法及系统

一种深基坑监测数据采集方法及系统

引用

作者：周贵廷张志红 510000 广东省广州市黄埔区彩频路7号301、303房

本发明涉及土木工程监测技术领域，具体为一种深基坑监测数据采集方法及系统，包括以下步骤，基于地面渗透雷达和声波传感器，采用信号采集算法，进行地层反射数据采集，并进行数据初步滤波，生成增强地层反射数据。本发明中，深基坑监... 详细信息

标准号: CN117571057A

本发明涉及土木工程监测技术领域，具体为一种深基坑监测数据采集方法及系统，包括以下步骤，基于地面渗透雷达和声波传感器，采用信号采集算法，进行地层反射数据采集，并进行数据初步滤波，生成增强地层反射数据。本发明中，深基坑监测数据采集方法结合地面渗透雷达和声波传感器，通过快速傅里叶变换算法，提高数据准确度和频率域特征细腻度。采用椭圆曲线加密算法和RSA非对称加密算法双重加密保障数据安全性，利用神经网络模式识别算法进行异常模式分析，提升对潜在危险的精确识别能力，使风险评估更准确。通过多级预警算法实现精细划分和及时预警，提高预警响应时效性和准确性，为深基坑安全监测提供高效、精准的技术手段。

关键词：深基坑监测数据采集声波传感器地面渗透算法地层反射快速傅里叶变换算法神经网络模式识别椭圆曲线加密算法雷达预警非对称加密算法土木工程监测频率域特征数据准确度安全监测保障数据多级预警风险评估技术手段潜在危险数据采集双重加密算法实现信号采集异常模式时效性细腻度滤波精细响应分析

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一种环境自适应的波动鳍机器人运动姿态控制方法

一种环境自适应的波动鳍机器人运动姿态控制方法

引用

作者：于德亮车天钰褚祖强 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

本发明涉及一种环境自适应的波动鳍机器人运动姿态控制方法。其中包括上位机模块，环境识别模块，姿态控制模块。其中:所述上位机模块是该控制系统运行核心，包括发送指令以及数据处理；所述环境识别模块对机器人所处环境进行图像采集... 详细信息

标准号: CN116360468A

本发明涉及一种环境自适应的波动鳍机器人运动姿态控制方法。其中包括上位机模块，环境识别模块，姿态控制模块。其中:所述上位机模块是该控制系统运行核心，包括发送指令以及数据处理；所述环境识别模块对机器人所处环境进行图像采集，提取特征值，并通过神经网络模式识别，最后将结果反馈回上位机；所述姿态控制模块根据反馈结果，对来自上位机的指令进行波动鳍机器人的姿态调整。该姿态控制方法可以保证波动鳍机器人在不同陆地环境下自适应姿态调整，使其产生最大推力的一种控制方法。

关键词：波动鳍机器人姿态控制模块上位机模块环境识别姿态控制上位机神经网络模式识别自适应姿态调整环境自适应机器人运动发送指令反馈结果结果反馈控制系统陆地环境图像采集姿态调整最大推力数据处理指令保证

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