深度信念网络论文

论文摘要当前交通流调度方法,未考虑车流量的实际输出结果,且算法过于简单,难以得出到最优的调度方案,交通流调度效果差。据此提出基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法,采...

论文摘要由于不同的智能家居设备之间的独立性以及通讯方式的差异,增大了用户使用和管理方面的难度。为了解决智能家居设备在自动化控制方面的难题,提出了一种基于深度信念网络的网络预测模...

论文摘要纳米流体因具有较好的传热性能而被认为是未来极具发展前景的强化传热工质,为了提高纳米流体热导率预测的精确性,依据深度学习理论建立了基于DBN的纳米流体热导率预测模型.对模...

论文摘要提出了基于变分模态分解（VMD）的高阶奇异谱熵的特征提取方法,并应用在滚动轴承故障诊断中。首先,使用4阶累积量切片代替奇异谱熵分析（SSEA）的协方差矩阵,引入VMD分...

论文摘要结合风场实时数据以及风场气象数据,分析了实时数据并制定了数据清洗规则;针对风电功率预测领域预测精度低的问题,首先利用深度信念网络(DBN)、支持向量机(SVR)、BP神...

论文摘要提出了一种基于主元分析与深度信念网络相结合的航空发动机气路系统故障诊断新方法。首先利用主元分析方法对发动机监测参数原始数据进行降维,以便降低参数数据的复杂度,获得较低维...

论文摘要为实现牵引系统故障的准确定位,文章提出了一种基于小波分析和深度信念网络的故障诊断方法,其分别采集机车牵引系统正常与故障时的数据,利用小波分析计算小波能量分布序列和小波熵...

论文摘要针对传统的航空发动机故障诊断方法正确率较低,并且对异常数据不敏感的问题,将智能诊断算法引入航空发动机气路故障诊断领域。以涡轴发动机为例,分析了常见气路部件故障类型的成因...

论文摘要提出一种基于双树复小波变换（DTCWT）-深度信念网络（DBN）的配电网内部过电压识别方法。将10kV母线三相过电压信号进行双树复小波变换,再通过奇异值分解降维,将所得...

论文摘要针对轴承故障信号的非平稳性和非线性的特点,采用小波包分解和自回归（auto-regressive,AR）谱估计相结合的方法提取振动信号特征值;为了提高诊断结果的精度,提...

论文摘要针对高压断路器故障现有故障诊断算法中,特征提取不准确导致分类正确率较低的问题,提出了基于深度信念网络的高压断路器故障识别方法。深度信念网络(DeepBeliefNetw...

论文摘要为了准确诊断开关柜故障,提出基于ReLU深度信念网络的35kV开关柜诊断模型。首先布置不同传感器测点,获取各类信号源后从中提取敏感状态特征参量,输入到深度信念网络模型中...

论文摘要单倍体育种技术是玉米育种新方法,该方法可有效缩短产生纯合系的周期,提高育种效率。该技术需首先挑选足量单倍体籽粒,而玉米在未加人工干预时,单倍体在混合籽粒中仅占0.05%...

论文摘要光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K3种型星光谱数据,采用深度学习...

论文摘要近年来,脑电波信号(EEG)的检测与应用技术水平正在逐步提高。随着可穿戴生物传感器的发展,脑健康状态管理取得了突破性的进展。利用可穿戴式脑电仪对EEG的监测分析可以实时...

论文摘要针对近红外光谱数据小样本、高维、非线性的问题,论文提出一种基于Dropout深度信念网络的定量模型构建方法。Dropout概念的引入,避免了节点之间的协同作用,提高了网...

论文摘要针对传统的舰艇编队作战效能分析方法中存在的对数据利用不充分、对数据完整性要求较高的问题,提出了基于深度学习的效能拟合方法。从最具有代表性的敏感性分析方法Sobol指数法...

论文摘要光伏阵列所处环境恶劣严峻,导致故障频发。为提高光伏阵列故障诊断精度,针对光伏阵列的常见故障类型,提出基于深度信念网络（deepbeliefnetworks,DBN）的故...