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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
梁武科 赵道利 王荣荣 马薇 罗兴锜
针对当前水电机组故障原因复杂,实际监测数据量大,采用神经网络方法进行机组故障诊断存在网络结构复杂、训练时间长、诊断困难的问题,文章将粗糙集理论引入到水电机组故障诊断中,提出了基于粗糙集理论与RBF神经网络相结合的水电机组故障诊断方法。在保持分类能力不变的前提下,用粗糙集理论对故障信息进行约简处理,然后用RBF神经网络对预处理后的故障信息进行诊断,使神经网络的输入神经元数目明显减少,其结构得以简化。通过对某电站实测机组数据进行离线故障诊断,证明该诊断方法有效提高了机组故障诊断的效率和准确性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李郁侠 刘立峰 陈继尧 张宝芳
以D em pster-Shafer证据理论为基础,提出了一种神经网络局部初步诊断与证据理论融合决策诊断相结合的水电机组振动故障诊断方法,通过故障征兆信息的有效组合,从不同侧面对水电机组振动故障进行了初步诊断,对每一个子神经网络的输出结果归一化处理后,作为此证据下各种状态的基本概率分配函数,再用证据组合理论融合各个证据信息,得出最终的诊断结果。仿真试验结果表明,诊断结论的可信度显著提高,不确定性明显减少,证明了该诊断方法是有效的。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
贾嵘 陈晓芸 李辉 席文飞
【目的】针对单一径向基(RBF)神经网络在水轮发电机组振动故障诊断中泛化能力不足的缺点,提出基于粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络。【方法】利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对水轮发电机组振动故障进行仿真诊断。【结果】仿真诊断结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较好的分类效果,较RBF诊断模型精度高、收敛快。【结论】PSO算法优化的RBF神经网络,适用于水轮发电机组振动故障诊断,其诊断精度较高,具有推广应用价值。
[期刊] 生态经济
[作者]
仇国芳 蔡卓珉
论文从碳排放的测算、碳排放的主要影响因素、未来碳排放量的预测和针对碳减排提出的对策等方面,对国内外的相关文献进行了梳理与分析。根据相关统计年鉴数据,利用自上而下的计算方法,以经过处理后的直接碳排放系数为准,对2005—2015年的陕西省碳排放量进行测算,并且分析近年来碳排放总量的变化趋势。利用粗糙集的属性约简思想,对于影响碳排放的因素进行约简并提取出主要影响因素构建预测指标体系,最后利用该指标体系结合BP神经网络模型对碳排放数值进行预测。针对预测的数值与碳排放的变化趋势,进行合理地分析并提出碳减排相应问题的解决对策。
关键词：
碳排放 BP神经网络 预测 粗糙集
[期刊] 软科学
[作者]
马超群 吴丽华
利用邻域粗糙集对属性进行约简,得到由财务指标和非财务指标构成的预警指标体系。将其作为神经网络的输入变量对我国上市公司财务状况进行预测。实证研究表明,模型能有效剔除冗余信息,避免传统粗糙集模型因数值离散化带来的信息丢失。在大大缩短训练时间的同时,模型的预测精度达91.7%,高于同等条件下神经网络模型、Logistic模型。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
杜瑞卿 褚学英 王庆林 赵秋红 庞发虎
为研究粗糙集和神经网络相结合方法的实践性,以及昆虫的数学形态特征在总科阶元上作为分类特征的可行性、可靠性和重要性。从总科角度对鳞翅目(Lepidoptera)和鞘翅目(Coleoptera)5个总科23种虫体图像中提取的昆虫面积、周长等11项数学形态特征进行粗糙集神经网络分析。结果表明:在总科阶元上,11项特征的可靠性大小为,面积、亮斑数>周长、横轴长、形状参数、圆形性、似圆度、偏心率>纵轴长、叶状性、球状性,与赵汗青等的统计分析结果中属性特征的重要性大多数一致;神经网络模式识别结果与传统分类结果完全一致。应用粗糙集理论进行昆虫数学形态特征分类结果准确;在昆虫总科阶元分类上粗糙集神经网络较统计...
关键词：
昆虫分类 粗糙集 神经网络 数学形态特征
[期刊] 物流技术
[作者]
贾安超 周刚
构建了绿色供应链下的供应商选择评价指标体系,并根据粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络的供应商评价选择模型。结合一个供应商选择实例,结果表明,运用这一混合评价模型来选择供应商,既提高了训练数据表达的清晰度,同时还能避免其他方法人为计取权值和相关系数的主观影响和不确定性,选择的结果比较客观、科学。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘新允 庞清乐
针对基于神经网络的财务危机预警方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗糙集神经网络的财务预警方法。将财务比率作为条件属性,将企业财务状况作为决策属性,构建财务危机预警决策系统。通过属性约简,得到最小属性集。将最小属性集中元素对应的财务比率作为神经网络的输入,用训练样本对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型实现财务危机预警。测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低。
关键词：
财务危机 预警 神经网络 粗糙集
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
白亮 贾嵘 罗兴錡
针对传统意义的BP(B ack-P ropagated)神经网络在水轮机故障诊断中的不足,提出了一种基于径向基RBF(R ad ia l bas is function)神经网络的水轮机组故障诊断方法。实例应用表明,该方法克服了BP神经网络的不足,具有精度高、收敛快、可以避免局部极小值的优点;RBF神经网络收敛速度约是BP神经网络的40倍,并能准确地诊断出水轮机组的故障。
关键词：
水轮机组 故障诊断 神经网络 径向基
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏
采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张秀华 辛江美
建立了基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价模型,首先运用粗糙集模型对评价指标体系中的指标进行约简,消除冗余,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把待评价的检测样本输入到训练好的BP网络中,得到了馆藏质量实际输出值,实际输出与期望输出结果相吻合,从而证明了评价的可行性和有效性。
关键词：
粗糙集 BP神经网络 复合图书馆 馆藏
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王传立
分析了传统的自适应考试模型存在的不足,在此基础上利用粗糙集筛选出了和自适应考试模型密切相关的因子:作业指数、课堂活跃指数和教学方式,并分别计算出了各个因子的重要性为0.300 0、0.333 3、0.133 3;然后再利用BP神经网络对筛选出的因子进行训练,进过300次的迭代训练获得了稳定的BP网络结构,误差率小于3.9%。最后采用训练好的BP神经网络改进了自适应考试模型。经实际和模拟数据检验改进后的模型相对于改进前测试效率提高了将近50%。
[期刊] 财会月刊
[作者]
王明春 唐万生 冯嘉毅 刘鑫
本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。
关键词：
风险预警 粗糙集 BP神经网络
[期刊] 管理评论
[作者]
李大营 许伟 陈荣秋
基于2005-2009年房地产价格及影响因素的月度数据,本文建立了一个基于粗糙集和小波神经网络的房地产市场价格走势预测模型。该模型利用粗糙集方法来确定影响房地产价格的主要影响因素;然后基于小波神经网络方法,通过房地产价格的主要影响因素对房地产价格指数进行预测分析。实证结果表明,该模型在我国房地产价格走势预测中具有较高的精度。
关键词：
房地产业 房价 粗糙集 小波神经网络
[期刊] 软科学
[作者]
史成东 陈菊红 郭福利
从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络相结合的供应链绩效评价模型。并结合一个供应链绩效评价实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把评价的样本输入到训练好的BP网络中,得出供应链绩效的评价值、评价结果与实际结果基本一致。
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