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一种基于粗糙神经网络的配电网单相接地故障诊断方法: 本发明公开了一种基于粗糙神经网络的配电网单相接地故障诊断方法，包括：根据JP柜内终端设备采集的数据和模拟故障数据提取故障特征信息并进行离散化，综合采用小波分析法、有功分量法、五次谐波法三种方法，分别计算故障判据并离散化，...; 钟沅均刘仙萍宁璐瑶张美琪肖华根

基于粗糙神经网络的采煤机-刮板输送机协同调速方法研究: 综采智能化是煤矿智能化开采技术发展的重要方向，采煤机与刮板输送机的协同控制是实现综采装备智能化和综采工作面无人化的前提。本文以蕴含着丰富采煤机与刮板输送机协同控制策略和运行逻辑的综采装备历史运行数据为基础，研究采煤机-刮...; 赵娇娇; 关键词：采煤机刮板输送机控制策略粗糙神经网络

基于粗糙神经网络的用户轨迹数据深度挖掘被引量：3: 2021年; 利用目前方法对用户轨迹数据深度挖掘时,没有提取用户轨迹特征,存在终点预测精度低、系统模型鲁棒性低和系统模型命中率差的问题。于是提出基于粗糙神经网络的用户轨迹数据深度挖掘方法,通过对用户行为的影响因素进行分析与处理,获取用户轨迹数据特征,利用粗糙集简化数据获取挖掘规则;构建用户轨迹数据模型,采用聚类方法对规则数据产生的增长维数进行消减,最后确定模型输入,划分输入空间,为每个模糊划分选择合适的函数,完成用户轨迹数据深度挖掘。实验结果表明,通过对系统模型进行终点预测精度测试、鲁棒性对比测试和命中率对比测试,验证了该方法具有准确性高、可靠性高的特点。; 秦泽浩赵理; 关键词：粗糙神经网络粗糙集聚类

一种粗糙神经网络的Simulink仿真研究: 2020年; 本粗糙神经网络由三层构成,其输入层由上下两个经典神经元构成的粗糙神经元组成,并与隐层之间为全连接,隐层与输出层也为全连接,用离散并约简后的一对输入向量的边界值作为输入向量。对于这种粗糙神经网络,利用Simulink工具进行了仿真,并详细叙述了整个建模过程,用经典实例进行了验证,实例表明本建模工具能够快速准确地处理复杂的粗糙神经网络问题,并且参数设置也比较方便。; 常志玲赵旭鸽; 关键词：变精度粗糙集神经网络 SIMULINK

粗糙神经网络数据挖掘技术在大型医疗设备故障预警中的应用研究被引量：27: 2020年; 目的:探讨粗糙神经网络的数据挖掘技术故障预警方法,为大型医疗设备智能预警提供参考。方法:采用数据挖掘技术基本原理、粗糙集理论及其约简方法,建立粗糙神经网络,收集2017年10月至2019年5月医院呼吸机使用中的267次故障报警事件资料,制定故障因素采集方法,从设备使用环境因素、电气因素和气路因素进行数据采集,搭建粗糙神经网络,并使用训练后的粗糙神经网络搭建设备故障预警平台。结果:使用训练后的反向传播(BP)神经网络对测试集进行测试,测试集潮气量异常、空压机故障、自检报警、氧浓度偏差过大、无法送气、低压报警和密闭性无法通过识别率分别为81.7%、76.2%、89.6%、90.2%、83.6%、93.2%和82.1%,故障总识别率为85.2%;使用训练后的粗糙神经网络搭建预警平台,当预警值取0.41时医疗设备故障预警准确率为91.0%。结论:通过挖掘故障模式与故障因素的潜在关系,设备故障模式能较好的得到识别,同时可准确对各故障进行预警,为医疗设备故障监测与智能预警提供参考。; 陈艳王琪王佳庆蒋佳旺李林献; 关键词：粗糙神经网络数据挖掘故障预警智能预警故障监测

基于模糊粗糙神经网络的用户个性化关联推荐方法被引量：2: 2018年; 【目的】针对电子商务中关联推荐的有效性,基于模糊粗糙神经网络提出了一种新的方法。【方法】该方法首先提出了个性化推荐模型,并根据关联规则给出了推荐算法流程。同时利用模糊粗糙神经网络对上述模型进行求解,通过计算模糊关联系数和模糊关联度来获得用户行为特征。【结果】利用仿真实验深入研究影响该方法的关键因素,结果发现:最小可信阈值和最小支持度取值越小,预测精度就越高。【结论】与其他算法相比,该算法能在一定的程度上较小预测的误差,使得推荐结果更加满足客户的需求。; 陈翔唐俊勇; 关键词：个性化模糊粗糙神经网络

基于粗糙神经网络的房产税税基批量评估方法研究 ——以福州市为例: 近年来,房地产行业蓬勃发展,不仅改善了居民的生活条件,还驱动了经济的高速增长、加速了城市化的进程。但与此同时,随着海内外投机、投资资本的不断注入,加上居民日益增长的刚性需求,导致了房价过快增长的局面,房地产行业的非理性增...; 李倩; 关键词：粗糙集 BP神经网络; 文献传递

基于粗糙神经网络的番茄灰霉病预警模型构建与实现: 设施农业在我国农业面积中所占的比重日益增长，是解决我国人多地少制约可持续发展的有效工程，然而设施农业病虫害日益严峻的形势是发展设施农业所面临的重要难题。目前病虫害监测数据采集主要依靠植保人员田间考察、取样分析，数据量有限...; 王登位; 关键词：粗糙集理论人工神经网络番茄灰霉病; 文献传递

基于SVM的粗糙神经网络的执行器故障诊断方法: 2014年; 由于化工过程对象很难全面获取各种故障数据和故障特征,因此按照化工机理建立过程模拟模型并对实际的故障进行模拟和诊断方法的研究是必要的。本文研究了支持向量机(SVM)的集成诊断方法,并进一步采用改进的粗糙神经网络的故障分类模型,通过分析故障在不同切面的分布诊断故障类型,改进故障诊断性能。针对动态执行器基准平台(DAMADICS)的19种阀门故障模式,与之前较成熟的独立元分析方法进行对比仿真验证,结果表明本文提出的故障诊断方法有效提高了故障诊断效率。; 谢安朱光衡; 关键词：故障诊断神经网络 SVM

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