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1990年 | 3篇 |
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521.
针对批量学习的网络异常检测模型存在内存资源消耗大、无法在线更新的问题,利用自组织增量神经网络(self-organizing incremental neural network, SOINN)的增量学习特性,提出一种增量自编码器构建方式,将改进SOINN的输出神经元作为自动编码器的输入,使得模型在不破坏已有学习成果的基础上,具备增量更新能力。针对SOINN算法获胜神经元邻居节点学习率固定,不利于区分其与输入样本的相似性的问题,提出一种学习率自适应调整方法,来提升获胜神经元邻居节点的学习效率,使得算法输出神经元更能代表样本特性。针对反馈更新样本中正常样本纯度不高的问题,提出一种基于距离度量的样本标签筛选机制,通过计算反馈样本与神经元的距离来对正常样本进行筛选,使得反馈样本中正常样本比例更高,以此来提升模型的在线检测效果。在NSL-KDD数据集上开展了相关实验,实验证明所提方法具备增量学习能力,且改进SOINN的增量学习效果优于原始算法,有效节省了模型的运算和存储开销,通过基于距离的样本标签筛选机制,模型的在线检测能力有效提升。 相似文献
522.
针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该方法利用静态协变量编码网络(SCCN)和变量选择网络(VSN)针对输入数据类型进行特征选择,将SCCN生成的静态协变量连接到模型的不同位置,以提升模型捕捉不同尺度时间特征的能力,并融入门控残差机制构建模型基本框架,既能提高模型的适应性也能保证信息在网络中传递的效率,采用分位数误差作为损失函数实现了多尺度的预测,有效的提高了预测的准确性。在CMAPSS涡扇发动机数据集上进行实验分析,FD002、FD004测试集的预测精度分别达到91.9%和92.4%,通过与其他深度学习方法进行对比,RMSE最优值分别提高15.54%和16.91%,Score最优值分别提高83.21%和78.78%。 相似文献
523.
524.
某新型飞机武器控制系统故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,精确定位故障存在许多困难.针对这种情况,提出了基于模糊神经网络,研究了模糊神经网络技术在武器控制系统故障诊断领域的应用,并根据系统本身的特点,提出了诊断和算法模型.在此基础上,研制出武器控制系统检查仪,对该方法作了验证.结果表明:该方法是可行和有效的. 相似文献
525.
526.
527.
528.
基于前向型神经网络的空袭目标类型识别模型 总被引:1,自引:1,他引:0
对防空作战中空袭目标类型识别问题进行了研究 ,给出了进行目标类型识别的指标集 ,并建立了基于前向型神经网络识别模型 ,实例证明该方法是可行的。 相似文献
529.
研究了如何将先进的人工神经网络的方法应用到核动力控制系统故障诊断中,并对这种方法的原理、优缺点、可行性等进行了分析,提出了针对核动力装置控制系统的设计方案. 相似文献
530.
介绍了一种基于神经网络技术的感应电机定子电阻观测方法;讨论了定子电阻样本规划,并设计训练形成了定子电阻神经网络观测器.试验表明,该技术方法能有效地实施定子绕组电阻在线观测. 相似文献