【摘 要】
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提出了一种基于视神经网络的实时检测混沌时间序列中的奇异点算法,设计了视神经网络奇异点检测器(RNNND);然后设计了基于反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络的混
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室; 东北大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:60774048,60774093,60728307);国家高技术研究发展计划(批准号:2009AA04Z127);长江学者奖励计划;高等学校博士学科点专项科研基金(批准号:20070145015);国家重点基础研究发展计划(批准号:2009CB320601);新世纪优秀人才支持计划(批准号:NCET-08-0101)资助的课题~~
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提出了一种基于视神经网络的实时检测混沌时间序列中的奇异点算法,设计了视神经网络奇异点检测器(RNNND);然后设计了基于反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络的混沌时间序列奇异点检测器.利用Lorenz理论模型产生的时间序列和实测输油管道压力时间序列分别检验了这3个奇异点检测器在抗干扰能力、检测微弱信号能力和运算速度等方面的性能.仿真和分析表明,RNNND具有良好的检测精度和较快检测速度.最后详细分析了3种奇异点检测器优缺点并给出了适用场合.
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