核极限学习机相关论文
针对水面舰艇编队对海作战背景下军用电子侦察卫星效能评估方法不完善不合理的问题，在分析电子侦察卫星支援舰艇编队对海作战流程的......
地下洞室所处环境特殊,长时间服役容易发生不同层次的破坏进而导致安全性能降低,甚至失稳。因此,确保地下洞室围岩结构安全,保障水......
手术探针末端的接触力反馈是保障手术安全性的重要因素之一。本文针对穿刺手术探针末端三维力测量的需求，研究了基于核极限学习机（ke......
针对输变电工程中水土流失量在线监测刚起步导致智能预测预警困难的问题，文中提出一种基于麻雀搜索算法和核极限学习机的输变电工程......
用光谱信息精准、高效地检测水稻叶片叶绿素含量，对诊断和优化水稻叶片氮素营养、开发和优化稻田氮素追肥系统、监测和评价水稻病虫......
配电网与用户紧密关联,在运行过程中容易与树枝或地面等介质接触而引发单相高阻接地故障。当此类故障发生后,由于故障电气量微弱,......
随着电力系统的转型升级，新型电力系统的能源供应和消费发生了巨大的转变，因此对电量预测提出了更高的要求。月度电量的准确预测为新......
光伏发电是太阳能的重要利用方式之一,保证光伏系统的安全运行极其重要。在光伏系统中,串联型故障电弧发生概率非常高,且检测效率......
演化算法是一系列受生物群体行为启发而设计的全局优化算法。相比于传统的梯度优化等算法,演化算法实现简单,具有较高的灵活性和鲁......
为描述抽水蓄能机组健康性能的随机性和不确定性，考虑不同部件健康性能水平的影响，提出一种基于信息融合与多目标智能优化的区间预测......
针对风机叶片表面缺陷检测识别率低、且易受光照影响的特点。提出一种基于卷积神经网络特征融合局部二值模式特征及核极限学习机的......
微型电机结构简单、生产成本低、使用方式简单,在工程实际中得到了广泛的应用。随着自动化技术的发展,微型电机的产量也会逐年提升......
为了提高轴承故障诊断的精度，文中提出一种基于海森正则深度极限学习机的轴承故障诊断方法。首先，以深度极限学习机作为样本的深度特......
针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition VMD）......
随着国家工业4.0战略的提出和实施,工业控制（工控）系统通过融合传统互联网虽然能为其带来便捷性,但是也给工控系统带来了更多的安全......
鉴于能源安全问题和全球气候问题的日益突出,可再生能源的开发和利用势在必行,太阳能因其储量大、绿色无污染等优点得到了世界各国......
锂离子电池作为新能源产业中最为重要的一个供能环节,已经广泛地使用在各个领域。但锂离子电池作为储能器件,其自身内部存在复杂的......
随着科技的迅速发展,实际应用领域涌现出大量流数据,这些数据不仅具有海量、快速、含多个标签与特征高维的特点,且其数据分布会随......
流程工业的智能制造与智能控制已成为工业领域研究的重点方向。本文针对蓄热式铝熔炼炉的实际生产效率与设计标准相差较大,且炉温......
轮式机器人在地面行驶时需要具有一定的自主识别能力,根据不同的地面类型采取相应的行走方案,目前主流研究是基于视觉或激光雷达的......
柑橘黄龙病的早期鉴别对柑橘产业至关重要,利用近红外（Near Infrared,NIR）光谱分析技术对柑橘黄龙病进行鉴别具有便捷、快速、无污染......
城市地下空间大规模的开发与利用,对交通水利等基础设施的安全性、长期服役性能和防灾减灾能力提出了更高的要求。液化触发评估成......
作为矿用汽车的“心脏”,发动机为矿用汽车的行驶提供动力。因此,发动机能否正常运行与有效地维护对于矿山安全生产至关重要。在矿......
船舶变压器是船舶电力系统的关键部件,变压器故障易导致电力系统异常甚至引发船体及生命安全事故.针对基本智能算法故障诊断模型的......
为提高水质光谱分析模型的学习速度与预测精度, 采用核极限学习机对水质光谱进行建模, 并提出一种具有动态惯性权重的改进鲸鱼优化......
人体动作和行为识别在计算机视觉和模式识别等多个交叉领域一直以来都是一个热门的研究课题。它有广阔的应用前景如人机交互、智能......
近年来,太阳能已成为全球重要的新能源之一。随着分布式电源并网规模的增加,让电网调度变得困难,电力系统的稳定性下降,预测准确性......
近年来,随着传统化石能源的日渐枯竭和环境污染的不断恶化,新型清洁能源备受全球的关注。其中,风能清洁无污染,可有效缓解气候变化......
伴随着互联网发展和智能设备的普及,网络舆情的影响越来越大,企业以及政府机构也越来越重视网络舆情的应用和管理。网络舆情的应用......
齿轮作为大型机械设备中传递动能和调节转速的常见零部件,对设备的安全运作起着关键作用。为了满足工业生产需求,齿轮经常需要运行......
基于神经网络的无线定位技术一直是国内外学者研究的热点。由于随着城市无线电环境越来越复杂,传统的定位方法受到的干扰越来越多,......
数控机床是现代制造业中重要的生产设备,一旦发生故障可能导致零件报废、生产停滞,造成企业的经济损失。随着物联网、大数据等先进......
细菌觅食优化算法(Bacterial Foraging Optimization algorithm,BFO)是一种基于大肠杆菌的觅食行为的自然启发式优化算法。由于其......
我国是世界重要的饲料生产大国,但近些年发展过程中饲料产业大而不强、大而不优的局面仍未根本扭转,其主要原因是技术水平不够先进......
风电功率预测能为电网规划和运行提供重要依据。传统的预测方法有径向基神经网络(RBFNN)、基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)及核极......
学位
地球化学勘查是地质矿产勘查工作中获取找矿信息的重要手段。地球化学异常信息提取是确保勘查地球化学方法有效性的重要环节。然而......
伴随着国家经济的发展,我国风电能源发展已经快速提升,风力发电作为一种绿色可再生能源,目前已得到广泛的重视和政策性激励,并纳入......
滚动轴承故障的复杂多变性、不确定性导致其诊断难度进一步增大,而决定诊断性能好坏的关键过程包括特征提取与故障识别,特征提取的......
多标记学习是机器学习和数据挖掘中的研究重点之一,其目的是通过分析已有多标记数据对未知样本进行较准确的预测。在大多数多标记......
多标签学习能够有效地解决真实世界中多语义问题,其一直是机器学习算法领域研究的一个热点。近年来随着数据量的快速增长,数据复杂......
标记分布学习作为多标记学习的拓展研究,已成为当今机器学习的热门之一。在实际生活中,为了更好的研究标记分布学习,往往需要搜集......
随着智能驾驶,智能监控,智能机器人的发展需要,行人检测技术得到越来越多人的关注,它是目标跟踪,姿态分析,行为识别,行人身份识别......
极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)实质上是一种改进的单隐含层的前馈神经网络,其中输入层与隐含层之间的参数是随机生成......
