深度信念网络相关论文
随着电动汽车保有量的增长,电动汽车的充电负荷会对电网造成一定的影响,含光伏电源的电动汽车充电站不但可以改善这一问题,而且有......
新能源出力具有随机波动性，考虑具有随机性的新能源出力场景对新能源与储能规划具有重要意义。现有基于随机抽样的场景生成方法难以......
利用近红外光谱技术结合组合区间偏最小二乘（SiPLS）、竞争性自适应重加权（CARS）、连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）特征提取方法，运......
航班延误的问题在许多国家地区普遍存在。伴随着航空事业的飞速发展,航班数量越来越多,延误的比例却越来越高。传统的航班延误预测......
有效的短期电力负荷预测模型有利于保障电力系统稳定且高效地运行。为此，首先提出了一种具有相邻反馈的混合回声状态网络（hybrid ech......
功能磁共振成像技术（functional magnetic resonance imaging,fMRI）是探索人脑功能奥秘的最有效方式,其中自然范式（naturalistic para......
现代铝电解工业属于复杂的流程工业,其系统规模巨大,投资成本高昂,生产过程具有高度大滞后,慢时变,非线性等不利因素。而在电解铝......
当前,随着互联网的高速发展,万物互联的理念创造了更多的软件应用场景,而更多的应用场景也带来了更多的软件故障。如何在研发软件......
针对含分布式发电的配电系统故障定位难度大、精度不高的问题，提出了一种基于云边协同的有源配电网故障定位方法。首先，在边缘侧对端......
近几年来,深度学习应用于量化投资在学界和业界是十分重要的研究课题。深度学习具有超强的数据处理能力,能够从庞大的数据中挖掘出......
针对无人机运动模糊图像还原问题，引入深度信念网络对高速运动的无人机小目标模糊图像进行恢复。深度信念网络具有稳定和易训练等优......
随着中国电网建设的发展,电力行业也遇到了新的挑战。为了保证电力系统稳定、经济运行,避免电力资源的浪费,电网调控系统必须掌握......
针对航空液压管路故障识别困难的问题，提出了一种基于非线性自适应卡尔曼滤波器（NAKF）和深度信念网络（DBN）的液压管路智能故障诊断方法......
本文针对电力设备隐患排查管理中存在的效率低、预判不精准等问题,从技术层面提出了创新性解决方案。设计了一种基于画像特征的隐......
目前,我国油田的主要开采技术为有杆泵抽油技术。由于油田地理环境复杂,工作环境恶劣,油井故障时有发生。传统的人工巡井故障诊断......
交通的要素主要在于安全、畅通。论文的应用背景在于“平交路口柔性控制系统”的“联动联控”。当前国省道干线与县乡道支线的平交......
桥梁是支持社会经济繁荣和生活质量的重要基础设施,但在服役期间容易受到各种损伤（劣化、腐蚀、疲劳、蠕变、收缩等）。对其进行适当......
随着我国电力体制改革的不断深入,电力市场建设取得重大进展.电价是电力市场的关键影响因素,每个参与者都基于电价进行电力交易.因......
基于复杂系统科学和深度学习理论，采用广义预测误差方差分解和复杂网络方法，研究我国金融市场风险溢出效应，并从宏观经济、微观个体行......
互联网技术快速发展,网络环境日益复杂多变,网络安全问题愈发严重。而入侵检测作为网络安全防御的有效措施之一,如何提高入侵检测......
电力系统整体结构能够稳步安全地运行是国家快速经济发展的重要前提,随着我国用电地区科学有序地扩大,用电需求和电网改造对电网规......
近年来互联网行业飞速发展给人们的生活及工作带来了巨大便利,但同时也伴随着诸多网络安全威胁,不同类型的漏洞、病毒及恶意攻击都......
在旋转机械中,有三分之一的故障来自滚动轴承,因此,对滚动轴承故障诊断方法研究十分必要,目前国内外许多学者所研究的对象多为连续......
燃料电池作为新一代能量转换设备,具有发电效率高、无污染、安全可靠等优点,因此近年来被视为非常有前景的新一代发电装置。但在将......
随着经济、科技和生产的飞速发展,航天器系统的结构设计日趋复杂,功能愈发全面,呈现出规模庞大、综合集成、深度智能等特征,伴随着......
随着科技发展和用户生活水平提高,化石能源导致的环境问题日益险峻,可再生能源结合信息技术快速发展,能源互联网的概念被提出并快......
机会网络是一种不需要源节点和目标节点之间存在完整链路,利用节点移动带来的相遇机会实现通信的自组织网络,其中消息在节点间以“......
随着电力电子技术的蓬勃发展,变频、整流、逆变装置的利用比重逐渐上升。这些装置在给生产生活带来便利的同时,也给电网带来了冲击......
本文以河南省某办公建筑夏季制冷季的能耗数据为研究对象,建立了基于深度信念网络的建筑空调能耗预测模型,针对原始数据中存在的不......
针对传统电路故障诊断方法准确率不高的问题,提出深度信念网络(Deep belief network,DBN)与加权D-S证据理论相融合的故障诊断算法.......
针对光伏逆变器开关管复合故障下识别准确率低等问题,提出一种基于改进深度信念网络自动提取特征的故障识别方法.首先,选取负载相......
针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的C......
由于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在高维度、非线性等情况下仍具有极高精确性故而被广泛应用于地形识别领域研究.在复......
由于当前已有方法未能采用深度信念网络提取评价指标,导致评价结果准确性以及评价效率下降,评价费用增加。提出一种基于深度信念网......
时间序列分析是处理动态数据常用的方法,可以反映出当前对象的发展趋势。时间序列故障数据反映出随着时间的变化对象的故障变化的......
随着GNSS等新技术的发展,大坝变形监测已经实现全天候实时动态化,传统的大坝变形预测方法不能很好地对海量的监测数据进行处理。深......
针对含高比例新能源微电网中调频资源缺乏且源荷参与调频意愿较低而导致的系统频率稳定性下降问题,通过辅助服务机制激励风电机组......
焊道重叠是电弧增材制造(Wire and Arc Additive Manufacturing,WAAM)技术的本质,合适的工艺参数选择对于控制焊道几何形状,提升成......
针对软件定义网络(Software Defined Ntwork,SDN)中的分布式拒绝服务(Distribute Denial of Service,DDoS)攻击检测的方法少、现存......
随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难.为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(......
工业控制管理系统在实现信息网络化的进程中,以庞大的数据量进行高速率传输为特点,建立安全区域尤为重要.针对非协议的网络攻击,基......
在深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)应用于图像、视频等领域中,研究者们普遍通过实践经验设置DBN基本网络结构—DBN深度及每......
在列车运行的过程中,司机需要保持固定坐姿,精神需保持集中,这个过程极易使人疲劳。机车司机处于疲劳状态下难以集中注意力,反应不......
链路质量预测是拓扑控制、路由协议和移动管理的基础,有助于提高网络数据吞吐量、延长网络寿命。在分析现有链路质量预测机制的基......
针对DBN处理小样本脑电信号训练时间长且存在过拟合的问题,提出基于随机隐退的DBN算法对左右手运动想象脑电信号进行分类识别.先对......
