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基于时间序列数据集的直接能量沉积DED过程 神经网络 在线监控系统和方法 本申请公开了一种基于时间序列数据集的直接能量沉积DED过程 神经网络 在线监控系统和方法,涉及增材制造技术领域,包括:获取增材制造过程 中的时间序列数据集;将所述时间序列数据集输入至预设温度趋势预测模型中,得到所述预设温度趋势... 刘锦程 郑寅岚 周上程 王永康 伍耀庭一种基于图过程 神经网络 的城市道路拥堵时空预测方法 本发明公开了一种基于图过程 神经网络 的城市道路拥堵时空预测方法。它将路网图结构信息嵌入到时间点过程 模型内部,形成标值时空图过程 神经网络 模型,使时间点过程 模型不仅能够捕获事件在时间上的依赖,同时能够捕获城市道路网络 拥堵事件之... 王建龙 义崇政 张力 吴学宇 彭军基于过程 神经网络 的数字油田运维优化研究 2024年 为了更好地保障数字油田的稳定运行,最大程度上提升油井产量与运行效率,针对数字油田的运维优化展开深入研究,提出基于过程 神经网络 的数字油田运维优化方法。首先阐述过程 神经网络 的基本原理,然后利用过程 神经网络 采集与处理数字油田运行数据,获取数字油田设备的故障特征,依据故障特征建立数字油田运行设备数据匹配模型,利用过程 神经网络 识别数字油田运行设备故障,完成数字油田的运维优化。建立实验对比分析环节,结果表明,该方法能有效提升油田运行设备故障识别的准确率,对识别出的设备故障进行维护,提升油井的产量与运行效率,确保数字油田稳定运行,为后续数字油田运维优化领域的相关研究提供依据。 牛辉关键词:过程神经网络 数字化 油田 一种基于图过程 神经网络 的城市道路拥堵时空预测方法 本发明公开了一种基于图过程 神经网络 的城市道路拥堵时空预测方法。它将路网图结构信息嵌入到时间点过程 模型内部,形成标值时空图过程 神经网络 模型,使时间点过程 模型不仅能够捕获事件在时间上的依赖,同时能够捕获城市道路网络 拥堵事件之... 王建龙 义崇政 张力 吴学宇 彭军应用过程 神经网络 的航天器瞬态温度预测方法 被引量:2 2023年 航天器在轨温度受空间热环境影响变化较大,同时研制阶段的热分析与热试验往往也耗时较长,因此通过准确有效的预测方法为其提供在轨温度预警信息、提高热仿真与热试验效率至关重要。文章提出航天器瞬态温度预测方法,依据航天器在轨温度实测数据,采用相空间重构理论构建样本集完成训练,应用过程 神经网络 建立瞬态温度预测模型,并对温度进行外推预测。经 验证,根据温度预测方法建立的温度预测模型绝对误差最大值为0.746 K,可在满足工程精度的情况下实现对航天器瞬态温度的快速预测。 陈冠宇 杨森 彭威 多乐乐 张健鹏 刘宪闯关键词:过程神经网络 基于时间点过程 神经网络 模型的道路交叉口拥堵预测方法 本发明公开了一种基于时间点过程 神经网络 模型的道路交叉口拥堵预测方法。它包括如下步骤,首先,在空间关联建模过程 中,通过将多个交叉口的空间区域拥堵变化模式融合到单个交叉口级,构建空间关联模块;其次,在双粒度时间关联建模过程 中... 王建龙 义崇政 张力 马瑞 吴学宇 张航 祝宪章 刘成堃激光内送粉三元闭式叶轮轮盖成形过程 神经网络 优化闭环控制 激光熔覆成形(Laser Cladding Forming,LCF)是一种同步送料式激光束能量沉积金属增材制造技术。LCF技术可成形较复杂形状结构,然而封闭结构却难以成形,典型的如闭式叶轮轮盖成形,在激光熔覆喷头会与已生... 孙业旺关键词:闭式叶轮 机器视觉 激光熔覆成形 闭环控制 SBR法氨氧化过程 神经网络 智能控制的方法 SBR法氨氧化过程 神经网络 智能控制的方法,属于废水处理方法领域。在SBR系统中,利用实时控制策略控制曝气时间,以长期运行稳定的SBR数据为基础数据,建立3层BP神经网络 预测控制模型,然后根据在线检测pH数据提前预测氨氮浓... 杨庆 杨玉兵 刘秀红 冯红利 李健敏 李健伟聚合反应过程 神经网络 控制方法研究 聚合反应过程 常用于发酵、生物制药等化工生产过程 中,具有多变量、非线性、耦合性等特点。为使系统安全、稳定地运行,削弱变量间的耦合作用,提高产物质量,本文在PID控制策略的基础上,深入研究聚合反应过程 中神经网络 自适应控制以及... 卞瑶瑶关键词:神经网络 自适应控制 解耦控制 移动机器人过程 神经网络 RTK-GPS定位研究 被引量:1 2022年 在中国自主研发北斗三号系统已经 全面运行,实现全球定位的背景下。为了进一步提高移动机器人地面终端卫星导航定位功能,针对移动机器人数据接收解析的高频振荡随机干扰信号和系统高阶动态非线性对定位导航精度的影响,提出一种利用过程 神经网络 的时变特性,构建动态自适应RTK-GPS(Real Time Kinematic-Global Position System)定位算法。通过现有的卫星定位终端的输入输出数据构造出神经网络 模型,再利用动态误差数据为样本对这个神经网络 模型进行训练校正,在卫星信号受到干扰或失锁时利用训练好的过程 神经网络 预测输出来抑制位置和速度误差发散,从而提高定位和导航精度。实验表明本方法在定位干扰噪声为非定常量的条件下,仍然对定位精度的提高适用有效,能显著降低定位结果误差,尤其在可观察卫星数量变化时表现出较强的鲁棒性。 杨海 朱虹 刘业峰 赵元关键词:过程神经网络
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