SCG算法在GIS设备局部放电模式识别中的应用研究

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作者 邢雅 侯峰 +2 位作者 吴培涛 冯洋 王宏 《微型电脑应用》 2024年第2期97-100,共4页

为了更好识别气体绝缘组合电器设备复杂的局部放电模式,利用特高频检测法和比例共轭梯度算法检测局部放电信号,并搭建气体绝缘组合电器设备模型。结果表明,当时间为13.5 ns时,检测到2号传感器的放电信号,并且波形频率更高说明离放电电... 为了更好识别气体绝缘组合电器设备复杂的局部放电模式,利用特高频检测法和比例共轭梯度算法检测局部放电信号,并搭建气体绝缘组合电器设备模型。结果表明,当时间为13.5 ns时,检测到2号传感器的放电信号,并且波形频率更高说明离放电电源更近。在训练集,悬浮与尖端放电的识别准确率为80.6%,复杂局部放电类型平均识别准确率为86.2%。在验证集,悬浮与尖端放电的识别准确率为83.3%,平均准确率为93.2%。设置30的隐含层数,此时数据分类的准确率为87.3%。这证明局部放电类型识别准确率较高,对检测电力系统的安全性和可靠性提供保障。 展开更多

关键词 GIS scg算法 局部放电 特高频检测法 特征提取

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光传输系统中一种新颖的SCG-LDPC码译码算法分析

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作者 叶文伟 《半导体光电》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期877-880,共4页

依据SCG-LDPC码的结构特点提出了一种高效的分层可靠置信传播(HRBP)译码算法,该算法结合分层迭代与可靠度判决测量有效降低后续迭代过程中的变量节点数,同时加快了收敛速度。针对适用于光传输系统的SCG-LDPC(3 969,3 720)码进行仿真,仿... 依据SCG-LDPC码的结构特点提出了一种高效的分层可靠置信传播(HRBP)译码算法,该算法结合分层迭代与可靠度判决测量有效降低后续迭代过程中的变量节点数,同时加快了收敛速度。针对适用于光传输系统的SCG-LDPC(3 969,3 720)码进行仿真,仿真结果表明HRBP算法与传统的BP算法相比,在保证性能的同时大大降低了运算量,在阈值为15时,HRBP译码算法误码率性能与BP译码算法相当,但是后续迭代的变量节点数在高信噪比下相比BP译码算法减少约69%,当阈值进一步增大时,HRBP算法将逐步退化为分层置信传播(Layered-BP)译码算法。 展开更多

关键词 scg-LDPC码 分层迭代 译码算法 复杂度 光传输系统

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基于LM优化算法的神经网络在航空发动机转子故障诊断中的应用 被引量：5

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作者 冯今朝 王仲生 《宇航计测技术》 CSCD 2007年第2期18-21,49,共5页

针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种改进BP算法:LM(Levenberg-Marquardt)优化算法和SCG(Scaled Conjugate Gradient)算法,应用这两种算法对航空发动机转子故障进行诊断研究,比较它们之间的研究结果... 针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种改进BP算法:LM(Levenberg-Marquardt)优化算法和SCG(Scaled Conjugate Gradient)算法,应用这两种算法对航空发动机转子故障进行诊断研究,比较它们之间的研究结果,仿真和实验表明LM优化算法比SCG算法具有更高的准确度和较快的收敛速度,可行性更强。 展开更多

关键词 scg算法 LM优化算法 航空发动机 转子 故障诊断

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基于Matlab改进BP神经网络算法 被引量：2

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作者 张彬彬 《办公自动化（综合月刊）》 2011年第7期38-39,共2页

本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法—Scaled Conjugate Gradien(tSCG算法),利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。

关键词 BP算法 神经网络 scg算法

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一个简单高效的动态手势识别方法 被引量：6

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作者 王兆丽 王力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第19期73-75,共3页

文章首先给出了基于角度的动力学模型及其特征值,并提出了基于SCG神经网络的静态特征值识别算法和基于模板匹配的动态特征值识别算法。使用该文提出的动态时间规整算法和手势分割算法建立的动态手势识别系统,实践证明具有较好的实时性... 文章首先给出了基于角度的动力学模型及其特征值,并提出了基于SCG神经网络的静态特征值识别算法和基于模板匹配的动态特征值识别算法。使用该文提出的动态时间规整算法和手势分割算法建立的动态手势识别系统,实践证明具有较好的实时性和识别率。 展开更多

关键词 动态手势识别方法 虚拟现实 scg算法 动态时间规整 模板匹配 计算机

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基于负曲率方向的复数域共轭梯度法 被引量：2

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作者 杨倩 梅华 钱锋 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期644-647,共4页

共轭梯度法是优化大规模目标函数的一种经典方法。根据复梯度、复Hessian阵与实梯度、实Hessian阵之间的关系,将共轭梯度法推广到复数域,用于解决复数域的优化问题。针对共轭法的一些缺点,如每步迭代利用线性搜索来确定优化的步长及可... 共轭梯度法是优化大规模目标函数的一种经典方法。根据复梯度、复Hessian阵与实梯度、实Hessian阵之间的关系,将共轭梯度法推广到复数域,用于解决复数域的优化问题。针对共轭法的一些缺点,如每步迭代利用线性搜索来确定优化的步长及可能寻找到的极值点不一定为极小值等缺点,提出在Hessian阵不正定时利用负曲率方向作为搜索方向,利用实数域二阶导数简化思想,使寻找下降负曲率方向简单化,同时根据目标函数信息调节搜索步长,保持函数值单调下降。对该算法进行复数域优化数值仿真,结果表明:该算法与复数域的SCG算法及Quasi-Newton算法相比,计算较为简单且优化效果更优。 展开更多

关键词 共轭梯度法 复梯度 复Hessian阵 负曲率方向 scg算法

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基于神经网络的货币识别研究 被引量：1

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作者 石文渊 彭军民 《西安理工大学学报》 CAS 2008年第2期201-205,共5页

货币识别研究的重点在于识别的准确和速度。采用结构相对简单的前馈神经网络,选取合适的货币采样特征为网络的输入特征,使用尺度共轭梯度(SCG)算法对网络进行快速高效训练,实现对货币的快速、准确识别。实验结果表明,该方案是可行、有... 货币识别研究的重点在于识别的准确和速度。采用结构相对简单的前馈神经网络,选取合适的货币采样特征为网络的输入特征,使用尺度共轭梯度(SCG)算法对网络进行快速高效训练,实现对货币的快速、准确识别。实验结果表明,该方案是可行、有效的。 展开更多

关键词 前馈神经网络 尺度共轭梯度算法 货币识别

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基于Matlab改进BP神经网络算法

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作者 张彬彬 《西安铁路职业技术学院学报》 2011年第4期29-30,28,共3页

本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法——Scaled Conjugate Gradient（SCG算法），利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。

关键词 BP算法 神经网 scg算法

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深度神经网络轧制力建模及其并行优化研究 被引量：2

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作者 刘翰培 汪宇轩 +1 位作者 王亚琴 罗小川 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第8期1379-1386,共8页

冷连轧过程控制的轧制力模型是整个轧制过程计算机控制的基础。为提高5机架2030冷连轧系统轧制力模型的精度和适用性,提出了多输入多输出深度神经网络轧制力模型的数据预处理、建模和并行优化方法。对含有不同隐含层数和节点数的神经网... 冷连轧过程控制的轧制力模型是整个轧制过程计算机控制的基础。为提高5机架2030冷连轧系统轧制力模型的精度和适用性,提出了多输入多输出深度神经网络轧制力模型的数据预处理、建模和并行优化方法。对含有不同隐含层数和节点数的神经网络,采用不同训练算法(SCG算法和L-M算法)与不同优化方法(多线程CPU、单GPU和多线程CPU+GPU),研究了神经网络结构、训练算法和优化方法对神经网络轧制力模型的性能、训练时长、线性相关系数的影响。研究结果表明:含有2个隐含层、采用L-M算法和多线程CPU优化方法可获得综合性能最优的神经网络轧制力模型;神经网络轧制力模型的计算误差远小于在线使用的Siemens轧制力模型的计算误差。 展开更多

关键词 深度神经网络轧制力模型 L-M算法 scg算法 并行优化 轧制力模型

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冷连轧轧制力深度神经网络模型泛化能力并行优化 被引量：1

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作者 吴爽 闫奕 +1 位作者 李爽 李峰 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第8期171-174,共4页

为了更好调控冷连轧板厚参数,设计了一种冷连轧轧制力深度神经网络模型,增强了冷连轧模型的控制效果。选择2030冷连轧结构进行研究,对多输入多输出(MIMO)深度神经网络(DNN)进行预处理,针对多线程CPU与GPU实施了优化,对比了神经网络模型... 为了更好调控冷连轧板厚参数,设计了一种冷连轧轧制力深度神经网络模型,增强了冷连轧模型的控制效果。选择2030冷连轧结构进行研究,对多输入多输出(MIMO)深度神经网络(DNN)进行预处理,针对多线程CPU与GPU实施了优化,对比了神经网络模型和冷连轧系统Siemens模型误差。研究结果表明:L-M算法表现出了更优的收敛稳定性、测试和验证性能、梯度下降趋势,并且收敛速度也更快。以随机方式选择200个数据并测定泛化性能测试得到,L-M算法获得了比SCG算法更大的相关系数。都是随着隐含层数的增加,获得了性能更优的神经网络模型,并且都会增加训练时间。从各项模型指标分析,L-M算法都比SCG算法的性能更优。构建神经网络轧制力模型总共包含二个隐含层、节点数介于17~30、通过L-M算法进行训练。采用神经网络轧制力模型得到的结果与实测值之间的误差比Siemens机理模型和测试值的误差更低。 展开更多

关键词 深度神经网络模型 L-M算法 scg算法 并行优化 轧制力模型

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基于BP神经网络的故障光伏组件输出功率预测 被引量：1

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作者 杨磊 高德东 +1 位作者 孟广双 王珊 《青海大学学报》 2021年第2期91-97,共7页

针对产生故障的光伏组件会降低光伏组件输出功率的问题,提出了一种改进的BP神经网络预测模型。该预测模型在辐照度、环境温度等因素的基础上加入光伏组件故障面积,串联光伏组件个数作为输入,对比SCG算法和LM算法两种改进方法,对故障光... 针对产生故障的光伏组件会降低光伏组件输出功率的问题,提出了一种改进的BP神经网络预测模型。该预测模型在辐照度、环境温度等因素的基础上加入光伏组件故障面积,串联光伏组件个数作为输入,对比SCG算法和LM算法两种改进方法,对故障光伏组件的输出功率进行预测,并用平均绝对百分比误差和均方误差两种方式对两种改进模型的准确性进行评估。结果表明:基于LM算法的改进模型在预测故障光伏组件的输出功率时得到的平均绝对百分比误差低于4%,均方误差低于0.01%,优于SCG算法。因此LM算法改进的预测模型效果更好,可将改进模型应用到故障光伏组件的输出功率预测中。 展开更多

关键词 光伏故障诊断 BP神经网络 功率预测 LM算法 scg算法

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应用SCG算法优化IMRT计划射束权重的方法研究

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作者 周凌宏 王卓宇 +1 位作者 陈超敏 唐木涛 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期278-281,共4页

目的用Scaled Conjugate Gradient（SCG）算法对IMRT计划射束权重进行优化。方法优化过程采用基于剂量的目标函数,建立了剂量均匀性约束和组织重要程度约束,用等剂量线和剂量-体积直方图来评估计划的优劣。结果SCG算法是一种有效的IMRT... 目的用Scaled Conjugate Gradient（SCG）算法对IMRT计划射束权重进行优化。方法优化过程采用基于剂量的目标函数,建立了剂量均匀性约束和组织重要程度约束,用等剂量线和剂量-体积直方图来评估计划的优劣。结果SCG算法是一种有效的IMRT射束权重的优化方法,能够得到较高适形度的剂量分布。结论SCG算法在IMRT射野参数优化中具有较为广阔的应用前景。 展开更多

关键词 适形调强放射治疗 剂量计算 scg算法 射束权重优化

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