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基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别
1
作者 邢玉清 樊彩霞 +2 位作者 豆根生 宋朝鹏 吴莉莉 《中国烟草学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期55-62,共8页
烟叶烘烤设备操作复杂、技术含量高、熟练掌握烟叶烘烤技术人员不足等问题,影响了烟叶的烘烤质量。针对上述问题,本文提出了基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法。实验中对三段式烘烤过程中的叶片变软、主脉变软、勾尖卷... 烟叶烘烤设备操作复杂、技术含量高、熟练掌握烟叶烘烤技术人员不足等问题,影响了烟叶的烘烤质量。针对上述问题,本文提出了基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法。实验中对三段式烘烤过程中的叶片变软、主脉变软、勾尖卷边、小打筒、大打筒和干筋6个烘烤阶段分别提取了颜色、纹理和温湿度特征,组建了9维特征向量进入小波核极限学习机,通过增量型算法自适应地选择神经元个数,快速准确地识别了6个阶段,得到了98.33%的识别率。实验结果表明本文提出的基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法具有一定的可行性,为研发烟叶烘烤智能调控系统奠定了理论基础。 展开更多
关键词 极限学习机 小波核函数 烟叶烘烤 特征提取 识别
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基于优化极限学习机模型的边坡稳定性预测研究
2
作者 陈家豪 张燕 +3 位作者 杜明芳 黄海荣 徐志军 陈旭 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第6期191-198,共8页
边坡稳定性预测对工程安全及地质灾害防治极其重要,目前机器学习在边坡稳定性预测较广泛,例如BP神经网络、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等。但传统的ELM模型在预测边坡稳定性时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,针... 边坡稳定性预测对工程安全及地质灾害防治极其重要,目前机器学习在边坡稳定性预测较广泛,例如BP神经网络、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等。但传统的ELM模型在预测边坡稳定性时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,针对此问题,提出了一种基于主成分分析法(PCA)和爬行动物搜索法(RSA)并行优化极限学习机(ELM)的边坡稳定性预测模型。此模型利用PCA算法对数据进行降维,减少数据的冗余性,并利用RSA算法优化ELM模型的输入层权值和隐含层偏置,极大地提高了模型的预测精度和预测效率。将传统的ELM模型、RSA-ELM模型、PCA-SVM模型及PCA-RSA-ELM 4种模型进行对比,从而得到PCA-RSA-ELM模型在边坡稳定性预测这类问题上的精确性更高,为边坡稳定性预测分析提供新的思路,对防灾减灾及保护国民经济安全具有重大意义。 展开更多
关键词 安全工程 边坡稳定性 极限学习机 PCA 降维 爬行动物搜索 混淆矩阵
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基于灰色关联度分析-极限学习机的低阻油层及水淹层测井识别——以渤海P区块馆陶组为例
3
作者 张超谟 徐文斌 +5 位作者 张亚男 张冲 张占松 石文睿 杨旺旺 陈星河 《长江大学学报（自然科学版）》 2024年第2期45-51,126,共8页
历经近20的开发,渤海P区块进入高含水期,馆陶组发育的大量低阻油层与水淹层在测井曲线形态上差异不明显。为了精确进行水淹层识别以及水淹层等级划分,采用了机器学习算法。首先采用灰色关联度分析,筛选低阻油层和水淹层识别的敏感参数曲... 历经近20的开发,渤海P区块进入高含水期,馆陶组发育的大量低阻油层与水淹层在测井曲线形态上差异不明显。为了精确进行水淹层识别以及水淹层等级划分,采用了机器学习算法。首先采用灰色关联度分析,筛选低阻油层和水淹层识别的敏感参数曲线;其次构建了极限学习机水淹层识别模型,对模型进行训练,获取最优参数。将其应用于实际资料处理,结果表明,基于灰色关联度分析极限学习机的低阻油层及水淹层测井识别方法对低阻油层与水淹层的预测精度较高,符合率达89.3%,远远优于未经过灰色关联度分析筛选的预测结果,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 低阻油层 水淹层识别 灰色关联度分析 极限学习机
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基于极限学习机的短期电力负荷在线预测
4
作者 杨凌 彭文英 +2 位作者 杨思怡 杜娟 程丽 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期637-644,共8页
为满足智能电网对电力负荷实时预测的需求,提出基于稀疏递归最小二乘法的极限学习机(SRLS-ELM)在线学习算法,用于短期电力负荷的在线预测.相比在线序列ELM, SRLS-ELM算法无需选择离线样本初始化网络输出权重,将网络学习的平方误差与输... 为满足智能电网对电力负荷实时预测的需求,提出基于稀疏递归最小二乘法的极限学习机(SRLS-ELM)在线学习算法,用于短期电力负荷的在线预测.相比在线序列ELM, SRLS-ELM算法无需选择离线样本初始化网络输出权重,将网络学习的平方误差与输出权值的稀疏正则化项相结合,用l1-范数稀疏化网络隐藏层节点,用次梯度策略解决求解过程中代价函数无法处处可微的问题,以递归最小二乘的训练方法完成在线学习,根据估计误差自适应寻找最优正则化参数.仿真结果表明,基于SRLS-ELM的算法能有效简化网络结构,且与ELM、堆叠核ELM批量、在线序列ELM半在线以及精确在线支持向量机回归模型相比,对短期电力负荷在线预测时具有更高的预测精度和学习效率,且鲁棒性强. 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 极限学习机 在线学习 正则化
原文传递
引入神经网络极限学习机的关键数据查询模型
5
作者 张勇飞 陈艳君 赵世忠 《计算机仿真》 2024年第3期519-523,共5页
网络空间数据的结构具有较高相似性,海量数据的不断增量更新,导致关键数据查询结果存在冗余和偏离问题。因此提出基于神经网络极限学习机的关键数据查询方法。建模描述关键数据查询问题。基于此引入神经网络极限学习机,建立关键数据查... 网络空间数据的结构具有较高相似性,海量数据的不断增量更新,导致关键数据查询结果存在冗余和偏离问题。因此提出基于神经网络极限学习机的关键数据查询方法。建模描述关键数据查询问题。基于此引入神经网络极限学习机,建立关键数据查询模型。预处理数据库中无用数据和重复数据做,通过输出权值范数的最小二乘解,避免算法陷入局部最优。结合输出矩阵,训练查询模型,输出结果结果即为关键数据查询结果。为证明上述方法的性能优势,设计对比实验,结果表明提出的方法应用于关键数据查询的均方根误差不超过1.2,平均绝对百分比误差最高为4.1%,关系数F可达0.6,网络节点的使用率低于20%。以上实验数据验证了上述方法数据查询精度较高,可应用性更强。 展开更多
关键词 神经网络极限学习机 关键数据 输出权值 最小二乘解 数据预处理
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基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法
6
作者 王蕾 李斌 +3 位作者 吴飞 张振明 徐绮 孙宇涵 《电子设计工程》 2024年第20期21-25,30,共6页
针对实时电价数据波动性强及其影响因素复杂,导致现有预测模型稳定性及预测精度低的问题,提出了一种基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法。设计了基于经验小波变换的实时电价数据分解方法,将电价序列分解为接近价格的低频信... 针对实时电价数据波动性强及其影响因素复杂,导致现有预测模型稳定性及预测精度低的问题,提出了一种基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法。设计了基于经验小波变换的实时电价数据分解方法,将电价序列分解为接近价格的低频信号和噪声的高频信号。同时提出基于改进随机森林的实时电价特征提取算法,根据预测重要度获取最优的电价影响因素特征组合。以此为基础,将核函数替代极限学习机隐藏层构建了R-KELM预测模型,更好地反映了多因素影响下实时电价的不确定性和波动性。以PJM实时电价数据为例,结果表明,所提方法可以有效克服电价数据强波动性及高特征冗余的问题,预测模型准确性及稳定性得到显著提升。 展开更多
关键词 电力市场 实时电价预测 经验小波变换 特征提取 极限学习机
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基于ELM-AE和BP算法的极限学习机特征表示方法
7
作者 苗军 刘晓 +1 位作者 常艺茹 乔元华 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2024年第1期37-41,共5页
基于极限学习机自编码器(extreme learning machine based autoencoder,ELM-AE)和误差反向传播(back propagation,BP)算法,针对ELM提出了一种改进的特征表示方法。首先,使用ELM-AE以无监督的方式学习紧凑的特征表示,即ELM-AE输出权重;其... 基于极限学习机自编码器(extreme learning machine based autoencoder,ELM-AE)和误差反向传播(back propagation,BP)算法,针对ELM提出了一种改进的特征表示方法。首先,使用ELM-AE以无监督的方式学习紧凑的特征表示,即ELM-AE输出权重;其次,利用ELM-AE输出权重来初始化BP神经网络的输入权重,然后对BP网络进行监督训练;最后,用微调的BP网络输入权重初始化ELM的输入权重参数。在MNIST数据集上的实验结果表明,采用BP算法对ELM-AE学习的参数进行约束,可以得到更紧凑且具有判别性的特征表示,有助于提高ELM的性能。 展开更多
关键词 极限学习机自编码器 误差反向传播 极限学习机
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基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法
8
作者 杨茂 张书天 王勃 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期127-136,共10页
随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal reg... 随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的风电功率短期预测方法。首先将极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模为结构因果模型(structural causal model, SCM),在此基础上计算隐藏层神经元与输出层神经元之间的平均因果效应向量。然后将该平均因果效应向量与输出层权重相结合构成因果正则化项,在最小化训练误差的同时最大化网络的因果关系,以进一步提升模型的预测准确性和预测稳定性。最后,以国内蒙西某风电场数据为例,与采用特征选择或不采用特征选择的预测模型相对比,验证了所提方法的有效性和适用性。 展开更多
关键词 特征选择 因果正则化 结构因果模型 平均因果效应向量 极限学习机
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基于数据分解与斑马算法优化的混合核极限学习机月径流预测
9
作者 李菊 崔东文 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第6期42-50,共9页
为提高月径流预测精度,改进混合核极限学习机(HKELM)预测性能,提出小波包分解(WPT)-斑马优化算法(ZOA)-HKELM组合模型。利用WPT处理月径流时序数据,构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;通过ZOA优化HKELM超参数(... 为提高月径流预测精度,改进混合核极限学习机(HKELM)预测性能,提出小波包分解(WPT)-斑马优化算法(ZOA)-HKELM组合模型。利用WPT处理月径流时序数据,构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;通过ZOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立WPT-ZOA-HKELM组合模型,并构建WPT-遗传算法(GA)-HKELM、WPT-灰狼优化(GWO)算法-HKELM、WPT-鲸鱼优化算法(WOA)-HKELM、WPT-ZOA-极限学习机(ELM)、WPT-ZOA-最小二乘支持向量机(LSSVM)、ZOA-HKELM作对比模型,通过黑河流域莺落峡、讨赖河水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:(1)莺落峡、讨赖河水文站月径流时间序列WPT-ZOA-HKELM模型预测的平均绝对百分比误差分别为1.054%、0.761%,决定系数均达0.999 9,优于其他对比模型,具有更高的预测精度,预测效果更好。(2)利用ZOA优化HKELM超参数,可提高HKELM预测性能,优化效果优于GWO、WOA、GA。(3)预测模型能充分发挥WPT、ZOA和HKELM优势,提高月径流预测精度;在相同分解和优化情形下,HKELM的预测性能优于ELM、LSSVM。 展开更多
关键词 月径流预测 时间序列 斑马优化算法 混合核极限学习机 小波包变换 超参数优化
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基于变分模态分解和深度多核极限学习机的轴承故障分类
10
作者 邵磊 祝晓晨 +2 位作者 李季 刘宏利 孙文涛 《天津理工大学学报》 2024年第5期32-39,共8页
针对轴承故障分类任务中核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)超参数选择困难、模型运算速度慢的问题,提出一种基于深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel extreme learning machine,DHKELM)的轴承故障分类方法,利用... 针对轴承故障分类任务中核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)超参数选择困难、模型运算速度慢的问题,提出一种基于深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel extreme learning machine,DHKELM)的轴承故障分类方法,利用天鹰优化算法(aquila optimization algorithm,AO)实现该模型超参数的优化选择。首先,以峰度指数作为鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的适应度函数,对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的相关参数寻优,利用最优参数组合进行VMD分解,得到k个模态分量并求其希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)边际谱作为特征数据,将其作为天鹰优化DHKELM分类器的输入,对不同状态的轴承故障进行识别。实验结果表明,KELM,DHKELM,天鹰优化DHKELM三种分类模型故障识别准确率分别为94%,96.67%,98.34%,运算时间分别为0.0631,0.0360,0.0175 s,证明AO-DHKELM识别准确率和运算速度均具有明显优势。 展开更多
关键词 滚动轴承 深度混合核极限学习机 天鹰优化算法 变分模态分解 边际谱
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基于正规方程的L_(2,1)正则核极限学习机
11
作者 吴青 魏瑶 +1 位作者 马甜露 武江波 《西安邮电大学学报》 2024年第3期58-64,共7页
为了降低核极限学习机的时间复杂度,提出一种基于正规方程的L_(2,1)正则核极限学习机。将L_(2,1)范数引入核极限学习机的目标函数中,利用正规方程法求解L_(2,1)正则核极限学习机的最优输出权值,从而避免模型的过拟合问题,同时提高分类... 为了降低核极限学习机的时间复杂度,提出一种基于正规方程的L_(2,1)正则核极限学习机。将L_(2,1)范数引入核极限学习机的目标函数中,利用正规方程法求解L_(2,1)正则核极限学习机的最优输出权值,从而避免模型的过拟合问题,同时提高分类性能。实验结果表明,与传统的核极限学习机相比,所提核极限学习机能够有效减少学习过程中的大量矩阵运算,具有更快的学习速度和更高的分类准确率。 展开更多
关键词 极限学习机 核函数 L_(2 1)范数 核极限学习机 正规方程
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应用集成极限学习机的电站SCR脱硝系统建模与分析 被引量：1
12
作者 马宁 尚勇 +4 位作者 尤默 杨振勇 李展 刘磊 康静秋 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第1期185-192,共8页
针对火电机组普遍采用的选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝反应容易受到环境因素影响,且具有非线性、大迟延、强扰动特点,难以建立准确反应模型的问题,提出一种基于集成极限学习机的SCR脱硝系统建模方法。首先,选... 针对火电机组普遍采用的选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝反应容易受到环境因素影响,且具有非线性、大迟延、强扰动特点,难以建立准确反应模型的问题,提出一种基于集成极限学习机的SCR脱硝系统建模方法。首先,选择4种具有不同激活函数的极限学习机和核极限学习机作为基学习器,分别建立SCR脱硝系统模型;然后,利用偏最小二乘算法将各基学习器的结果进行集成;最后,采用某1000 MW超超临界机组实际运行数据与所提建模方法相结合建立SCR脱硝系统模型。实验结果验证模型的有效性;与其他方法所建模型对比,结果表明基于集成极限学习机的SCR脱硝系统模型具有更好的模型泛化能力。 展开更多
关键词 火电机组 选择性催化还原 极限学习机 集成
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基于灰狼算法和极限学习机的风速多步预测 被引量：2
13
作者 张文煜 马可可 +2 位作者 郭振海 赵晶 邱文智 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期89-96,共8页
为了提高风速的多步预测水平,提出了一种基于数据信号分解和灰狼算法优化极限学习机的混合预测模型。首先,使用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解算法将原始风速时间序列分解为若干本征模态函数和一个残差序列,并使用偏自相关函数... 为了提高风速的多步预测水平,提出了一种基于数据信号分解和灰狼算法优化极限学习机的混合预测模型。首先,使用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解算法将原始风速时间序列分解为若干本征模态函数和一个残差序列,并使用偏自相关函数法对模型输入进行特征选择;其次,在分解子序列上分别建立模型并进行预测,构造多输入多输出策略的极限学习机神经网络,使用灰狼优化算法求解其中的最优化隐含层权值和偏置;最后,对子序列进行重构并得到最终的预测结果。使用时间分辨率为15 min的多组实测资料开展模拟实验,所提模型在3个风电场的均方根误差分别为0.859、0.925、0.927 m/s,均低于其他对比模型,验证了该模型在未来4 h风速预测即16步预测中的有效性。 展开更多
关键词 风速预测 多步预测 信号分解 特征选择 灰狼优化算法 极限学习机
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基于极限学习机模型参数优化的光伏功率区间预测技术 被引量：1
14
作者 何之倬 张颖 +4 位作者 郑刚 郑芳 黄琬迪 张沈习 程浩忠 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期285-294,共10页
提出一种基于极限学习机(ELM)模型参数优化的光伏功率区间预测技术.首先,提出加权欧氏距离作为光伏功率预测区间评估指标,筛选历史样本单元并优化ELM训练集;然后,提出ELM参数混合寻优算法,利用精英保留策略遗传算法与分位数回归优化ELM... 提出一种基于极限学习机(ELM)模型参数优化的光伏功率区间预测技术.首先,提出加权欧氏距离作为光伏功率预测区间评估指标,筛选历史样本单元并优化ELM训练集;然后,提出ELM参数混合寻优算法,利用精英保留策略遗传算法与分位数回归优化ELM模型隐层输入及输出权重与偏置参数,并采用训练后的模型预测光伏功率区间;最后,基于光伏电站与气象站历史数据构建实际算例,预测光伏功率区间,并与其他方法得到的结果进行对比.算例结果表明:所提方法在增加区间预测可信度的同时,能较大程度提高区间预测准确度. 展开更多
关键词 光伏功率 区间预测 极限学习机 参数优化 加权欧氏距离指标
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基于时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机的水电机组故障诊断 被引量：1
15
作者 徐哲熙 刘婷 +3 位作者 任晟民 陈建林 吴凤娇 王斌 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期41-51,共11页
水电在能源供给结构改革中承担重要角色,随着风、光、潮汐等新型能源的不断接入,水电机组的负荷运行范围不断加宽,导致水电机组发生事故的概率增加,因此,开展水电机组智能故障诊断研究具有十分重要的现实意义。本文针对水电机组振动信... 水电在能源供给结构改革中承担重要角色,随着风、光、潮汐等新型能源的不断接入,水电机组的负荷运行范围不断加宽,导致水电机组发生事故的概率增加,因此,开展水电机组智能故障诊断研究具有十分重要的现实意义。本文针对水电机组振动信号中蕴含大量噪声信号,干扰故障诊断的问题,提出一种时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机相结合的水电机组故障诊断方法。首先,结合信息熵理论与时移思想,在多尺度波动散布熵的基础上,采用时移理论替代多尺度波动散布熵(MFDE)中传统的粗粒化过程,提出时移多尺度波动散布熵(TSMFDE),通过仿真实验,证明所提方法具有良好的时序长度鲁棒性、抗噪性及特征提取能力,解决了传统多尺度熵粗粒化不足的问题。然后,利用具有可移植性强、寻优能力强和收敛速度快等特征的算术优化算法(AOA)对核极限学习机(KELM)的正则化参数和核函数参数进行寻优,建立AOA-KELM分类器,解决了KELM超参数难以调节的问题。最终,通过转子试验台模拟实验,将TSMFDE提取的特征输入分类器中,完成模式识别工作。仿真结果表明,所提模型取得最高的诊断精度,达到了100.0%,相对于其他流行模型,本文所提模型展现了明显的优势,验证了所提模型的良好诊断精度。 展开更多
关键词 时移多尺度波动散布熵 核极限学习机 算术优化算法 水电机组 故障诊断
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基于深度学习与改进极限学习机的包装机轴承故障诊断 被引量：1
16
作者 汝欣 孟金鑫 +1 位作者 李建强 彭来湖 《软件工程》 2024年第4期43-48,共6页
针对包装机故障信号受噪声影响且样本稀少导致传统的诊断方法不能满足实际场景应用要求的问题,提出一种新的轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(Continue Wavelet Transform, CWT)将振动信号转换为二维图像。其次,将其输入深度网... 针对包装机故障信号受噪声影响且样本稀少导致传统的诊断方法不能满足实际场景应用要求的问题,提出一种新的轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(Continue Wavelet Transform, CWT)将振动信号转换为二维图像。其次,将其输入深度网络模型进行训练。再次,利用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)进行故障分类。最后,通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对ELM进行优化。试验结果显示,在强噪声干扰且少样本训练的情况下,所提方法的准确率仍能够达到98.91%,并且模型在不同的轴承数据集中的准确率均达到98.92%,证明所提方法具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 深度学习 特征提取 极限学习机
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高光谱结合哈里斯鹰优化核极限学习机鉴别化橘红胎切片年份
17
作者 谢百亨 马晋芳 +5 位作者 周泳欣 韩雪勤 陈嘉泽 朱思祁 杨懋勋 黄富荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1494-1500,共7页
化橘红胎是药用历史悠久的广东省道地中药材,由于其制品收藏年份越久远价格越高,市面上常有以次充好的现象。为此,采用高光谱成像技术,结合哈里斯鹰优化核极限学习机对四组不同年份的化橘红胎切片样品进行鉴别。采集四个年份共193个化... 化橘红胎是药用历史悠久的广东省道地中药材,由于其制品收藏年份越久远价格越高,市面上常有以次充好的现象。为此,采用高光谱成像技术,结合哈里斯鹰优化核极限学习机对四组不同年份的化橘红胎切片样品进行鉴别。采集四个年份共193个化橘红胎切片样本400~1000 nm的高光谱图像。首先采用主成分分析法(PCA)分析化橘红胎切片的原始反射光谱,然后分别采用Savitzky-Golay平滑(S-G平滑)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)对样本光谱进行预处理并建立核极限学习机(KELM)模型;发现经SNV处理的样本光谱的判别准确率最高,训练集达到99.24%,测试集95.56%;进一步用竞争性自适应重加权算法(CARS)、蒙特卡洛无信息变量消除法(MCUVE)对样本光谱进行特征波长的选择;最后,采用KELM建立判别模型,同时使用哈里斯鹰算法(HHO)优化KELM参数选择并比较建模效果。结果表明:基于HHO-KELM的判别效果相较KELM有0.76%~4.44%的提升,通过MCUVE筛选所得特征波段信息冗余明显减少且精度提升,训练集和测试集最佳准确率均可达100%,故采用高光谱成像技术可以实现对不同年份的化橘红胎切片进行无损鉴别。 展开更多
关键词 化橘红胎 高光谱成像 特征波长 核极限学习机
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基于优化极限学习机模型的反应堆中子通量与k_(eff)预测方法研究
18
作者 陈镜宇 刘喜洋 +2 位作者 赵鹏程 刘紫静 李卫 《核技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期178-187,共10页
通过模拟和扩展人类智能,人工智能能够解决预测反应堆k_(eff)和中子通量等问题。本研究选用国际原子能机构(International Atomic Energy Agency,IAEA)反应堆作为研究对象,以稳态时的堆芯中子通量和k_(eff)为预测量,通过堆芯物理分析程... 通过模拟和扩展人类智能,人工智能能够解决预测反应堆k_(eff)和中子通量等问题。本研究选用国际原子能机构(International Atomic Energy Agency,IAEA)反应堆作为研究对象,以稳态时的堆芯中子通量和k_(eff)为预测量,通过堆芯物理分析程序ADPRES生成数据样本后,利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)构建中子通量和k_(eff)的基础神经网络模型,随后通过随机森林(Random Forest,RF)评估特征值重要程度以建立各模型最佳输入特征子集,采用遍历方法确定隐藏层最佳神经元数目,最后使用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)对其初始权值与阈值进行优化,进一步提高了模型的精度。研究结果显示:经降维优化处理后,神经网络的预测能力有较大提升,其中k_(eff)的预测精度提高了两个量级,中子通量的预测误差降低了87.24%,并且减少了模型训练时间。本文构建方法对快速评估堆芯物理特性有一定参考意义。 展开更多
关键词 极限学习机 鲸鱼优化算法 中子通量 k_(eff) 参数预测方法 随机森林
原文传递
基于改进层次样本熵和极限学习机的离心泵故障诊断方法
19
作者 王卫玉 赵训新 +3 位作者 魏加达 陈飞 王斌 陈帝伊 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期872-880,共9页
为了提高离心泵早期故障诊断模型的准确性,提出一种改进层次样本熵(improved hierarchical sample entropy,IHSE)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的离心泵故障诊断方法.首先,针对传统分层样本熵在高层次下算法稳定性... 为了提高离心泵早期故障诊断模型的准确性,提出一种改进层次样本熵(improved hierarchical sample entropy,IHSE)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的离心泵故障诊断方法.首先,针对传统分层样本熵在高层次下算法稳定性弱的问题,利用移动平均和移动差分过程代替传统的分层模式,提出一种新的评估时序信号复杂性工具——IHSE;然后,利用IHSE提取离心泵振动信号的故障特征;最后,将故障特征输入ELM模型,实现离心泵不同运行状态的有效识别.研究结果表明:所提方法在2个不同类型离心泵故障数据集上的诊断率分别为99.58%和99.68%,在所有诊断模型中表现最佳,表明该方法具有良好的诊断性能.研究结果为离心泵故障诊断提供了一种新的方法,具有良好的参考价值与应用前景. 展开更多
关键词 离心泵 故障诊断 样本熵 特征提取 极限学习机
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