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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
基于支持向量机的网络故障在线诊断方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了网络故障诊断的发展趋势和支持向量机的基本原理,采用一种改进的支持向量机用于网络故障的在线诊断和分析,并且以实验网中采集的数据进行了实验,实验表明该方法能够快速准确地在线诊断网络故障,为网络故障在线诊断向智能化方向发展提供了新的途径.  相似文献   

2.
风电机组故障诊断中不确定性信息处理的贝叶斯网络方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点,结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势,提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法.重点研究了该方法的两个关键问题,即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理.构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程,通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性.研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义.  相似文献   

3.
针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,设计了RBF网络故障诊断系统.根据输入特征向量进行RBF网络的学习,并将RBF网络诊断故障的方法成功地应用于汽轮发电机组故障诊断.仿真结果表明:RBF网络比BP网络更稳定,训练误差更小。  相似文献   

4.
多Agent网络管理系统研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
为提高网络系统的稳定性、可靠性和可维护性,提出了一种基于网络设备运行状态参数的网络故障诊断方法,该方法结合多智能体技术,具有运算简单、故障诊断速度快等特点,为网络管理的研究提供了一种新的途径.同时还结合实际网络的运行特点,研究了基于上述方法的多智能体网络管理系统实现问题,利用简单网络管理协议(simple network management protocol,SNMP)及远程终端会话协议(telecommunication network protocol,TELNET)实现了网络故障监测、诊断和故障处理的闭环网络管理.经系统实例研究表明,该网络管理系统不仅具有良好的智能和自学习能力,而且有效地缩短了网络故障的响应及处理时间,提高了网络运行的可靠性.  相似文献   

5.
网络故障极为普遍,故障种类也十分繁杂。如果把网络的常见故障进行归类查找,那么无疑能够迅速而准确地查找故障根源,解决网络故障。本文主要就网络常见故障分层诊断进行了阐述,并介绍了网络故障诊断常用的网络命令的功能及其实际应用。  相似文献   

6.
基于模糊Hamming网络的模式识别的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
探讨了一种模糊Hamming网络,它通过设置阈值对隐含层的神经元进行择优来代替模糊ART网络的搜索循环过程,克服了模糊ART网络在处理大样本问题时搜索时间长的问题,同时保持了模糊ART的良好性能.对该网络进行了模式识别实验,并与模糊ART进行了比较性试验,结果表明,该网络具有良好的分类能力和较高的学习效率.  相似文献   

7.
基于SNMP的网络故障管理技术的实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了SNMP的网络管理的模型,对网络故障管理的步骤进行了探讨,并在此基础上阐述了基于SNMP协议的网络故障检测方法,从而实现了对网络故障的及时发现。  相似文献   

8.
依据时间序列理论,重点考虑CDMA的固有网络特性,提出了一种连续的预测模型。该模型根据CDMA网络小区的非平稳时间序列接入特点,建立了一种基于历史数据与采样数据相互补充的预测模式。为了提高模型的收敛性,根据偏微分方程的最大值对采样数据进行平滑处理。该模型充分考虑了CDMA网络运行的周期性、随机性以及突发性,可获得良好的自适应性,较好地消除了突变数据的影响。该模型可以及时准确预测一段时间内的网络负载,确定参数调整方案,提前调整QoS参数,预防性的均衡系统负载能防止QoS效果出现大的抖动,提高接入率。试验结果表明,该模型能够以较小的计算代价有效提高CDMA网络的QoS性能。  相似文献   

9.
基于神经网络的UTRAN网络质量综合评价   总被引:9,自引:2,他引:9  
为了评价3G无线网络UTRAN的运行质量,给出了3G无线网络UTRAN质量用户感知关键指标, 提出了利用基于前向单隐层BP神经网络方法的UTRAN网络质量综合评价模型. 该模型采用模糊综合评价算法构造训练样本集. 对比模糊综合评价算法对3G试验测试数据和该模型的评价结果可以看出,该模型能稳定、一致、可重复地评价UTRAN网络质量.  相似文献   

10.
分析了多层混合网络管理环境,在面向业务的网络/业务模型的基础上,提出了多层混合网络业务关联模型,并基于该模型讨论了多层混合网络的综合管理技术.  相似文献   

11.
BP神经网络的模糊改进及应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.  相似文献   

12.
结合粗糙集和模糊神经网络提出了一种粗糙模糊神经网络识别器的模型.该模型根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计.粗糙模糊神经网络识别器的输入层、两个隐含层、输出层的神经元个数分别根据决策表的约简结果、离散结果和分类规则、决策属性决定.将该识别器用于车牌字符识别,实验表明:该方法比粗糙集规则匹配识别方法识别率提高了18%,比BP神经网络识别方法识别率提高了2.7%.  相似文献   

13.
目的为了提高生产效率、降低成本、安全生产,通过对铝电解故障进行有效的检测和预报,减少铝电解过程中阳极效应、热槽、冷槽故障的发生.方法通过对铝电解故障发生机理和故障发生时相关特征量变化趋势的分析,基于模糊逻辑理论。建立了多级模糊故障检测模型,采用BP神经网络建立了故障分类模型,实现对铝电解故障的检测和预报.结果降低了模糊系统的维度,减少了规则数量,采用多级模糊与神经网络相结合的故障诊断预报的方法,提前了预报时间,提高了预报准确率.结论铝电解模糊神经网络故障诊断方法,有效地降低铝电解的故障发生率,降低了能耗,提高了铝的产量和质量,具有良好的应用前景.  相似文献   

14.
采用一种结合小波变换和神经网络原理的模型,来识别电力系统短路故障.用小波变换提取测量信号的特征量,作为多层前向神经网络的输入.对不同的输出要求,采用不同的神经网络,判断出发生故障的相别、性质和位置.实验结果表明,该模型是有效、可行的.  相似文献   

15.
改进Elman网络的逼近性质研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了能够用于非线性系统建模的一种新型回归网络,该网络是Elman网络的改进,由输入层、隐层和输出层构成.输入层由外部输入和内部状态层组成,隐层到状态层的连接是任意的,因此在逼近系统时,改进的Elman网络比Elman网络有更多记忆空间.同时证明了改进的Elman网络能够逼近一定时间内的非线性系统的输出轨线,提出了利用动态反向传播算法训练神经网络的前向和反向权值,仿真结果验证了该方案的有效性.  相似文献   

16.
针对凝汽器故障的特点,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法.模糊神经网络是模糊系统与神经网络相结合的产物,它利用两者的长处,提高了整个系统的学习能力和表达能力,既具有学习、联想、自适应性,又能进行模糊推理.仿真结果表明,所提出的诊断方法能有效地诊断凝汽器故障,且具有良好的应用前景.  相似文献   

17.
提出了一种利用小波变换提取信号特征,并结合神经网络来识别电力系统短路故障的方法.该方法首先对测量信号作小波变换,提取特征量,作为多层前向神经网络的输入.对不同的输出要求,提出采用不同的神经网络,判断出发生故障的相位、性质和位置.  相似文献   

18.
该文根据模糊神经网络的特性结合汽车故障诊断的技术,根据监控排放标准,采用个人手持式故障诊断仪获取数据流,T-S模糊逻辑与神经网络结合,训练模糊神经网络,进行故障诊断。使用误差反馈算法和模糊理论训练神经网络,根据训练完成的T-S模型对汽车防抱死系统故障进行诊断。体现了其诊断的准确性强和适用性广的特性。  相似文献   

19.
油中溶解气体分析法(Dissolved Gas Analysis,DGA)是判断变压器内部故障的重要方法之一。针对传统基于浅层的机器学习方法在变压器故障诊断中存在的特征提取和泛化能力方面的不足,提出了一种基于卷积神经网络的变压器故障诊断方法。利用网络中的卷积层对油中溶解气体进行特征转换,结合池化层强化重要特征的能力,对故障敏感特征进行提取。通过实验研究了卷积核数目、卷积核大小、池化层、网络深度对模型诊断性能的影响。通过混淆矩阵、ROC曲线和PR曲线对比分析了卷积神经网络模型、支持向量机(Support Vector Machine,SVM) 模型、BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型。实验结果表明,卷积神经网络模型的诊断性能更为优秀。  相似文献   

20.
电力变压器故障诊断的人工神经网络方法   总被引:4,自引:1,他引:3  
电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义.在介绍人工神经网络(ANN)和模糊理论的基本工作原理的基础上,针对变压器故障诊断的特点,运用油中溶解气体分析法(DGA),采用分块化的反向传播神经网络(BP),建立了变压器故障诊断的神经网络模型.通过训练和实际测试,表明了这一方法的有效性和可行性.  相似文献   

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