高斯和声粗糙集BNN光纤管道泄漏监测

作     者：杨兴越 刘庆红 赵凯 YANG Xing-yue;LIU Qing-hong;ZHAO Kai

作者机构：中国人民解放军空军航空大学航空机械工程学院吉林长春130012 平顶山学院计算机科学与技术学院河南平顶山467000 

基　　金：2014年度河南省科技计划基金项目(142102210225) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2016年第37卷第9期

页      码：2559-2564页

摘      要：为解决长距离管道泄漏监测中干扰多,传统识别算法精度不高的问题,提出一种基于高斯改进和声搜索算法的粗糙集块神经网络。提出一种高斯改进和声搜索算法,利用高斯分布特性对其即兴创作过程进行改进,给出理论分析,保证改进算法的收敛性;利用粗糙集进行采集信号的特征提取预处理,使之适合神经网络处理,简化数据计算量;对粗糙集参数和块神经网络(block neural network,BNN)参数进行编码,利用改进和声搜索算法和实测数据对监控模型进行处理。仿真结果表明,该监控模型可有效对泄漏信号进行识别,精度高,满足实际需要。

主 题 词：高斯 和声搜索 粗糙集 块神经网络 分布式光纤 油气管道 泄漏监测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2016.09.050

馆 藏 号：203190023...