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高斯和声粗糙集BNN光纤管道泄漏监测: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2016年第9期37卷 2559-2564页; 作者：杨兴越刘庆红赵凯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; 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;...; 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。; 来源：详细信息评论

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