彭姝迪
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
- 供职机构：重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于热电类比的变压器绕组热点温度计算仿真模型
- 电力变压器是电网中最重要和最关键的设备之一。变压器运行时,内部温度分布不均匀。变压器绕组最热区域达到的温度即绕组热点温度,是影响变压器负载能力和绕组绝缘寿命的重要因素,也是变压器绕组设计优劣的一个重要指标。因此监测变压器...
- 李孟励陈伟根彭姝迪梁亚峰
- 文献传递
- 一种气体传感器阵列检测模式识别新方法被引量：8
- 2010年
- 针对气体传感器阵列检测模式识别方法中BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部极小值的问题,构建了一种免疫神经网络:采用免疫算法对BP神经网络的权值进行全局搜索优化,再用BP算法进行局部搜索,并将其用于传感器阵列信号模式识别中。采用正交试验法设计神经网络的学习样本,在保证神经网络学习精度的同时减少了样本的数量。结果表明,该模式识别方法能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,克服了传统BP神经网络存在的不足,提高了网络的训练速度和气体的检测精度。
- 陈伟根齐辉王有元彭姝迪
- 关键词：气体传感器阵列模式识别免疫神经网络正交试验设计
- 改进SVR及其在传感阵列模式识别中的应用被引量：1
- 2011年
- 针对传统神经网络模式识别中存在网络结构难于确定、过学习、收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足及标准支持向量回归机中未考虑各样本重要性的差异问题,结合变压器油中多组分气体监测传感器阵列,将改进型支持向量回归机应用于气体传感器阵列信号模式识别中。实验结果表明,改进后的模式识别方法在预测精度和泛化能力上都较传统神经网络和标准支持向量回归模式识别方法有明显提高,有效地解决了多组分气体监测传感器的交叉敏感问题。
- 陈伟根彭姝迪王有元郝迈
- 关键词：改进支持向量机泛化能力模式识别
- 基于支持向量机的气体传感阵列模式识别方法研究
- 随着科学技术的进步和工业生产的发展,对气体的检测不仅要求快速、准确,而且还要求检测能够在线进行。由于气体传感器普遍存在交叉敏感,单一气体传感器无法对多种气体进行准确的定性识别和定量检测。因此,将多个气体传感器组成阵列与模...
- 彭姝迪
- 关键词：模式识别油中溶解气体支持向量机
- 文献传递
