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1.
以云计算环境下跨组织协同中服务提供者(SP)与服务消费者(SC)的深度信任推理及演化过程为研究对象,通过构建服务直接交互信任关系为主、公共信誉反馈为辅的QoS评价及修正方法,建立支持复杂跨组织协同的基于深度信任推理的服务组合策略。该策略在前期研究基础上,利用概率密度函数来表征服务实体间的信任度,通过研究基于概率密度函数的服务间接信任关系的计算、传递及合并方法,最后设计了基于深度信任推理的服务组合算法。仿真实验表明:该方法能有效评价服务参与者的信任度,提高复杂跨组织协同环境中服务组合的质量。  相似文献   
2.
用于变压器故障特征气体分析的气敏阵列传感系统   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出将气敏元件阵列技术和径向基函数神经网络(Radial Basis FunctionNeuralNetwork,RBF-NN)相结合,以检测电力变压器油中的4种微量故障特征气体(1*10^-6-10*10^-6级H2、C2H4、C2H2和50*10^-6级CO)。实验结果表明,与目前基于误差反向传播算法(ErrorBack-PropagationAlgorthm,BP)神经网络的气体分析结果相比  相似文献   
3.
采用神经网络数据融合改善传感器的静态特性   总被引:13,自引:0,他引:13  
为解决在全桥差动的电桥测量中,环境温度的变化对因桥臂之间的特性差异所造成的测量误差影响显著,而这种影响却又无法用一般的数学式子进行描述的问题,利用神经网络可以学习的功能,将电桥的两个输出电压信号作为标定数据,采用神经网络对标定数据进行处理,从而既提高了电桥测量的环境温度适应范围,也提高了其测量精度.经过神经网络的数据融合,测量误差可由原来的15%下降到2%.  相似文献   
4.
基于径向基函数神经网络法识别变压器油中微量特征气体   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了采用气敏阵列与神经网络技术检测混合气体浓度的一种新方法,并将其应用于探测变压器油中微量特征气体.实验检测了φ(H2) 为0 ~5 ×10 - 6 和φ(C2 H2) 为1 ×10 - 6 ~13 ×10 - 6 的混合气体,结果测得氢气绝对误差最大值为0 .17 ×10 - 6 ,乙炔绝对误差最大值为0 .53 ×10 - 6 .可见,该方法有效地提高了气敏元件的选择性,使混合气体浓度测量的准确性显著提高  相似文献   
5.
采用数据融合处理技术提高传感器的可靠性   总被引:16,自引:2,他引:14  
对非目标参量敏感的传感器性能(如可靠性和精度)通常是比较低的。文中提出采用数据融合处理技术检测影响传感器性能的诸多非目标参量,降低传感器对温度、湿度以及电原电压波动等非目标参量的交叉灵敏度,提高传感器的可靠性与精度。  相似文献   
6.
在讨论应用服务器技术和组件技术的基础上,结合iplanet中间集成框架的开放性、跨平台性、跨语言特性以及EJB业务处理能力,设计实现了一个支持Web分布式应用的电子商务系统,并在实际中得到应用.对电子商务系统体系结构、应用服务器及其安全性问题进行了分析.  相似文献   
7.
基于种群过早收敛程度定量分析的改进自适应遗传算法   总被引:47,自引:2,他引:45  
分析了现有的一些改进算法所提出的评价种群过早收敛程度的指标,讨论了它们的不足,提出了一个概念清楚,运算量小的新指标,并利用该指标给出一种新的交叉概率,变异概率自适应调整策略。仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度,而且还能增强算法的全局收敛性。  相似文献   
8.
模糊神经网络观测器在变压器状态监控中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
把模糊集合理论与神经网络技术相结合设计模糊神经网络观测器,并对变压器运行状态进行动态监控。基于神经网络技术克服了模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性的问题,隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。该方法实现了变压器运行状态监控中模糊规则的自动确定和隶属函数的动态调节,通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。  相似文献   
9.
基于RBF神经网络的混合气体智能检测系统研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于传感器阵列和神经网络构造智能系统用于检测混合气体的低质量分数.传感器阵列获取质量分数为1×10-6~5×10-6范围的H2,C2H4,C2H2混合气体响应和质量分数为5×10-5~3×10-4范围的CO响应.通过RBF神经网络学习改善低质量分数混合气体检测的灵敏度.把传感器响应作为神经网络输入,神经网络输出为H2,C2H4,C2H2和CO的质量分数.实例分析表明,系统能较好地克服低质量分数混合气体检测过程中普遍存在的交叉灵敏度,得到满意的检测结果.  相似文献   
10.
提出了一种图像特征融合新方法,应用于分析和挖掘图像中蕴含的丰富信息.基于神经网络学习功能构建图像特征与内涵之间的映射关系,达到挖掘图像内涵的目的.研究以文物图像为研究对象,选择了100幅古建筑图像,提取图像特征信息及其蕴含的语义信息,构建神经网络学习样本库,训练神经网络学习,实验选取了6幅测试样本,神经网络学习结果验证...  相似文献   
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