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Kernel PCA与BP神经网络相结合的变压器故障诊断
核主成分分析 BP神经网络 电力变压器 故障诊断
2010/9/1
为了提高变压器故障诊断的准确率和抗干扰能力，提出一种基于核特征量的BP神经网络故障诊断模型。通过核主成分分析将故障样本从低维的特征空间非线性地映射到高维的核空间，提高了样本的可分性，然后以核特征量作为BP神经网络的输入特征量，建立变压器故障诊断模型。实验对比了结构相似、输入量不同的BP神经网络，结果表明采用核特征量的诊断模型具有更好的诊断效果和抗干扰能力。
基于PCA和改进BP网络的降雨预报模型研究
主成分分析 BP网络 降雨预报
2009/7/21
在主成分分析法和改进BP网络相结合的基础上，进行降雨预报模型的研究。先由主成分分析法降低原始气象数据的维数，然后利用改进BP网络有效地学习气象样本数据中蕴含的内在规律。研究结果显示，该降雨预报模型训练效率高，预报效果好。
基于PCA和神经网络的识别方法研究
主成分分析 神经网络 模式识别
2009/6/24
在计算机集成制造系统环境下，质量控制图是统计过程控制的重要工具，实际应用中最困难的是识别出控制图中由于异常因素造成的不同异常模式。针对这一问题展开研究，用主成分分析法作为前处理过程进行样本集的选择与优化，提出了基于PCA_改进BP算法的控制图模式智能识别方法。