可靠性神经网络评价论文_屈志坚,刘菁,姚嵘,孙蕊,史景超

导读:本文包含了可靠性神经网络评价论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,可靠性,算法,评价,作业,人因,蒙特。

可靠性神经网络评价论文文献综述

屈志坚,刘菁,姚嵘,孙蕊,史景超^[1]（2019）在《基于BP神经网络的配电网供电可靠性风险隐患动态评价模型研究》一文中研究指出基于BP神经网络建立配电网供电可靠性风险隐患的动态评价模型,识别影响配电网安全运行的关键风险因素,量化评估风险发生概率及严重程度,确定风险等级,有助于在复杂环境下对重大风险隐患实施动态评价和预防预控,减少配电网故障发生,减轻故障影响,切实提高配电网供电可靠性水平。(本文来源于《现代经济信息》期刊2019年18期）

王彪龙,孟凡利,曾超,郭将,刘晓^[2]（2019）在《基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价方法》一文中研究指出将BP神经网络良好的非线性函数拟合能力,以及粒子群算法(PSO)良好的非线性优化性能相结合,提出一种基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价新方法。新方法的整体布局是以BP神经网络作为滑坡可靠性分析的响应面函数,在内部实现细节上,针对传统BP神经网络权值和阈值更新过程中容易陷入局部最优特点,采用自然选择粒子群算法来替代标准BP神经网络内置的最速梯度下降法,以达到进一步优化网络的目的。以贵州省马达岭HP1滑坡为例,验证该方法的优越性,结果证明:(1)该文提出的自然选择PSO-BP算法全局拟合能力更强,构造出的响应面误差更小;(2)降雨对于该边坡可靠性的影响小于地震,敏感性低;(3)天然工况下的HP1处于稳定状态,饱和、天然地震工况下处于低危险状态。(本文来源于《中外公路》期刊2019年03期）

邓杨扬,王少华,张亮星^[3]（2019）在《供应链二级可靠性评价的BP神经网络应用研究》一文中研究指出以制造业供应链为研究对象,基于不确定性提出二级供应链可靠性评价模型,通过算例仿真验证模型可靠性诊断结果的合理性,最后提出针对结果的反向改进方案。二级模型是在一级模型的基础上,针对具有不确定性因素的一级评价指标,提出决定其性能的二级评价指标的优化模型,具有更高精度和更好的反向改进能力。BP神经网络作为一种成熟的工具具有强大的学习能力,经过大量历史数据的学习能够很好应用在诊断领域,应用算例得出结果与专家系统评价结果相符。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年S1期）

董彦军,刘平,辛锐,李超^[4]（2019）在《基于退火算法优化的BP神经网络的电力通信网业务可靠性评价》一文中研究指出对于规模越来越大的电力通信网来说,快速预测和把握可靠性对其发展具有至关重要的作用。对可靠性的定量化度量的研究,多为对实际操作中人工进行业务评价,这里根据电力通信网故障影响因素,从设备层和光缆层构建了故障时长预测指标体系,对其中的每个指标进行量化。然后基于此指标体系,利用BP神经网络模型和基于退火算法优化的BP神经网络进行预测构建了定量化的可靠性模型,给出了度量可靠性的方法,为可靠性量化评价提供了一种解决方法。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年05期）

何蕾,李在蓉,李京,温凯,虞维超^[5]（2018）在《基于BP神经网络与蒙特卡罗法的储气库单元可靠性评价》一文中研究指出储气库是天然气用气调峰、平衡管网、能源战略储备的重要手段,对储气库注采气过程可靠性展开定量评价,有利于储气库运行管理、供气能力评估。以储气库实际运行过程中各单元的运行工况、运行时间为前提条件,采用蒙特卡罗抽样方法表征单元几何尺寸、运行工艺参数的波动情况,对影响储气库注采气量关键单元的可靠性进行建模。为了规避蒙特卡罗抽样次数不足带来的影响,同时缩短单元可靠性模型运算时间,在储气库单元计算模型中引入BP神经网络算法。以储气库工艺参数、运行时间为输入变量,以蒙特卡罗法计算单元的可靠度为输出值,应用BP神经网络算法建立单元可靠度模型。结合某储气库的工况条件、单元设备基础参数,对其中关键设备单元的运行可靠性进行计算,验证了该方法的有效性。(本文来源于《油气储运》期刊2018年10期）

马丽丽,王芳,李梨榕^[6]（2018）在《基于AHP-BP人工神经网络的型号装备可靠性设计质量评价方法研究》一文中研究指出根据目前型号装备技术设计质量方面的评估需要,该文在型号装备层次分析评估方法的基础上,建立了可靠性设计指标评价体系,构建了AHP-BP神经网络评估模型。通过对AHP-BP神经网络样本选取和学习,并利用学习后的模型输出与传统神经网络输出结果对比分析,证明了该神经网络模型的可行性。(本文来源于《电子质量》期刊2018年06期）

张峤,邓贵仕^[7]（2015）在《Levenberg-Marquardt神经网络在煤矿作业人员人因可靠性评价中应用研究》一文中研究指出依据人因可靠性原理、事故致因理论,结合煤矿生产系统的特点,提出了观测可靠度的概念,确立了一系列便于统计和赋值的人因可靠性评价指标.针对人因失误事件过程的动态性、复杂性以及数据的不完整性,利用BP神经网络对非线性动态系统的自学习性和自适应性的特点,建立了基于BP神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价模型.运用Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络,克服了收敛速度慢,容易陷入局部极小点的缺点,提高了预测精度和稳定性.对于岗位工龄短或有效记录不足的煤矿作业人员,采用BP神经网络模型进行了人因可靠性评价.评价结果表明,基于BP神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价方法具有较好的适用性和可行性.(本文来源于《大连理工大学学报》期刊2015年04期）

张峤,邓贵仕^[8]（2015）在《煤矿作业人员人因可靠性的径向基神经网络评价模型研究》一文中研究指出依据人因可靠性原理、事故致因理论,结合煤矿生产系统的特点,提出了观测可靠度的概念,确立了一系列便于统计和赋值的人因可靠性评价指标。针对人因失误事件过程的动态性、复杂性以及数据的不完整性,利用径向基(RBF)神经网络学习速度快、抗干扰能力强的特点,建立了基于RBF神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价模型。对于岗位工龄短或有效记录不足的煤矿作业人员,利用训练好的RBF神经网络模型进行人因可靠性评价,经过实例验算证实了模型的可信性。(本文来源于《中国安全生产科学技术》期刊2015年05期）

何双双,李振璧,吴会祥^[9]（2015）在《RBF神经网络在矿井通风系统可靠性评价中的应用》一文中研究指出根据影响矿井通风系统的各因素,建立了一个基于RBF神经网络的矿井通风系统可靠性评价新模型。利用Matlab编程来确定各个参数,预测速度和精度明显提升,同时还使操作流程简化。经检验,实际情况与预测结果相符,所建立的RBF神经网络完全可以映射系统的可靠性等级,该方法简单易操作,有一定的应用价值。(本文来源于《煤矿机械》期刊2015年02期）

卢国斌,陈鹏,张俊武^[10]（2014）在《BP神经网络的通风系统可靠性评价》一文中研究指出为了找到一种更加准确、快速评价矿井通风系统可靠性的方法.通过定量分析影响矿井通风系统的各因素,建立完整有效的评价指标体系.利用BP神经网络映射评价指标体系和可靠性等级之间的非线性关系,建立评价模型,由Matlab编程确定评价模型各参数,提高了预测速度和精度.用Visual Basic建立了图形用户界面,简化操作流程.结果表明:该评价指标体系结构完整,能够充分描述通风系统的安全状况.所建立的BP神经网络可以正确映射通风系统可靠等级,且仅通过图形用户界面即可完成矿井通风系统安全可靠性的预测工作.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2014年01期）

可靠性神经网络评价论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

将BP神经网络良好的非线性函数拟合能力,以及粒子群算法(PSO)良好的非线性优化性能相结合,提出一种基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价新方法。新方法的整体布局是以BP神经网络作为滑坡可靠性分析的响应面函数,在内部实现细节上,针对传统BP神经网络权值和阈值更新过程中容易陷入局部最优特点,采用自然选择粒子群算法来替代标准BP神经网络内置的最速梯度下降法,以达到进一步优化网络的目的。以贵州省马达岭HP1滑坡为例,验证该方法的优越性,结果证明:(1)该文提出的自然选择PSO-BP算法全局拟合能力更强,构造出的响应面误差更小;(2)降雨对于该边坡可靠性的影响小于地震,敏感性低;(3)天然工况下的HP1处于稳定状态,饱和、天然地震工况下处于低危险状态。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

可靠性神经网络评价论文参考文献

[1].屈志坚,刘菁,姚嵘,孙蕊,史景超.基于BP神经网络的配电网供电可靠性风险隐患动态评价模型研究[J].现代经济信息.2019

[2].王彪龙,孟凡利,曾超,郭将,刘晓.基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价方法[J].中外公路.2019

[3].邓杨扬,王少华,张亮星.供应链二级可靠性评价的BP神经网络应用研究[J].机械设计与制造.2019

[4].董彦军,刘平,辛锐,李超.基于退火算法优化的BP神经网络的电力通信网业务可靠性评价[J].微型电脑应用.2019

[5].何蕾,李在蓉,李京,温凯,虞维超.基于BP神经网络与蒙特卡罗法的储气库单元可靠性评价[J].油气储运.2018

[6].马丽丽,王芳,李梨榕.基于AHP-BP人工神经网络的型号装备可靠性设计质量评价方法研究[J].电子质量.2018

[7].张峤,邓贵仕.Levenberg-Marquardt神经网络在煤矿作业人员人因可靠性评价中应用研究[J].大连理工大学学报.2015

[8].张峤,邓贵仕.煤矿作业人员人因可靠性的径向基神经网络评价模型研究[J].中国安全生产科学技术.2015

[9].何双双,李振璧,吴会祥.RBF神经网络在矿井通风系统可靠性评价中的应用[J].煤矿机械.2015

[10].卢国斌,陈鹏,张俊武.BP神经网络的通风系统可靠性评价[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2014

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