公开(公告)号：CN114118339A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111337282.0

申请日：2021-11-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 丛玉良 ,  王皓 ,  赵欣宇 ,  孙闻晞 ,  刘慧敏 ,  孙淑娴

IPC: G06N3/00 ,  G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟算法改进ResNet的无线电调制信号识别分类方法，首先处理训练数据集，设计ResNet网络训练模块，搭建ResNet训练网络和连接方式；其次根据布谷鸟算法相关步骤，设计CS寻优模块；然后进行无线电调制信号模型训练，并融合布谷鸟算法寻优模块不断迭代寻优，得到待优化目标超参数的优质解，残差网络根据优质解改进相关参数；最后经过训练后的网络输出准确率、混淆矩阵等，作为识别分类效果的指标，本方法采用CS算法优化初始参数设置，改变了以往凭借经验手动设置初始值不合理时影响网络训练效果及最终识别分类准确率的情况，通过迭代优化得到合适的初始权值，有效地改进了传统的ResNet训练的缺陷，同时具有很好的工程价值。

公开(公告)号：CN110889564A

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201911290170.7

申请日：2019-12-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 丛玉良 ,  朱路飞 ,  薛科 ,  赵欣宇 ,  孙闻晞 ,  王浩 ,  冯达

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明设及一种基于MKPCA-RBFNN的短期电力负荷预测方法，该方法采用混合核主成成分分析与径向基神经网络模型的结合，通过混合核主成成分分析法对电力负荷数据进行降维处理，训练径向基神经网络模型，得到电力负荷预测数据。本发明提出的方法在处理复杂的电力负荷数据时，很好的适应了电力负荷数据的变化，有效的提高了电力负荷的预测精度。