20、油气管道安全评估与智能电网大数据管理技术解析

油气管道安全评估与智能电网大数据管理技术解析

油气管道安全评估中的计算智能技术

在油气管道安全评估领域，计算智能技术正发挥着越来越重要的作用。这些技术涵盖了数据挖掘、人工神经网络以及混合神经模糊系统等，旨在检测管道缺陷、估算其尺寸并识别严重程度。

混合神经模糊系统技术

• 神经模糊分类器 ：有研究提出了一种用于埋地管道缺陷分类的神经模糊分类器。它通过提取分割后的埋地管道图像特征，将模糊隶属函数与投影神经网络相结合。模糊隶属函数处理特征变化，而投影神经网络则保证了良好的学习效率。当特征值变化较大时，输入特征会先转换为模糊化数据，再输入到投影神经网络。该投影网络结合了受限库仑能量（RCE）网络和反向传播方法的优点。RCE 等超球体分类器会在训练数据点周围放置超球形原型并调整其半径，神经网络输入会投影到更高维度的超球体上，输入和权重向量都限制在这个超球体上。神经网络通常要经过训练和测试两个阶段。在训练阶段，使用监督学习为训练输入向量分配范围在 [0,1] 的输出隶属度值，每次隶属度分配的误差会反馈回来，适当更新网络的连接权重。反向传播误差是相对于每个期望输出计算的，期望输出是表示输入向量属于某一类别的隶属度值。模糊网络的测试阶段与传统网络相当。
• 基于特征提取和神经模糊算法的图像分类 ：还有研究提出了使用特征提取和神经模糊算法对地下管道扫描图像进行分类的方法。其模糊 ANN 模型有三个模块，即模糊输入模块、神经网络模块和模糊输出模块。神经网络模块是传统的前馈人工神经网络，本研究使用了带有反向传播训练算法的简单三层网络。为提高收敛速度，使用了动量项和改进的反向传播训练规则（de