1、国际神经网络研讨会:知识盛宴与前沿探索

ISNN 2011神经网络前沿进展

国际神经网络研讨会:知识盛宴与前沿探索

1. 研讨会概况

ISNN 2011,即第 8 届国际神经网络研讨会,于 2011 年 5 月 29 日至 6 月 1 日在中国桂林盛大举行。这一研讨会是 ISNN 系列的延续,此前分别在大连、重庆、成都、南京、北京、武汉和上海举办。经过多年发展,ISNN 已成为在地区和全球范围内颇具影响力的神经网络会议系列,其受欢迎程度和质量不断提升。

此次研讨会旨在为科学家、工程师和教育工作者提供一个高级别的国际论坛,以展示神经网络研究和在不同领域应用的最新成果。会议设有由全球知名学者主讲的全体大会报告、涵盖广泛主题的常规会议以及聚焦热门话题的特别会议。

研讨会共收到来自六大洲 30 个国家和地区的 1181 位作者提交的 651 篇论文。经过程序委员会成员和评审专家的严格评审,最终挑选出 215 篇高质量论文收录于研讨会论文集。在此,我们要衷心感谢所有参与 ISNN 2011 评审工作的人员,感谢他们为研讨会付出的时间和精力。同时,也要感谢中国国家自然科学基金、中国科学院自动化研究所、香港中文大学和美国伊利诺伊大学芝加哥分校的资金支持,以及出版商 Springer 在将论文集纳入著名的《计算机科学讲义》系列方面的合作。

2. 组织架构

ISNN 2011 的成功举办离不开完善的组织架构,以下是各主要委员会及其成员:
- 大会主席
- Marios M. Polycarpou(塞浦路斯大学,塞浦路斯)
- Paul J. Werbos(美国国家科学基金会,美国)
- 顾问委员会主席

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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