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[发明专利]一种基于MIV和MEA-LVQ神经网络的GIS局部放电识别方法和系统-CN202111330311.0在审
发明人：黄志坚;邹钰洁 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于MIV和MEA‑LVQ神经网络的GIS局部放电识别方法和系统，方法包括将GIS局部放电测试样本输入MIV‑MEA‑LVQ网络中，得到识别结果；其中MIV‑MEA‑LVQ网络的训练过程如下：根据GIS局部放电训练样本，计算得到第一优化样本和第二优化样本，将第一优化样本和第二优化样本输入至第一LVQ网络中计算得到GIS局部放电训练样本中每个特征的MIV值；根据第一优化样本和第二优化样本，使用思维进化算法优化第一LVQ网络结构，得到第二LVQ网络结构；根据MIV值，删除GIS局部放电训练样本中的部分特征，根据剩余特征结合第二LVQ网络结构确定MIV‑MEA‑LVQ网络。
一种基于 miv mea lvq 神经网络 gis 局部放电识别方法系统

[发明专利]一种基于PCA-CNN-LVQ的电压暂降源识别方法-CN202111150656.8在审
发明人：陈堃;姜小涛;汪自虎;李晓东;宋扬;杨宇坤;张玮;李想;吴思若;朱宇超;赵锡正;石可;齐路 -专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种基于PCA‑CNN‑LVQ的电压暂降源识别方法，包括以下步骤：步骤1，构建并训练PCA‑CNN‑LVQ模型：步骤101，采集电压暂降源的电压暂降数据作为样本；步骤102，采用主成分分析法PCA对电压暂降数据进行降维；步骤103，将降维后的电压暂降数据输入到卷积神经网络CNN中提取电压暂降数据特征；步骤104，将电压暂降数据特征输入到学习矢量量化神经网络LVQ中对LVQ进行分类训练；步骤2，通过训练好的PCA‑CNN‑LVQ模型对待识别的电压暂降数据进行分类，得到待识别电压暂降数据的电压暂降类型。
一种基于 pca cnn lvq 电压暂降源识别方法

[发明专利]一种基于LVQ神经网络的高压断路器机械故障识别方法-CN201710969049.1在审
发明人：马宏忠;徐艳;刘勇业;刘宝稳;李思源;宋开胜;李盛翀;吴书煜 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-10-18 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LVQ神经网络的高压断路器机械故障识别方法，包括以下几个步骤步骤1通过加速度传感器对断路器正常状态下的振动信号、故障状态下的振动信号进行采集，并对振动信号做预处理；步骤2对采集到的振动信号进行小波包分解，得到P个频段，P个频段信号分别以能量的形式表示，并进行归一化，构造特征向量，作为LVQ神经网络的输入，其中P为正整数；步骤3将步骤2构造的特征向量输入到LVQ神经网络中，对LVQ神经网络进行训练，当所述LVQ神经网络达到设定迭代步数时，将测试数据输入到训练好的LVQ神经网络，从而判断高压断路器的故障模式。
一种基于 lvq 神经网络高压断路器机械故障识别方法

[发明专利]一种塔式起重机智能检验的方法-CN202210378254.1在审
发明人：周庆辉;谢贻东;孙建民 -专利权人：北京建筑大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：构成数据库；2)基于熵权法和专家调查法的相关因素重要度分析；3)计算整机综合评价系数v；4)基于模糊理论的检验等级量化；5)根据步骤3)得到的综合评价系数v，对样本数据集进行聚类分析，等级分类；6)建立LVQ神经网络；7)采用LVQ神经网络对样本数据集进行训练；8)改进的LVQ神经网络模型；9)采集待检验的塔式起重机数据，形成测试集；10)采用步骤8)得到的改进的LVQ神经网络模型，对测试集进行分级判断；采用改进的LVQ算法，提高判断的准确性，避免误判。
一种塔式起重机智能检验方法

[发明专利]基于LVQ-CPSO-BP算法的煤体瓦斯渗透率预测方法-CN201710121485.3有效
发明人：谢丽蓉;路朋;王晋瑞;高磊;牛永朝;王忠强 -专利权人：新疆大学
申请日： 2017-03-02 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： E21F7/00 文献下载
摘要：基于LVQ‑CPSO‑BP算法的煤体瓦斯渗透率预测方法，提出基于学习向量量化神经网络(LVQ)分类、混沌粒子群算法(CPSO)优化、BP神经网络预测的LVQ‑CPSO‑BP煤体瓦斯渗透率预测方法。确定临界值将煤层埋深划分为两层；基于有效应力与瓦斯渗透率之间存在拐点关系，确定拐点值将有效应力划分为两段；采用LVQ将4个微观样本参数依据拐点特征进行分类识别，采用BP神经网络进行学习训练并输出预测结果,并用CPSO对BP神经网络的权值和阈值进行优化；最后，基于样本案例对本发明构建的LVQ‑CPSO‑BP算法进行了预测结果验证，并与BP算法、GA‑BP算法及PSO‑BP算法预测的结果进行了对比分析。
基于 lvq cpso bp 算法瓦斯渗透预测方法

[发明专利]粒子群优化LVQ神经网络的方法及扰动、谐波检测方法-CN201510310098.5在审
发明人：李加升 -专利权人：湖南城市学院
申请日： 2015-06-08 - 公布日： 2015-09-09 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明涉及信息数据分析技术领域，具体而言，涉及粒子群优化LVQ神经网络的方法及扰动、谐波检测方法。该方法包括：建立粒子群，其中所述粒子群中粒子的位置的分量与所述LVQ神经网络中的连接权值一一对应；利用粒子群迭代算法，迭代更新所述粒子群中所有粒子的位置和速度；当所述粒子群迭代算法达到设定的迭代次数，或，所述LVQ神经网络的实际输出和预期输出的差值满足预设范围时，停止对粒子群中粒子位置和速度的更新。本发明实施例提供的粒子群优化LVQ神经网络的方法及扰动、谐波检测方法，克服了现有LVQ神经网络当拥有一组较为理想的样本之后，训练网络时很可能会遇到不收敛或者收敛速度慢的问题。
粒子优化 lvq 神经网络方法扰动谐波检测

[发明专利]一种基于鲸鱼算法优化LVQ神经网络的欺诈行为检测方法-CN202011536682.X在审
发明人：江远强 -专利权人：百维金科（上海）信息科技有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明涉及互联网金融行业的风控技术领域，尤其为一种基于鲸鱼算法优化LVQ神经网络的欺诈行为检测方法，包括六个步骤：相比于BP、RBF和SOM等神经网络，LVQ神经网络具有结构简单、训练时间短和非线分类处理能力更强等优点，与遗传算法和粒子群算法等优化算法相比，鲸鱼算法参数设置简单、函数寻优能力强，具有全局寻优能力强及收敛稳定性好等特点，本发明中，利用鲸鱼算法优化LVQ神经网络的初始权值来提高LVQ神经网络的全局拟合能力
一种基于鲸鱼算法优化 lvq 神经网络欺诈行为检测方法

[发明专利]一种基于LVQ神经网络的伺服电机故障诊断方法-CN201910467985.1在审
发明人：邱德敏;梁波;范海涛;焦鹏;任东辉;张琪;祝敬乐 -专利权人：中国人民解放军63756部队
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G01R31/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LVQ神经网络的伺服电机故障诊断方法，包括采集测控天线跟踪卫星期间伺服电机的稳态电流，对稳态电流历史数据进行滤波降噪处理并提取特征参数样本，设计、训练和检测神经网络，并通过神经网络对电机故障进行诊断本发明能通过采集到的已标示数据对LVQ神经网络进行训练，实现诊断知识的自动获取，并通过训练得到的LVQ神经网络进行故障自动诊断。
一种基于 lvq 神经网络伺服电机故障诊断方法

[发明专利]基于LVQ神经网络的光学字符识别方法-CN201310709595.3在审
发明人：张煜昕;李永刚;何剑伟;周琳琦;郭力兵;李祥明;茅文浩;李清梅;胡上成;张龙 -专利权人：中国人民解放军63680部队
申请日： 2014-02-28 - 公布日： 2014-04-23 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LVQ神经网络的光学字符识别方法，所述方法包括以下步骤：对待识别字符图像进行预处理，包括图像去噪、字符切分、二值化以及特征提取；将单个字符特征送入LVQ神经网络的输入层，根据竞争算法找到获胜的竞争层神经元并进行拒判检验；将符合判别条件的字符特征输入LVQ神经网络的竞争层进行识别，输出识别结果。
基于 lvq 神经网络光学字符识别方法

[发明专利]基于ICA-LVQ的高压断路器故障诊断方法-CN201910199081.5有效
发明人：黄新波;许艳辉;朱永灿;赵隆;田毅 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明公开了基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断方法，具体按以下步骤实施：步骤1：选取典型的数据样本，按照3:1的比例分为训练集和测试集；步骤2：提取经步骤1所得的训练样本的输入特征向量，采用LDA算法进行降维处理，得到一个新的输入特征向量；步骤3：将步骤2得到的输入特征向量作为构建ICA‑LVQ神经网络的输入，经过训练学习输出故障分类结果，以此建立起基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断模型；步骤4：将步骤3得到的高压断路器故障诊断模型对步骤本发明的基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断方法能够准确实现高压断路器故障诊断。
基于 ica lvq 高压断路器故障诊断方法

[发明专利]一种电网自适应故障定位的方法及相关设备-CN202110454685.7在审
发明人：侯和明;秦丽文;桂海涛;吴凡;骆育腾;覃宗涛;杨鑫;阳国燕;程向辉 -专利权人：广西电网有限责任公司桂林供电局
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种电网自适应故障定位的方法及相关设备，其中方法包括：服务器获取故障数据；服务器根据故障数据提取特征数据；服务器将特征数据输入预设LVQ神经网络获取故障分类；服务器根据故障分类确定故障定位由于LVQ神经网络的网络结构相对于其他神经网络的网络结构较清晰直观，只需要内部单元的相互作用，就能完成较复杂的识别与分类，使得服务器能够通过LVQ神经网络较简易和精准的获取故障点的定位。
一种电网自适应故障定位方法相关设备

[发明专利]一种基于LVQ神经网络的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法-CN201610302021.8在审
发明人：普子恒;张宇娇;方春华;苏攀;智李 -专利权人：三峡大学
申请日： 2016-05-09 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：一种基于LVQ神经网络的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法，建立仿真模型，利用有限元法计算绕组分布参数，并建立雷电冲击下的换流变压器绕组分布参数模型，利用仿真模拟全面的故障情况，得到不同故障情况下的首端电压和中性点电流数据利用求取的不同故障情况的特征参数对LVQ神经网络进行训练，训练完成后的LVQ神经网络就建立了输入的特征参数与输出的故障类型的映射关系，然后按照上述方法处理试验数据，得到试验波形的特征参数，代入训练好的LVQ
一种基于 lvq 神经网络雷电冲击换流变压器绕组故障诊断方法

[发明专利]基于量子遗传优化LVQ神经网络的智慧城市交通流预测方法-CN201911085728.8有效
发明人：张福泉 -专利权人：闽江学院
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于量子遗传优化LVQ神经网络的智慧城市交通流预测方法。通过运用有更优全局解的量子遗传算法，解决了LVQ神经网络对初始权值敏感和容易陷入局部极小值的问题，并提高了收敛速度。结果显示基于QGA‑LVQ神经网络的短时交通流预测具有更好的准确性和实时性，多个数据集上的测试结果验证了其可靠性。
基于量子遗传优化 lvq 神经网络智慧城市通流预测方法

[发明专利]基于LVQ‑GA‑BP的数据手套手势识别算法-CN201710218823.5在审
发明人：李东洁;李洋洋;杨柳 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2017-04-06 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及基于基于LVQ‑GA‑BP的数据手套手势识别算法，通过数据手套对操作者的手势进行采集，再将采集到的数据经LVQ神经网络进行分类处理，然后通过基于GA‑BP神经网络进行网络学习训练，最后将其训练好的算法应用到基于数据手套的手势识别中
基于 lvq ga bp 数据手套手势识别算法

[发明专利]基于GMAPM和SOM-LVQ-ANN的输电线路故障综合识别方法-CN201711451015.X在审
发明人：孙晓明 -专利权人：重庆水利电力职业技术学院
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： G01R31/02 文献下载
摘要：本发明属于电力系统及其自动化技术领域，公开了一种基于GMAPM和SOM‑LVQ‑ANN的输电线路故障综合识别方法，信息提取环节采用GMAPM，处理含有非持续性和/或突变性的直流、基波、谐波和噪声分量的故障电压/电流信号，实现多路故障电压/电流信号的并行分析；特征识别环节采用SOM‑LVQ‑ANN，既具有SOM‑ANN的强自主学习能力和泛化能力，又具有LVQ‑ANN可预先指定故障类型并进行编码的优点。
电力系统输电线路故障电流信号故障电压输电线路异常工况自动化技术领域发展性故障高阻抗故障并行分析非持续性故障类型特征识别信息提取学习能力预先指定噪声分量突变性多路基波谐波环节

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