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基于神经网络的病态线性方程组求解
1
作者 李鹏飞 张强 王辉 《计算机与数字工程》 2025年第3期632-636,691,共6页
病态线性方程组在其系数矩阵或者右端向量存在误差时,数值解存在不稳定甚至会失真等问题。针对此类问题,以病态线性方程组的系数矩阵为神经网络输入,方程组的解为神经网络权值,设计了SFNN(Single Layer Feedforward Neural Network)。该... 病态线性方程组在其系数矩阵或者右端向量存在误差时,数值解存在不稳定甚至会失真等问题。针对此类问题,以病态线性方程组的系数矩阵为神经网络输入,方程组的解为神经网络权值,设计了SFNN(Single Layer Feedforward Neural Network)。该SFNN算法,采用交叉熵代价函数作为神经网络优化的目标函数,梯度下降法作为神经网络学习算法,完成对病态线性方程组的求解。最后,分别以希尔伯特、范德蒙和帕斯卡矩阵为系数矩阵构建的病态线性方程组作为测试实例,对SFNN算法进行了验证。实验结果表明,该算法对严重病态线性方程组的求解是有效的。 展开更多
关键词 单层前馈神经网络 病态线性方程组 高斯白噪声 梯度下降法
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基于GLM模型和神经网络研究芳烃化合物对藻类毒性 被引量：4
2
作者 杨胜龙 邬旸 +2 位作者 于红霞 王连生 王翠华 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1487-1496,共10页
工业的快速发展和溢油事故的频繁发生所产生的大量芳烃化合物正威胁海洋生态系统的健康,建立芳烃化合物物化性质与小球藻急性毒性间的非线性模型,是预测未知芳烃化合物对藻类毒性的主要手段之一.本研究以实验获取的25种芳烃化合物对小球... 工业的快速发展和溢油事故的频繁发生所产生的大量芳烃化合物正威胁海洋生态系统的健康,建立芳烃化合物物化性质与小球藻急性毒性间的非线性模型,是预测未知芳烃化合物对藻类毒性的主要手段之一.本研究以实验获取的25种芳烃化合物对小球藻96h的毒性数据为基础,采用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法,在6-311G**基组上全优化计算25种芳烃化合物结构参数和热力学参数,通过逐步广义线性回归(GLM)、小波神经网络(WNN)和T-S模糊神经网络(T-SFNN)等方法,对芳烃化合物物化性质和藻类抑制毒性的非线性关系进行拟合和逼近.F检验表明,逐步GLM方程是显著的(p<0.001).配对t检验表明,GLM、WNN、T-SFNN3种模型都是可信的;决定系数(R2>0.96)表明3个模型具有很高的精确性.上述结果证明本文建立的模型具有良好的拟合度和解释能力,可以预测未知芳烃化合物对小球藻的急性毒性.模型误差计算结果表明,WNN的精度最高(mse=0.0076,mae=0.0533),采用WNN方法进行建模,预测未知芳烃化合物对小球藻的急性毒性是最合适的. 展开更多
关键词 小球藻 GLM WNN T-sfnn 毒性
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随机模糊神经网络模型预测铁水硅含量 被引量：1
3
作者 李启会 龚淑华 刘祥官 《嘉兴学院学报》 2007年第3期36-40,共5页
该文在考虑了具有模糊化和非模糊化的模糊逻辑系统用于高炉铁水含硅量[Si]时各种噪声干扰的同时,把模糊数学理论和随机系统理论结合在一起,建立了一种新的高炉铁水含硅量[Si]的智能预报模型,该模型是由非单值模糊化、模糊规则库、模糊... 该文在考虑了具有模糊化和非模糊化的模糊逻辑系统用于高炉铁水含硅量[Si]时各种噪声干扰的同时,把模糊数学理论和随机系统理论结合在一起,建立了一种新的高炉铁水含硅量[Si]的智能预报模型,该模型是由非单值模糊化、模糊规则库、模糊推理机、特殊非模糊化构成的随机模糊神经网络逻辑系统.通过结合莱钢1号高炉实时在线采集的生产数据,进行仿真研究,结果表明,该套模型能够很好地预测高炉铁水含硅量[Si]. 展开更多
关键词 高炉 铁水含硅量 预测 sfnn模型
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随机模糊神经网络在公司收益预测中的应用 被引量：2
4
作者 邵建军 柯大钢 王军平 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第5期749-751,755,共4页
系统介绍了随机模糊神经网络(SFNN)并将其用于上市公司每股收益的分类和预测,以解决一般的预测方法没有考虑到输入输出数据含有“噪声”的现实问题。文中选取了300家当前正在上海或深圳证券交易所上市的公司作为样本,用随机模糊神经网... 系统介绍了随机模糊神经网络(SFNN)并将其用于上市公司每股收益的分类和预测,以解决一般的预测方法没有考虑到输入输出数据含有“噪声”的现实问题。文中选取了300家当前正在上海或深圳证券交易所上市的公司作为样本,用随机模糊神经网络对其每股收益的分类和预测进行了仿真研究,并将仿真结果与用模糊神经网络(FNN)的仿真结果进行了对比,结果显示用随机模糊神经网络的仿真效果较好。这对于投资者合理把握投资机会,正确投资以获得更高的收益有着一定的现实意义。 展开更多
关键词 随机模糊神经网络 分类和预测 模糊神经网络 每股收益
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基于邻域粗糙集的气象因子选择在虾塘水温预测中的应用 被引量：2
5
作者 胡晶晶 罗永明 +3 位作者 张纲强 匡昭敏 谢映 曾行吉 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期732-740,共9页
基于邻域粗糙集对影响虾塘水温变化的气象因子进行选择,并选取模型预测虾塘水温,为南美白对虾养殖趋利避害提供科学参考。首先,将平均气温、最高气温、最低气温、降水量、气压、2 min风速、10 min风速和瞬时风速等8个气象因子组合输入S... 基于邻域粗糙集对影响虾塘水温变化的气象因子进行选择,并选取模型预测虾塘水温,为南美白对虾养殖趋利避害提供科学参考。首先,将平均气温、最高气温、最低气温、降水量、气压、2 min风速、10 min风速和瞬时风速等8个气象因子组合输入SFNN模型(单隐层前馈神经网络模型)、高斯回归模型和岭回归模型进行虾塘水温预测,选取预测效果最好的SFNN模型为本研究预测模型。然后,运用邻域粗糙集和熵理论,考虑气象因子和虾塘水温之间的相关性、冗余性和交互性,选出影响虾塘水温变化的主要气象因子。最后,利用选出的主要气象因子和SFNN模型实现虾塘水温预测。将基于邻域粗糙集选出的5个气象因子组合与8个气象因子组合,以及8个气象单因子分别输入SFNN模型,预测结果表明:邻域粗糙集选出的5个气象因子组合预测结果最好,其预测均方根误差、均方误差、平均绝对误差最小,分别为1.1211、1.2569和0.8938,决定系数(R2)为0.7916;在气象单因子中,气压对虾塘水温的预测结果较好。因此,基于邻域粗糙集选出的5个气象因子组合,通过SFNN模型进行虾塘水温预测结果最好,此方法在南美白对虾养殖趋利避害、防灾减灾中具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 虾塘水温 气象因子 邻域粗糙集 sfnn模型
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基于Sugeno型模糊神经网络和互补滑模控制器的双直线电机伺服系统同步控制 被引量：26
6
作者 金鸿雁 赵希梅 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第13期2726-2733,共8页
针对高精密直驱龙门定位平台的双直线电机伺服系统的位置同步控制问题,提出一种Sugeno 型模糊神经网络(SFNN)同步补偿器和互补滑模控制器(CSMC)相结合的控制方法。建立了含有参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性的永磁直线同步电机(PM... 针对高精密直驱龙门定位平台的双直线电机伺服系统的位置同步控制问题,提出一种Sugeno 型模糊神经网络(SFNN)同步补偿器和互补滑模控制器(CSMC)相结合的控制方法。建立了含有参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性的永磁直线同步电机(PMLSM)动态模型,采用广义滑模面和互补滑模面相结合的方式来设计CSMC。CSMC 可有效抑制参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性的影响,削弱传统滑模控制器(SMC)存在的抖振现象,减小系统的跟踪误差,实现高精度位置跟踪。同时,利用SFNN 同步补偿器解决双直线电机间动态参数不匹配问题及耦合现象,SFNN 同步补偿器可对每个轴进行误差补偿,从而减小位置同步误差,保证系统实现同步控制。实验结果表明,该控制方法可明显减小系统的跟踪误差和同步误差,进而改善轮廓加工精度。 展开更多
关键词 双直线电机伺服系统 Sugeno型模糊神经网络 互补滑模控制器 不确定性 同步控制
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