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一类反馈过程神经元网络模型及其学习算法 被引量:15
1
作者 何新贵 许少华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期801-806,共6页
提出了一种基于权函数基展开的反馈过程神经元网络模型.该模型为三层结构,由输入层、过程神经元隐层和过程神经元输出层组成.输入层完成系统时变过程信号的输入及隐层过程神经元输出信号向系统的反馈;过程神经元隐层用于完成输入信... 提出了一种基于权函数基展开的反馈过程神经元网络模型.该模型为三层结构,由输入层、过程神经元隐层和过程神经元输出层组成.输入层完成系统时变过程信号的输入及隐层过程神经元输出信号向系统的反馈;过程神经元隐层用于完成输入信号的空间加权聚合和激励运算,同时将输出信号传输到输出层并加权反馈到输入层;输出层完成隐层输出信号的空间加权聚集和对时间的聚合运算以及系统输出.文中给出了学习算法,并以旋转机械故障自动诊断问题为例验证了模型和算法的有效性. 展开更多
关键词 过程神经元 反馈过程神经网络 聚合运算 基函数展开 学习算法
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具有时变输入输出函数的反馈过程神经网络及应用 被引量:1
2
作者 丁刚 钟诗胜 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期91-94,99,共5页
针对输入和输出均为时变函数或过程的实际系统建模和仿真问题,提出一种输入和输出均为时变函数的反馈过程神经网络模型.该模型的第1隐层对来自输入层的时变信号进行空间加权聚合和激励运算,并在将其输出传送至第2隐层的同时反馈至输入层... 针对输入和输出均为时变函数或过程的实际系统建模和仿真问题,提出一种输入和输出均为时变函数的反馈过程神经网络模型.该模型的第1隐层对来自输入层的时变信号进行空间加权聚合和激励运算,并在将其输出传送至第2隐层的同时反馈至输入层;第2隐层完成对其时变输入的空间加权聚合、时间累积聚合和激励运算,并将其输出传送至输出层.给出了相应的学习算法,并以实例验证了该模型及其学习算法的有效性. 展开更多
关键词 反馈过程神经网络 时变函数 航空发动机状态监控 学习算法 时间序列预测
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神经网络用于箱体类零件工步自动排序的方法 被引量:6
3
作者 郭占斌 刘海军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期124-126,共3页
为了实现箱体类零件工步的合理排序,应用神经网络的理论和方法,首先对零件工序内加工特征分类编码,然后建立反馈式神经网络模型,进行学习训练后,得出了箱体类零件工步排序的合理方案。该神经网络的各项误差指标均达到了满意的要求,说明... 为了实现箱体类零件工步的合理排序,应用神经网络的理论和方法,首先对零件工序内加工特征分类编码,然后建立反馈式神经网络模型,进行学习训练后,得出了箱体类零件工步排序的合理方案。该神经网络的各项误差指标均达到了满意的要求,说明用这种反馈式神经网络模型求解箱体类零件工步排序问题的可靠性与优越性。 展开更多
关键词 反馈式神经网络 箱体类零件 工步 排序
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不稳定时滞过程的神经网络内模控制方法 被引量:1
4
作者 刘琪 刘伟 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第3期621-624,共4页
不稳定时滞过程在过程工业中较为常见,常规方法难以控制。提出了一种双反馈环控制方法,首先采用内部反馈镇定,然后采用神经网络构造内模控制系统,解决了模型与实际过程存在偏差、不稳定性等问题。仿真结果调节时间短,控制精度高,表明了... 不稳定时滞过程在过程工业中较为常见,常规方法难以控制。提出了一种双反馈环控制方法,首先采用内部反馈镇定,然后采用神经网络构造内模控制系统,解决了模型与实际过程存在偏差、不稳定性等问题。仿真结果调节时间短,控制精度高,表明了神经网络内模控制方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 不稳定时滞过程 内部反馈 RBF 神经网络 内模控制 双反馈环控制
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在学习过程中引入负反馈的神经网络
5
作者 梁明理 何浩 汪洋 《武汉大学学报(自然科学版)》 CSCD 1992年第2期45-50,共6页
本文在 Hopfield 模型的基础上,提出了在学习过程中引入负反馈的神经网络模型。理论分析指出,由新模型构成的神经网络,提高了记忆相关图样的能力和容错能力,记忆容量也远远超过网络中神经元数目的15%。计算机模拟结果表明这些分析的正... 本文在 Hopfield 模型的基础上,提出了在学习过程中引入负反馈的神经网络模型。理论分析指出,由新模型构成的神经网络,提高了记忆相关图样的能力和容错能力,记忆容量也远远超过网络中神经元数目的15%。计算机模拟结果表明这些分析的正确性。本文还讨论了新模型与生物神经功能的类似性。 展开更多
关键词 神经网络 负反馈 学习过程 记忆
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一种反馈过程神经元网络模型及在动态信号分类中的应用
6
作者 于媛媛 许少华 张强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4481-4483,共3页
针对动态信号模式分类问题,提出了一种反馈过程神经元网络模型和基于该模型的分类方法。这种网络的输入可直接为时变函数,网络的信息传输既有与前馈神经元网络一样的前向流,也有后面各层节点到前层节点的反馈,且可对节点自身反馈输出信... 针对动态信号模式分类问题,提出了一种反馈过程神经元网络模型和基于该模型的分类方法。这种网络的输入可直接为时变函数,网络的信息传输既有与前馈神经元网络一样的前向流,也有后面各层节点到前层节点的反馈,且可对节点自身反馈输出信息,能直接用于动态信号的模式分类。由于反馈过程神经元网络在对输入样本的学习中增加了神经元输出信息的反馈,可提高网络的学习效率和稳定性。给出了具体学习算法,以时变函数样本集的分类问题为例,实验结果验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 反馈过程神经元网络 动态信号 模式分类 学习算法
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适用发动机性能预测的先进机器学习方法 被引量:1
7
作者 万涛鸣 陈桂薪 +3 位作者 何冠璋 梁建国 雷柏钧 黄豪中 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期594-604,共11页
为了提高六缸重型柴油-天然气双燃料发动机的性能、减少污染物排放,使用反馈神经网络、支持向量机和高斯处理3种先进的机器学习方法来建立以发动机的转速、扭矩、柴油预喷提前角、柴油预喷比例和天然气替代率作为输入,以NO_(x)、CO_(2)... 为了提高六缸重型柴油-天然气双燃料发动机的性能、减少污染物排放,使用反馈神经网络、支持向量机和高斯处理3种先进的机器学习方法来建立以发动机的转速、扭矩、柴油预喷提前角、柴油预喷比例和天然气替代率作为输入,以NO_(x)、CO_(2)和比油耗作为输出的预测模型,对比3种机器学习模型的预测结果。结果表明:高斯处理(Gaussian processing, GP)模型的预测精度最高,其输出变量的总体决定系数分别为0.960 1、0.991 9和0.993 5,相比于反馈神经网络(feedback neural network, FNN)和支持向量机(support vector machine, SVM),NOx预测精度分别提高3.7%和2.6%,CO_(2)排放预测精度提高约3%,比油耗(brake specific fuel consumption, BSFC)预测精度分别约提高4%和8%;GP模型预测NO_(x)、CO_(2)和BSFC的总体均方相对误差均小于0.13,总体平均绝对百分比误差均小于0.1%。 展开更多
关键词 反馈神经网络 支持向量机 高斯处理 柴油-天然气双燃料发动机
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预应力空间网格结构张拉全过程的反馈控制研究 被引量:3
8
作者 冯玉龙 周臻 +2 位作者 孟少平 王永泉 吴京 《建筑结构学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期93-100,共8页
预应力张拉是确保预应力空间网格结构实现预期设计状态的关键,但施工误差的随机变异影响了张拉过程的可控性。为此,提出一种预应力空间网格结构张拉全过程的反馈控制方法。在考虑施工材料参数与几何参数误差的基础上,首先对基准结构模... 预应力张拉是确保预应力空间网格结构实现预期设计状态的关键,但施工误差的随机变异影响了张拉过程的可控性。为此,提出一种预应力空间网格结构张拉全过程的反馈控制方法。在考虑施工材料参数与几何参数误差的基础上,首先对基准结构模型进行概率有限元分析,获取误差结构响应与预张力控制方案的样本对;然后利用BP神经网络的非线性映射功能,以概率有限元分析结果为训练样本,构建结构响应与预张力控制值的关系模型;在实际的多阶段张拉过程中,基于前一阶段的实测结构响应数据,利用构建的神经网络关系模型预测下一阶段的张拉控制力。利用ANSYS软件的概率设计模块与MATLAB软件的神经网络工具箱,编制了反馈控制的实现程序,并针对预应力弦支穹顶结构的数值算例进行模拟分析。结果表明:利用建议的方法能够实现对预张力控制方案的动态调整,确保结构张拉完成时实现预期设计目标。利用一3 m跨弦支穹顶模型,通过误差可调节点对结构施加节点安装误差,基于实测结构杆件内力与节点位移,对结构模型的径向索张拉过程进行了索力反馈控制试验。结果表明:施工误差影响下,结构张拉完成时径向索力达到目标预应力值,验证了反馈控制方法的有效性。 展开更多
关键词 预应力空间网格结构 张拉过程 概率有限元分析 神经网络 反馈控制 模型试验
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