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基于RBF网络的火电机组实时成本在线建模方法 被引量：15
1
作者 魏海坤 宋文忠 李奇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期246-252,共7页
针对火电厂实时成本建模问题,该文提出一种基于RBF网的在线建模方法,即资源优化网络,简称RON。RON能自动根据最近一段时间内的误差信息优化网络结构:如果当前网络不能实现新输入样本,则在线增加新隐节点,否则使用梯度法在线调节网络的... 针对火电厂实时成本建模问题,该文提出一种基于RBF网的在线建模方法,即资源优化网络,简称RON。RON能自动根据最近一段时间内的误差信息优化网络结构:如果当前网络不能实现新输入样本,则在线增加新隐节点,否则使用梯度法在线调节网络的隐节点数据中心和扩展常数。数据中心和扩展常数调整过程中还引入了隐节点的合并操作和删除操作。进一步介绍了火电厂实时成本建模方法,包括网络结构的确定,及如何获取训练样本。仿真实例表明,RON对能较好地适应对象参数的时变特性,并对训练样本集变化具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 火电厂 RBF网络 火电机组 实时成本 在线建模
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基于Gaussian型RBF神经网络的一元函数逼近性能研究 被引量：3
2
作者 丁硕 常晓恒 巫庆辉 《渤海大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第3期300-304,共5页
为了研究Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近能力,编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络,并以正弦函数、指数函数、阶跃函数三种典型的一元非线性函数为例,分别用两种神经网络对其进行逼近.仿真结果表明,相对于传... 为了研究Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近能力,编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络,并以正弦函数、指数函数、阶跃函数三种典型的一元非线性函数为例,分别用两种神经网络对其进行逼近.仿真结果表明,相对于传统BP神经网络而言,Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快,具有良好的逼近能力,为解决一元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段. 展开更多
关键词 Gaussian函数 RBF神经网络 BP神经网络 函数逼近 仿真
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全局优化学习算法下的高阶神经网络模型 被引量：1
3
作者 王阿明 梁明理 《武汉大学学报（自然科学版）》 CSCD 1994年第3期61-65,共5页
研究了一个高阶神经网络模型，该模型采用全局优化学习算法，能使所有学习图样都成为系统的稳态吸引子，其存储容量远高于Ｈｅｂｂ－ｒｕｌｅ－ｌｉｋｅ型学习算法下的高阶神经网络模型，并能存储识别相关图样．对由３０个神经元组成的... 研究了一个高阶神经网络模型，该模型采用全局优化学习算法，能使所有学习图样都成为系统的稳态吸引子，其存储容量远高于Ｈｅｂｂ－ｒｕｌｅ－ｌｉｋｅ型学习算法下的高阶神经网络模型，并能存储识别相关图样．对由３０个神经元组成的二阶神经网络系统进行了计算机模拟，模拟结果证实了上述结论．此外，还分析了初始突触强度对学习效果的影响，计算了不同存储图样数目下的平均吸引半径． 展开更多
关键词 神经网络模型 学习算法 全局优化
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系统可靠性模型和神经网络算法在可靠性的应用 被引量：1
4
作者 李健 沈元隆 《西安邮电学院学报》 2005年第3期15-19,共5页
我们着重讨论了具有三类故障(永久失效,瞬时故障和间歇故障)的可修系统的模型,并详细给出了单系统、TMR系统的马尔可夫模型和与之对应的神经网络模型。同时在论文中给出了改进的三层神经网络算法,与传统的Refs算法做了比较,是一种较先... 我们着重讨论了具有三类故障(永久失效,瞬时故障和间歇故障)的可修系统的模型,并详细给出了单系统、TMR系统的马尔可夫模型和与之对应的神经网络模型。同时在论文中给出了改进的三层神经网络算法,与传统的Refs算法做了比较,是一种较先进的计算待设计系统参数的方法。 展开更多
关键词 :神经网络 可靠性 TMR 故障 单系统 模型
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