考虑压力损失的汽车排气系统尾管噪声优化

1

作者 周玉甲 胡峰松 《应用声学》 北大核心 2025年第5期1288-1296,共9页

针对某型汽车排气系统尾管2阶噪声以及冷端背压超限问题,提出一种在保证排气系统冷端背压的前提下对排气系统尾管2阶噪声进行优化的方法。首先把消声器的结构参数作为优化变量,采用最优拉定超立方方法进行取样,通过径向基函数神经网络... 针对某型汽车排气系统尾管2阶噪声以及冷端背压超限问题,提出一种在保证排气系统冷端背压的前提下对排气系统尾管2阶噪声进行优化的方法。首先把消声器的结构参数作为优化变量,采用最优拉定超立方方法进行取样,通过径向基函数神经网络建立数学模型,然后通过具有精英保留策略的非支配排序遗传算法进行多目标优化得到最优解,并对理论方法进行试验验证。结果表明:通过数学模型优化后尾管2阶噪声和排气系统冷端背压分别降低了1.25 dB(A)和1.86 kPa,且通过试验与仿真进行对比得到尾管2阶噪声和冷端背压最大误差均小于5%,说明优化结果可靠,可以实现最小化背压和最大化降噪的这一个双重目标。 展开更多

关键词 排气系统冷端背压 尾管2阶噪声 径向基函数神经网络 NSGA-Ⅱ

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基于HBF神经网络观测器的PMSM无模型预测电流控制

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作者 马炳图 杜钦君 +2 位作者 张婷 李伟强 刘家合 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第8期376-386,共11页

针对风电机组变桨系统永磁同步电机(PMSM)在复杂运行环境中参数时变引发的模型失配难题,提出了一种融合超局部建模、HBF神经网络观测器以及改进双矢量调制的PMSM无模型预测电流控制(HBF-MFPCC)方案。根据一阶超局部模型原理构建了PMSM... 针对风电机组变桨系统永磁同步电机(PMSM)在复杂运行环境中参数时变引发的模型失配难题,提出了一种融合超局部建模、HBF神经网络观测器以及改进双矢量调制的PMSM无模型预测电流控制(HBF-MFPCC)方案。根据一阶超局部模型原理构建了PMSM无模型预测电流控制的预测模型,仅需使用电机的电流和电压等历史信息即可预测未来时刻的电流值,彻底摆脱对电机电阻、电感和磁链等参数的依赖,解决了传统模型预测电流控制(MPCC)依赖于精确电机参数的问题;设计了一种HBF神经网络观测器来对预测模型的集总误差进行快速辨识,采用决策树优化基函数中心与宽度,该观测器具有较高的辨识速度和适应性,能够有效提高预测模型的准确度;采用一种改进的双矢量最优占空比调制策略,从19组电压矢量组合中选择最优矢量作用于逆变器,并通过自适应时长分配抑制电流纹波,提高电流的跟踪性能。仿真和实验结果表明,在模拟极端参数失配的工况下,提出的HBF-MFPCC策略相比MPCC策略能够使电流跟踪误差降低50%,谐波失真率降低28%;设计的HBF神经网络观测器能够使电流跟踪误差降低53%,谐波失真率降低55%;改进双矢量调制方法能够使电流跟踪误差降低24%,谐波失真率降低11%;该方案能够显著提高系统的鲁棒性且保证良好的电流跟踪性能。 展开更多

关键词 风力发电机 永磁同步电机 无模型预测电流控制 一阶超局部模型 神经网络观测器 双矢量控制

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基于小波神经网络的新型角度传感器补偿技术 被引量：1

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作者 赵伦 张靖 +3 位作者 周路遥 季丹 尹蝶 普春芬 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期96-100,共5页

针对现有霍尔角度传感器、光电编码器等存在编码难度较大、成本较高的问题,设计了一种新型的角度传感器,主要由激光器、摄像头、转盘和转轴组成,转轴带动转盘转动时,转盘上的激光器发出的激光束在摄像头中的成像上形成光斑,利用二阶矩... 针对现有霍尔角度传感器、光电编码器等存在编码难度较大、成本较高的问题,设计了一种新型的角度传感器,主要由激光器、摄像头、转盘和转轴组成,转轴带动转盘转动时,转盘上的激光器发出的激光束在摄像头中的成像上形成光斑,利用二阶矩法识别出光斑中心点坐标,并将其转换为对应的旋转角度值。利用傅里叶级数拟合法对旋转角度与光斑中心点坐标进行拟合分析,以确定传感器的非线性特性。并采用小波神经网络(WNN)对传感器存在的非线性问题进行补偿。实验结果表明:经WNN补偿后,传感器的非线性误差从2.39降低至1.56,测量精度达到了0.84°。 展开更多

关键词 角度传感器 小波神经网络 二阶矩法 傅里叶级数 非线性补偿

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二阶逐层特征融合网络的图像超分辨重建 被引量：1

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作者 于蕾 邓秋月 +1 位作者 郑丽颖 吴昊宇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期391-400,共10页

针对一些超分辨网络忽略了对网络各层次特征的复用以及融合的问题,构建了具有较强特征复用和融合能力的二阶逐层特征融合超分辨网络,以获得具有高分辨率、高保真度的重建图像。网络的核心是逐层特征融合模块,该模块通过特征融合操作增... 针对一些超分辨网络忽略了对网络各层次特征的复用以及融合的问题,构建了具有较强特征复用和融合能力的二阶逐层特征融合超分辨网络,以获得具有高分辨率、高保真度的重建图像。网络的核心是逐层特征融合模块,该模块通过特征融合操作增强特征的重用。此外,还提出了二阶特征融合机制,该机制在网络的局部和全局层次上采用逐层特征融合方法进行特征融合。实验结果表明该网络的重建图像在线条和轮廓上更清晰,并且在峰值信噪比和结构相似度上也取得了更好的结果。例如当缩放尺度因子为2时,各测试集上的峰值信噪比/结构相似度依次为38.20 dB/0.9612、33.81 dB/0.9195、32.28 dB/0.9010、32.65 dB/0.9324、39.11 dB/0.9779,相比其他模型有一定提升,从客观标准和主观角度证明了二阶逐层特征融合超分辨网络具有一定的优越性。 展开更多

关键词 超分辨重建 卷积神经网络 特征融合 二阶特征融合机制

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铸铝一体化车门的多目标可靠性优化设计 被引量：6

5

作者 吴勃夫 吴姚烨 +2 位作者 贝璟 吴宗扬 孙亮 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期188-200,共13页

为提升车门的轻量化水平与性能,采用“材料—结构—性能”一体化集成方法设计铸铝一体化车门。基于构建的铸铝一体化车门有限元模型,以车门的厚度为设计变量,采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络近似模型和二阶响应面近... 为提升车门的轻量化水平与性能,采用“材料—结构—性能”一体化集成方法设计铸铝一体化车门。基于构建的铸铝一体化车门有限元模型,以车门的厚度为设计变量,采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络近似模型和二阶响应面近似模型并分别结合二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)、多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法以及多岛遗传算法(multi-island genetic algorithm,MIGA)对车门的下沉刚度工况位移、上扭转刚度工况位移、下扭转刚度工况位移、一阶弯曲模态频率、一阶扭转模态频率和质量进行确定性优化设计。在此基础上,考虑材料及加工制造等不确定性因素,对确定性优化解的质量水平进行6Sigma可靠性分析与优化。结果表明,二阶响应面近似模型与MOPSO算法的优化组合方案实现了车门的最佳轻量化,RBF神经网络近似模型与MOPSO算法的优化组合方案实现了车门下沉刚度工况位移的最小化。上述2种组合分别实现了车门轻量化与安全化的设计目标。研究结果可为车身零部件的优化设计提供参考。 展开更多

关键词 铸铝一体化车门 轻量化 径向基函数神经网络近似模型 二阶响应面近似模型 多目标粒子群优化算法 6Sigma可靠性

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基于主轴动态响应的车削加工精度可靠性及灵敏度分析 被引量：6

6

作者 张义民 曹辉 +1 位作者 王昊 杨周 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期14-17,47,共5页

考虑随机因素的影响,研究主轴受迫振动对车削精度可靠性的影响及随机参数的可靠性灵敏度。车床主轴加工时受到动态切削力作用,使主轴产生受迫振动。利用有限元方法计算主轴振动频率响应。考虑到加工过程切削参数的随机性影响,对切削参... 考虑随机因素的影响,研究主轴受迫振动对车削精度可靠性的影响及随机参数的可靠性灵敏度。车床主轴加工时受到动态切削力作用,使主轴产生受迫振动。利用有限元方法计算主轴振动频率响应。考虑到加工过程切削参数的随机性影响,对切削参数进行随机抽样,计算不同参数条件下的频率响应。采用神经网络训练方法拟合频率响应与随机参数之间的关系式。建立车削加工时主轴受迫振动产生圆柱度误差的可靠性功能函数,并采用一次二阶矩法计算可靠度与随机参数的可靠性灵敏度。 展开更多

关键词 受迫振动 可靠度 可靠性 灵敏度 神经网络 一次二阶矩

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快速二阶BP网络及其在城市用水量预测中的应用 被引量：14

7

作者 杜国明 龚健雅 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第9期57-59,共3页

针对BP网络收敛速度慢、易导致局部极小值的缺点,提出一种快速二阶BP网络,并以城市年用水量预测为例,与BP网络对比,结果表明,该方法加快了收敛速度,提高了结果的准确度。

关键词 快速二阶BP网络 城市用水量预测 应用 人工神经网络 学习算法

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蒸汽发生器水位SDRNN优化自抗扰控制 被引量：3

8

作者 周洪煜 汪正海 +1 位作者 黄建平 赵乾 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期789-794,807,共7页

针对蒸汽发生器(SG)水位控制过程存在的主要问题,引入水位自抗扰控制(ADRC)方案.通过扩张状态观测器实时估计系统内、外扰动,并采用前馈方式予以动态补偿,同时依据状态误差矢量进行非线性反馈调节,缓解控制系统快速与超调之间的矛盾.并... 针对蒸汽发生器(SG)水位控制过程存在的主要问题,引入水位自抗扰控制(ADRC)方案.通过扩张状态观测器实时估计系统内、外扰动,并采用前馈方式予以动态补偿,同时依据状态误差矢量进行非线性反馈调节,缓解控制系统快速与超调之间的矛盾.并引入二阶对角递归神经网络(SDRNN)动态辨识SG Jacobian信息,实时优化自抗扰控制器参数.分别在水位、蒸汽和给水扰动下进行SG水位仿真实验,并对比了前馈串级PI控制与SDRNN-ADRC控制的响应曲线.结果表明:在扰动工况及控制对象参数时变下,此SG水位控制系统的控制响应迅速、超调小且稳态误差小,具有优良的动、静态性能. 展开更多

关键词 蒸汽发生器 水位 自抗扰控制 二阶对角递归神经网络

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二阶神经网络映射能力的研究 被引量：6

9

作者 李金艳 余英林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期516-520,共5页

本文讨论了二阶神经网络的映射能力．主要内容包括：（１）从理论上严格地证明了二阶神经网络能以任意精度逼近任意连续函数．（２）给出了二阶神经网络的ＢＰ算法．（３）模拟实验结果．模拟实验表明：在中间隐层单元数目相同的条件下... 本文讨论了二阶神经网络的映射能力．主要内容包括：（１）从理论上严格地证明了二阶神经网络能以任意精度逼近任意连续函数．（２）给出了二阶神经网络的ＢＰ算法．（３）模拟实验结果．模拟实验表明：在中间隐层单元数目相同的条件下，二阶神经网络的误差函数比一阶神经网络下降得快；在误差精度相同的条件下。 展开更多

关键词 二阶神经网络 BP算法 映射能力 神经网络

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二阶神经网络的全局指数稳定性分析 被引量：3

10

作者 徐炳吉 廖晓昕 刘新芝 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期1071-1075,共5页

当神经网络应用于最优化计算时 ,理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点 ,并且以指数速度趋近于平衡点 ,从而减少神经网络所需计算时间 .二阶神经网络较一般神经网络具有更快的收敛速度 ,对于二阶连续型Hopfield神经网络 ,用 L yapu... 当神经网络应用于最优化计算时 ,理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点 ,并且以指数速度趋近于平衡点 ,从而减少神经网络所需计算时间 .二阶神经网络较一般神经网络具有更快的收敛速度 ,对于二阶连续型Hopfield神经网络 ,用 L yapunov方法讨论平衡点的全局指数稳定性 ,给出了平衡点全局指数稳定的几个判别准则 .作为特例 ,获得了连续型 展开更多

关键词 二阶神经网络 全局指数稳定性分析 平衡点 人工神经网络 最优化计算

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具有时滞的二阶Hopfield神经网络的稳定性分析 被引量：3

11

作者 徐炳吉 沈轶 +1 位作者 廖晓昕 刘新芝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期77-81,共5页

对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究。在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性的情况下 ,通过构造适当的Lyapunov泛函得到了网络平衡点的存在性和全局渐近稳定性的若干充分条... 对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究。在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性的情况下 ,通过构造适当的Lyapunov泛函得到了网络平衡点的存在性和全局渐近稳定性的若干充分条件 ,这些条件可用于设计全局渐近稳定的二阶人工神经网络。 展开更多

关键词 时滞 二阶Hopfield神经网络 全局渐近稳定性

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基于干扰观测器的一类不确定非线性系统自适应二阶动态terminal滑模控制 被引量：16

12

作者 张强 袁铸钢 许德智 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期179-187,共9页

针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以其拥有良好的跟踪性能以及强鲁棒性为目标,提出基于回归扰动模糊神经网络干扰观测器(recurrent perturbation fuzzy neural networks disturbanc... 针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以其拥有良好的跟踪性能以及强鲁棒性为目标,提出基于回归扰动模糊神经网络干扰观测器(recurrent perturbation fuzzy neural networks disturbance observer,RPFNNDO)的鲁棒自适应二阶动态terminal滑模控制策略.将回归网络、模糊神经网络和sine-cosine扰动函数各自优势相结合,给出一种回归扰动模糊神经网络结构,提出RPFNNDO设计方法,保证干扰估计准确性;构造基于带有指数函数滑模面的二阶快速terminal滑模面,给出其控制器设计过程,避免了滑模到达阶段、传统滑模的抖振问题,采用具有指数收敛的鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性;将该方法应用于混沌陀螺系统同步控制仿真实验,结果表明所提方法的有效性. 展开更多

关键词 非线性系统 二阶动态terminal滑模控制 自适应控制 干扰观测器 模糊神经网络

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某型航空发动机涡轮盘的可靠性灵敏度设计 被引量：5

13

作者 杨周 杜尊令 张义民 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1161-1164,共4页

航空发动机涡轮盘结构比较复杂,无法直接获得极限状态方程的显示表达式.针对这一问题,提出了涡轮盘可靠性灵敏度设计的Monte Carlo-随机有限元法与神经网络技术相结合的方法.考虑了涡轮盘结构的几何尺寸、材料性能特性和环境载荷的随机... 航空发动机涡轮盘结构比较复杂,无法直接获得极限状态方程的显示表达式.针对这一问题,提出了涡轮盘可靠性灵敏度设计的Monte Carlo-随机有限元法与神经网络技术相结合的方法.考虑了涡轮盘结构的几何尺寸、材料性能特性和环境载荷的随机性,利用神经网络的非线性映射功能,模拟得到随机响应与随机参数的关系表达式,采用一次二阶矩法进行可靠性设计;通过对涡轮盘的可靠性灵敏度设计,得到了各参数均值和方差对涡轮盘可靠性的影响情况.利用结构可靠性分析软件NESSUS验证了所提方法的正确性,为涡轮盘可靠性灵敏度设计提供了理论参考. 展开更多

关键词 可靠性灵敏度设计 涡轮盘 MONTE Carlo-随机有限元法 神经网络 一次二阶矩

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城市供水管道抗震可靠度智能计算理论及其应用 被引量：5

14

作者 刘刚 安韶 王威 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期118-122,共5页

为准确计算不同参数影响下供水管道的抗震可靠度,依据地震波作用机理,建立地下管道抗震可靠度的功能函数。首先,汲取BP神经网络较强的非线性映射的结构自组织性和自学习性等特点,建立基于神经网络的一次二阶矩可靠度智能计算方法;然后,... 为准确计算不同参数影响下供水管道的抗震可靠度,依据地震波作用机理,建立地下管道抗震可靠度的功能函数。首先,汲取BP神经网络较强的非线性映射的结构自组织性和自学习性等特点,建立基于神经网络的一次二阶矩可靠度智能计算方法;然后,针对国内最常用的灰口铸铁供水管道,研究剪切波速、特征周期、管径、管壁厚度、地震波入射角对埋地管道失效概率的影响;最后,以秦皇岛市DN300以上的815段地下管道为例,进行不同地震作用下的震害预测。结果表明:一类场地是对管道抗震最有利的地段,四类场地为最不利地段,地震波入射角对管道失效概率的影响在45°左右达到最大值。随着剪切波速的增大、特征周期的减小,管道失效概率随之降低。在二、三类场地条件下可以适当增加管径和管壁厚度,以提高管道抗震性能。秦皇岛市供水管网系统在小震和中震作用下是比较可靠的,在大震作用下损害会很大。 展开更多

关键词 供水管道 抗震性能 BP神经网络 失效概率 一次二阶矩法

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装载机两柱翻车保护装置的可靠性灵敏度分析 被引量：2

15

作者 秦代成 马天政 +1 位作者 张义民 卢昊 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期337-340,共4页

翻车保护装置的主要功能是当工程车辆发生滚翻等意外事故时,保障驾驶员的安全,最大限度地降低事故造成的生命财产损失.对装载机两柱翻车保护装置的可靠性及可靠性灵敏度进行分析.使用有限元软件对结构进行参数化建模,建立相应的设计变量... 翻车保护装置的主要功能是当工程车辆发生滚翻等意外事故时,保障驾驶员的安全,最大限度地降低事故造成的生命财产损失.对装载机两柱翻车保护装置的可靠性及可靠性灵敏度进行分析.使用有限元软件对结构进行参数化建模,建立相应的设计变量.根据试验设计理论,使用随机有限元方法对结构进行应力分析,获得了设计变量与应力间的一一对应关系.利用BP神经网络的非线性拟合技术,对获得的样本进行拟合,获得功能函数的显式表达.根据应力-强度干涉理论,运用一次二阶矩方法得到结构的可靠性.使用矩阵微分技术,分析了设计变量对结构可靠性的影响程度,即可靠性灵敏度.所得结果可为装载机两柱翻车保护装置的设计提供理论依据,具有一定的工程意义. 展开更多

关键词 翻车保护装置 可靠性灵敏度 BP神经网络 一次二阶矩法

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基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统 被引量：12

16

作者 于晓明 蒋静坪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期194-198,231,共6页

针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-... 针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-hoff学习规则作为神经网络的训练算法;应用网络传输延时预测值,并采用一阶Pade方法,对数学模型中的延时环节进行线性化处理,从而获得无刷直流电机调速网络控制系统的线性数学模型;最后,利用模型参考自适应控制方法(MRAC)设计闭环控制器.仿真结果表明,将基于TSLNN在线延时预测的MRAC方法应用于无刷直流电机调速网络控制系统中,可以获得令人满意的系统动、静态性能. 展开更多

关键词 带有时间戳的线性神经网络(TSLNN) 网络控制系统 一阶Pade方法 无刷直流电机调速系统 模型参考自适应控制(MRAC)

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特征融合的射频指纹识别方法 被引量：2

17

作者 刘燕平 田金鹏 陈泳 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期408-413,共6页

在射频指纹(radio frequency fingerprint,RFF)识别系统中,考虑到同一发射机的鲁棒性与不同发射机之间的差异性,提出了将瞬态信号二阶谱中的功率谱密度和互功率谱密度两个特征融合作为指纹的方法,并结合径向基概率神经网络分类器来进行... 在射频指纹(radio frequency fingerprint,RFF)识别系统中,考虑到同一发射机的鲁棒性与不同发射机之间的差异性,提出了将瞬态信号二阶谱中的功率谱密度和互功率谱密度两个特征融合作为指纹的方法,并结合径向基概率神经网络分类器来进行分类.同时,对同一型号两个系列的多种无线网卡进行了分类检测,并与不同的特征提取方法和分类器进行了比较.结果表明,与已有方法相比,此方法的分类精确度有较大的提高. 展开更多

关键词 射频指纹识别 二阶谱 径向基概率神经网络

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求解一类二阶锥规划问题的神经网络及应用 被引量：1

18

作者 白颉 高兴宝 杨红梅 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第6期102-107,共6页

考虑了一类二阶锥规划问题.利用两个光滑函数分别将二阶锥约束转化为光滑的凸约束,提出了求解这类二阶锥规划问题的两个新神经网络,并在适当的条件下证明了提出的神经网络是Lyapunov稳定的,且以任意精度收敛到原问题的解.数值实例说明... 考虑了一类二阶锥规划问题.利用两个光滑函数分别将二阶锥约束转化为光滑的凸约束,提出了求解这类二阶锥规划问题的两个新神经网络,并在适当的条件下证明了提出的神经网络是Lyapunov稳定的,且以任意精度收敛到原问题的解.数值实例说明了两个新神经网络的有效性. 展开更多

关键词 神经网络 稳定性 收敛性 二阶锥规划

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高阶时滞神经网络模型的全局指数稳定性 被引量：2

19

作者 谌新年 刘国荣 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期41-43,共3页

对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究.在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性,只要求系统的参数满足是一个M矩阵的情况下,利用推广的Hanalay不等式和上右导数导得系统全局指... 对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究.在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性,只要求系统的参数满足是一个M矩阵的情况下,利用推广的Hanalay不等式和上右导数导得系统全局指数稳定性的若干充分条件.为二阶时滞神经网络稳定性的新方法、新结论. 展开更多

关键词 时滞 二阶Hopfield型神经网络 全局指数稳定性

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基于低阶预白化与新型网络传递函数的盲源分离方法 被引量：2

20

作者 查代奉 邱天爽 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第2期163-167,共5页

α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同, α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。本文先简要介绍稳定分布统计特性,再提出了适用于盲信... α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同, α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。本文先简要介绍稳定分布统计特性,再提出了适用于盲信源分离的神经网络结构与基于分数低阶统计量与子空间技术的预白化过程,并利用一种新型传递函数修正了分离算法,提出了一种基于分数阶预白化与新型传递函数的盲信源分离方法。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声条件下具有良好韧性的盲信源分离方法,是对传统的二阶统计量基础上的盲信源分离方法的改造与推广。 展开更多

关键词 α-稳定分布 共变 共变函数 预白化 传递函数 主分量分析 二阶统计量 分数低阶统计量 分数阶相关

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