基于波形记忆和模糊极小—极大神经网络的变压器励磁涌流和内部短路的鉴别 被引量：8

1

作者 潘荣贞 郁惟镛 田寿龙 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期4-9,共6页

传统的区分变压器励磁涌流和内部短路的各种方法存在原理性缺陷 ,不能满足现代超高压电力系统的要求 ,此文根据内部故障和单纯涌流这两种情况下波形的不同 ,提出了波形记忆的原理并采用了一种模糊神经网络模型——模糊极小—极大神经网... 传统的区分变压器励磁涌流和内部短路的各种方法存在原理性缺陷 ,不能满足现代超高压电力系统的要求 ,此文根据内部故障和单纯涌流这两种情况下波形的不同 ,提出了波形记忆的原理并采用了一种模糊神经网络模型——模糊极小—极大神经网络来对这两种波形进行记忆和鉴别。运用EMTP程序对变压器各种内部故障或涌流的情况进行较为全面的仿真以形成网络的训练样本 ,通过学习和测试 ,表明该网络所形成的新算法能够正确鉴别变压器各种运行工况下的励磁涌流和内部短路 ,所需的鉴别时间小于 2 0 m 展开更多

关键词 故障 波形记忆 模糊极小 极大神经网络 变压器 励磁涌流 内部短路 鉴别

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一种无师训练的模糊极小极大人工神经网络

2

作者 叶慧娟 王昕晔 《海军工程大学学报》 CAS 2002年第5期67-71,共5页

提出了一种无师训练的fuzzymin max人工神经网络,它兼有一般fuzzymin max网与ART2网的优点,既弥补了fuzzymin max网不能自适应在线学习新类的缺陷,又消除了ART2网警戒门限过高的弊病.经模式识别仿真对比,对同样的输入数据,文中提出的网... 提出了一种无师训练的fuzzymin max人工神经网络,它兼有一般fuzzymin max网与ART2网的优点,既弥补了fuzzymin max网不能自适应在线学习新类的缺陷,又消除了ART2网警戒门限过高的弊病.经模式识别仿真对比,对同样的输入数据,文中提出的网络用较低的警戒门限值即可达到ART2用很高的警戒门限值才能达到的分类效果,且计算量大大减少.得到的结论是:对模式识别而言,文中提出的网络比fuzzymin max网和ART2网更具有实用价值. 展开更多

关键词 模糊极小极大 人工神经网络 FUZZY min-max网 ART2网 有师训练 无师训练 目标识别

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基于模糊极小极大神经网络的雷达一维像识别 被引量：1

3

作者 汤光华 戴毅 刘国岁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期218-221,共4页

雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的 ,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性 ,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程 ,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线。本文在基于线性内插神经... 雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的 ,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性 ,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程 ,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线。本文在基于线性内插神经网络对雷达一维距离像识别的基础上 ,改进了线性内插时特征轨迹线的形成方法。提出了一种基于模糊极小极大神经网络分类器的雷达目标一维距离像目标识别方法 ,利用模糊极小极大神经网络中的超方匣的并集来形成雷达目标特征轨迹线。进行了三类飞机目标的 0～ 180°姿态角范围内一维距离像的分类实验研究 ,结果表明 。 展开更多

关键词 雷达工程 雷达一维距离像 模糊极小极大神经网络 目标识别

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一般模糊极大-极小神经网络的研究与应用

4

作者 马安伟 张洪伟 潘俊曲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第19期218-221,共4页

分析一般模糊极大-极小神经网络的基本原理,阐述模糊计算方法在分类中的准确性和高效性。将一般模糊极大-极小神经网络应用于企业资信评估中,实现模糊区间的输入,缩小企业评估指标定量化中的误差范围。资信评估结果表明,该算法能快速、... 分析一般模糊极大-极小神经网络的基本原理,阐述模糊计算方法在分类中的准确性和高效性。将一般模糊极大-极小神经网络应用于企业资信评估中,实现模糊区间的输入,缩小企业评估指标定量化中的误差范围。资信评估结果表明,该算法能快速、有效地对企业进行分类,为资信评估提供了解决方案。 展开更多

关键词 资信评估 模糊集 一般模糊极大-极小神经网络 超盒 隶属函数

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基于模糊神经网络的双凸极永磁电机非线性建模 被引量：9

5

作者 孙强 程明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期601-606,共6页

双凸极永磁电机的电感、磁链等特性呈严重非线性,常规的线性或准线性模型难以准确反映双凸极永磁电机的实际特性,影响双凸极永磁电机的控制精度和工作性能.为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法.首先在... 双凸极永磁电机的电感、磁链等特性呈严重非线性,常规的线性或准线性模型难以准确反映双凸极永磁电机的实际特性,影响双凸极永磁电机的控制精度和工作性能.为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法.首先在介绍了自适应模糊神经网络结构后,采用改进的递推最小二乘法修改网络参数,同时采用遗传算法对遗忘因子和学习率进行了优化,仿真计算和实测结果表明,该模型有很快的收敛性和很高的精确度,最后给出了利用模型实现双凸极永磁电机优化控制的方法. 展开更多

关键词 双凸极永磁电机 非线性模型 自适应模糊神经网络 混合算法 遗传算法

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解无约束极大极小问题的非对称神经网络算法 被引量：2

6

作者 文新辉 陈开周 牛明洁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第12期111-114,共4页

本文构造了一种新的非对称神经网络模型，用于求解极大极小无约束优化问题。并证明了非对称线性神经网络和非线性神经网络是整体Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定的，且收敛于对应的Ｌａｇｒａｎｇｅ方程的稳定点．计算机模拟的结果表明此方法是可... 本文构造了一种新的非对称神经网络模型，用于求解极大极小无约束优化问题。并证明了非对称线性神经网络和非线性神经网络是整体Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定的，且收敛于对应的Ｌａｇｒａｎｇｅ方程的稳定点．计算机模拟的结果表明此方法是可行的，且具有良好的整体收敛性． 展开更多

关键词 神经网络 不可微规划 极大极小问题

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基于神经网络的模糊关系方程极小解求解算法 被引量：2

7

作者 冯霜 李金权 温永川 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期111-114,共4页

利用神经网络求解有限论域上模糊关系方程的极小解,将未知的模糊关系作为神经网络的权重参数进行学习,并设计了相应的网络训练算法Ⅰ.证明了该训练算法将收敛到模糊关系方程的极小解,并通过2个数值实例来验证算法的有效性.

关键词 模糊关系方程 极小解 神经网络 极大解

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一种带修剪的增量极速学习模糊神经网络 被引量：1

8

作者 胡蓉 徐蔚鸿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期279-282,共4页

由Huang提出的extreme learning machine(ELM)批量学习算法在获得与其他算法相当的性能的同时显示出了极快的学习速度。为了实现在线增量学习,扩展了ELM方法,提出了一种带修剪的极速学习模糊神经网络。首先随机产生模糊神经网络前件参... 由Huang提出的extreme learning machine(ELM)批量学习算法在获得与其他算法相当的性能的同时显示出了极快的学习速度。为了实现在线增量学习,扩展了ELM方法,提出了一种带修剪的极速学习模糊神经网络。首先随机产生模糊神经网络前件参数和规则数量,然后使用SVD将规则按照重要性能排序,再使用留一法leave-one-out(LOO)选出最佳的模糊规则数,最后分析计算模糊规则的后件参数。在学习过程中无须保存过去的数据,真正实现了增量学习。当新的数据到来时,无须重新训练网络。通过仿真实验对该方法与其他算法进行了验证和比较,结果表明,在获得与其他算法类似的性能的情况下,该算法能够获得更加简洁的结构。 展开更多

关键词 极速学习机(ELM) 增量学习 模糊神经网络 径向基函数

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一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法 被引量：4

9

作者 谷建光 张为华 +1 位作者 王中伟 解红雨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第23期5581-5586,共6页

将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合,提出了一种新的机器学习方法,实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是,首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识,由所得结果建... 将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合,提出了一种新的机器学习方法,实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是,首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识,由所得结果建立一般模糊极小极大神经网络分类模型,然后用该模型实现新目标问题的案例相似性检索,最后针对目标问题结果案例完成案例学习。通过实例表明,该算法具有较好性能,并在基于案例推理的固体火箭发动机总体设计中成功应用,得到了论域覆盖面大的设计结果集。 展开更多

关键词 划分聚类 一般模糊极小极大神经网络 机器学习 案例推理 固体火箭发动机总体设计

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解一类非线性极大极小问题的神经网络 被引量：1

10

作者 杨红梅 高兴宝 白颉 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2006年第4期90-93,101,共5页

考虑了一类非线性极大极小问题,通过将其转化为等价非线性凸规划提出了求解它的一个神经网络模型,严格证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且在有限时间内收敛到原问题的一个精确解。与已有模型相比,新模型结构简单,更适合硬件实现。数值... 考虑了一类非线性极大极小问题,通过将其转化为等价非线性凸规划提出了求解它的一个神经网络模型,严格证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且在有限时间内收敛到原问题的一个精确解。与已有模型相比,新模型结构简单,更适合硬件实现。数值实验表明,该模型不仅可行而且有效。 展开更多

关键词 非线性极大极小问题 非线性凸规划 神经网络 有限时间收敛

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改进的模糊神经网络学习规则研究 被引量：4

11

作者 魏延 曹长修 汪平 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期51-54,共4页

在S Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊反向传播算法基础上,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经元模型的研究,对含有一个隐含层的单输出模糊神经网络,提出了依赖于各模糊神经元输出的调整模糊权值的网络学习算法,该算法具... 在S Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊反向传播算法基础上,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经元模型的研究,对含有一个隐含层的单输出模糊神经网络,提出了依赖于各模糊神经元输出的调整模糊权值的网络学习算法,该算法具有直观和可操作性强的特点.并以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真,仿真结果表明网络学习效果较好. 展开更多

关键词 模糊神经网络 极大-极小模糊算子 学习规则

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基于遗传算法的模糊神经网络控制器在GTAW中的应用 被引量：7

12

作者 雷玉成 张成 +1 位作者 程晓农 陈希章 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期47-50,共4页

GTAW (钨极气体保护电弧焊 )是一种能够很好控制线能量 ,进行高质量薄板焊接的方法。焊接过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统 ,在实际焊接过程中难以实现实时、有效的在线控制。模糊控制吸收了人的经验思维的特点 ;神经网... GTAW (钨极气体保护电弧焊 )是一种能够很好控制线能量 ,进行高质量薄板焊接的方法。焊接过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统 ,在实际焊接过程中难以实现实时、有效的在线控制。模糊控制吸收了人的经验思维的特点 ;神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点 ;遗传算法是一种全局优化搜索方法 ,具有简单通用、普遍性强 ,适合并行处理和应用范围广的优点。作者将三者有机地结合起来 ,在模糊神经网络控制器的基础上利用了改进的遗传算法 ,并分析了其网络结构和离线学习的方法 ,协调利用三者的优势设计了一种新型的模糊控制器 ,并使之用于脉冲GTAW仿真中 ,结果证明了该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性。 展开更多

关键词 钨极气体保护电弧焊 遗传算法 模糊神经网络 控制器 GTAW

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新型模糊神经网络控制器在GTAW焊中的应用 被引量：3

13

作者 张成 雷玉成 +1 位作者 程晓农 陈希章 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2003年第3期28-31,共4页

钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统,难以实现实时、有效的在线控制 模糊控制吸收人的经验思维的特点;神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点;遗传算法是一种全局优化搜索方法,具有简... 钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统,难以实现实时、有效的在线控制 模糊控制吸收人的经验思维的特点;神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点;遗传算法是一种全局优化搜索方法,具有简单通用、适合并行处理的特点 笔者将三者有机地结合起来,在模糊神经网络控制器的基础上利用改进的遗传算法,并分析其网络结构和离线学习的方法,协调利用三者的优势设计一种新型的模糊控制器,并使之用于脉冲GTAW焊仿真中。 展开更多

关键词 GTAW 钨极气体保护电弧焊 模糊神经网络控制器 遗传算法 模糊控制器 仿真 焊接工艺 智能控制

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基于改进算法的模糊神经网络电力系统稳定器 被引量：4

14

作者 孙勇 李志民 +1 位作者 张东升 于继来 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期58-61,共4页

基于模糊神经网络的电力系统稳定器具有适应电力系统非线性,且不依赖电力系统数学模型的特点,针对模糊神经网络隶属度函数的中心参数选取问题,提出了一种基于极大熵原理优化模糊神经网络的设计方法。该方法利用一个最优化的目标函数导... 基于模糊神经网络的电力系统稳定器具有适应电力系统非线性,且不依赖电力系统数学模型的特点,针对模糊神经网络隶属度函数的中心参数选取问题,提出了一种基于极大熵原理优化模糊神经网络的设计方法。该方法利用一个最优化的目标函数导出中心向量和宽度的学习算法,改善了网络的回归能力和泛化能力。针对电力系统发生的低频振荡问题,提出了一种基于熵优化模糊神经网络电力系统稳定器的设计方案。该方案避免了控制器对系统精确数学模型的依赖,利用神经网络的学习能力,在线自动生成训练样本,实现了电力系统的实时控制。仿真结果表明,提出的电力系统稳定器控制方案可以显著地提高被控机组的稳定性及电力系统的动态性能。 展开更多

关键词 模糊神经网络 隶属度函数 中心参数选取 极大熵原理 低频振荡 熵优化 电力系统稳定 多机电力系统

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基于模糊神经网络的母线充电保护研究 被引量：1

15

作者 雷宇 陈少华 +1 位作者 桂存兵 马碧燕 《现代电力》 2007年第1期21-25,共5页

针对当前母线充电试验时继电保护中存在的一些问题,提出了一种智能型的母线充电保护新方法。在分析母线正常充电和故障元件充电的基础上,找到了正确快速地识别两种情况的特征量,结合模糊神经网络这一新型的人工智能技术,综合利用母线充... 针对当前母线充电试验时继电保护中存在的一些问题,提出了一种智能型的母线充电保护新方法。在分析母线正常充电和故障元件充电的基础上,找到了正确快速地识别两种情况的特征量,结合模糊神经网络这一新型的人工智能技术,综合利用母线充电时的多种电气量分别提取形成网络的特征输入量,并采用Simpson模糊极小-极大神经网络来形成区分母线正常充电和故障元件充电的模糊模式识别器。利用EMTP程序仿真来获取不同系统参数和各种不同故障情况下模糊神经网络训练和测试所需要的大量样本,通过对模糊神经网络的训练,使网络具备了很强的故障识别能力和较强的泛化能力,结果表明,训练后的网络能快速准确地区分母线在各种运行工况下的正常充电和故障元件充电,从而验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 母线 充电保护 糊糊极小-极大神经网络 超盒 人工智能

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无师General Fuzzy Min-Max人工神经网络 被引量：4

16

作者 彭鹏菲 杨露菁 张青贵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1503-1505,1536,共4页

针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其... 针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其是新增加了无师学习的功能,弥补了GFMM网络不能自适应在线学习新类的缺陷。实验测试结果与分析表明,该网络在自动目标识别的实际应用中具有广泛的适用性。 展开更多

关键词 一般模糊极小极大神经网络 无师训练 自动目标识别

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基于多特征空间与神经网络的SAR图像识别方法 被引量：4

17

作者 杨露菁 郝威 +1 位作者 刘忠 王德石 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2859-2862,共4页

同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化,这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题,提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成的SAR图像目标识别系统。通过独立分量分析构造若干个方位角的... 同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化,这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题,提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成的SAR图像目标识别系统。通过独立分量分析构造若干个方位角的SAR图像特征空间,为每一特征空间各训练一个模糊极小极大神经网络用于分类,然后利用D-S证据理论集成各个神经网络的输出。仿真结果表明,与利用精确的方位角估计预处理选择最佳单一神经网络相比,该方法可以获得更高的识别精度,且不需要进行方位角估计预处理。 展开更多

关键词 SAR图像目标识别 独立分量分析 神经网络集成 特征空间 模糊极小极大神经网络

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加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证研究 被引量：3

18

作者 金秀 刘家和 苑莹 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2015年第1期78-84,共7页

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,将证券收益率视为随机模糊变量,根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数。利用加权极大-极小算子考虑投资者对期望收益和目标概率的差异要求,构建目标权重... 考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,将证券收益率视为随机模糊变量,根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数。利用加权极大-极小算子考虑投资者对期望收益和目标概率的差异要求,构建目标权重不等的加权极大-极小随机模糊投资组合模型,进一步推导模型的最优解。采用实证的方法,研究模型的表型。结果表明:加权极大-极小随机模糊投资组合模型有效边界与均值-方差投资组合模型不一致;加权极大-极小随机模糊投资组合模型可以根据期望收益和目标概率的权重变化,构建符合不同投资者心理需求的投资组合;加权极大-极小随机模糊投资组合模型的投资收益优于均值-方差投资组合模型。 展开更多

关键词 投资组合 随机模糊 加权极大-极小算子 前景理论

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基于极大极小准则的Hopfield联想记忆学习算法

19

作者 梁学斌 吴立德 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第A00期267-272,共6页

基于联想记忆各记忆模式的吸收域之间的应保持大小平衡的思想，提出了设计Ｈｏｐｆｉｅｌｄ联想记忆网络的极大极小准则，即设计出的对称连接权阵应使得网络最小的记忆模式吸收域达到最大，首选提出了一种快速算法；再发展了一个启发性... 基于联想记忆各记忆模式的吸收域之间的应保持大小平衡的思想，提出了设计Ｈｏｐｆｉｅｌｄ联想记忆网络的极大极小准则，即设计出的对称连接权阵应使得网络最小的记忆模式吸收域达到最大，首选提出了一种快速算法；再发展了一个启发性迭代学习算法，称为约束感知器学习算法，大量实验结果表明了本文学习算法的优越性。 展开更多

关键词 联想记忆 极大极小准则 学习算法 神经网络

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电励磁双凸极发电机的非线性模型 被引量：44

20

作者 王莉 孟小利 +1 位作者 曹小庆 严仰光 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期137-143,共7页

电励磁双凸极发电机是一种新型的交流无刷电机,结构简单,可靠性高,在汽车和飞机发电领域有着广阔应用前景。但其磁链和电感均为激磁电流、相电流、转子位置的非线性函数无法采用常规的方法建立精确的数学模型。该文采用二维电磁场有限... 电励磁双凸极发电机是一种新型的交流无刷电机,结构简单,可靠性高,在汽车和飞机发电领域有着广阔应用前景。但其磁链和电感均为激磁电流、相电流、转子位置的非线性函数无法采用常规的方法建立精确的数学模型。该文采用二维电磁场有限元法对一台12/8极电励磁双凸极发电机进行了精确分析计算,得到了电机的静态特性;利用模糊神经网络的非线性逼近能力,尝试建立了双凸极电励磁发电机的模糊神经网络非线性模型,获得了很高的模型精度,并将仿真分析结果与实验结果进行了对比,验证了所建模型的精确性、有效性及方法的可行性,为飞机直流发电系统的设计、分析建立了基础。 展开更多

关键词 电励磁双凸极发电机 非线性模型 静态特性 数学模型 模糊神经网络

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