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油藏系统函数型连接神经网络辨识方法
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作者 陈惟岐 刘劲涛 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2006年第6期624-628,共5页
为实现油田生产管理和决策的现代化,使地层参数估值具有全局最优性,在研究油井井底压力分布的描述和有关地层参数辨识问题的基础上,提出了一种由二阶学习算法与GA(Genetic A lgorithm)构成的新型混合遗传算法,并给出一种新型神经网络。... 为实现油田生产管理和决策的现代化,使地层参数估值具有全局最优性,在研究油井井底压力分布的描述和有关地层参数辨识问题的基础上,提出了一种由二阶学习算法与GA(Genetic A lgorithm)构成的新型混合遗传算法,并给出一种新型神经网络。该网络把级数中的函数看成非线性神经元,建立油藏系统的函数型连接人工神经网络模型。由系统辨识理论中的F检验法确定网络模型的结构参数n,用二阶学习算法和新型GA交替辨识网络模型的权系数v和地层参数θ。应用表明,采用上述方法建模精度高,模型的平均相对误差在1%以内,并能求出地层参数的全局最优估值。 展开更多
关键词 系统辩识 函数连接神经网络 二阶学习算法 遗传算法 收敛性
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基于函数连接型神经网络的非线性滤波 被引量:2
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作者 吕久旭 吴乐南 《长春工业大学学报》 CAS 2006年第4期305-307,共3页
提出了一种基于函数连接型神经网络(FLNN)的非线性滤波解决方案,比较了线性滤波器和FLNN神经网络在非线性滤波中的性能差异。应用MATLAB针对伴有随机噪声的信号进行了仿真滤波试验,证明了该理论的可行性。
关键词 函数连接 神经网络 非线性滤波 仿真
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人工神经网络用于Ln^(3+)的萃合及协萃体系稳定常数的关联和预测 被引量:3
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作者 杨兴华 张南生 潘忠孝 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期51-54,共4页
研究了影响 Ln3+离子的萃合及协萃合物稳定性的有关因素。以 L n3+离子的半径、电负性、4f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN) ,对 Ln3+的 HTTA萃合物 ,HTTA- P35 0协萃合物及HTTA- ... 研究了影响 Ln3+离子的萃合及协萃合物稳定性的有关因素。以 L n3+离子的半径、电负性、4f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN) ,对 Ln3+的 HTTA萃合物 ,HTTA- P35 0协萃合物及HTTA- TPB协萃合物的稳定常数分别进行非线性关联和预测 。 展开更多
关键词 协萃体系 镧系金属离子 HTTA P350 TPB 函数连接 神经网络 稳定常数 协同萃取
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改进人工神经网络方法在天然气产量预测中的应用 被引量:3
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作者 黄小燕 耿新宇 《中国民航飞行学院学报》 2004年第1期12-13,17,共3页
将改进的人工神经网络方法应用到油气田产量预测中,并与传统预测方法进行比较,结果表明该方法的精度和可靠性较高,为油气田开发方案的合理编制提供了科学依据。
关键词 油气田开发 人工神经网络 S激励函数 学习算法 天然气 产量预测
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函数连接型网络应用于维生素B族四组分同时测定 被引量:7
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作者 印春生 黄道昌 +4 位作者 吴孔导 司圣柱 李志良 潘忠孝 张懋森 《分析科学学报》 CAS CSCD 1999年第5期358-362,共5页
报道了函数连接型网络(FLN)用于维生素B族四组分同时测定。采用相关系数和标准偏差从原始紫外光谱数据中挑选11 个波长点供网络处理。在函数连接型网络中,非线性输入模式得到了增强, 并使用了推广的δ学习规则。预测结果极好... 报道了函数连接型网络(FLN)用于维生素B族四组分同时测定。采用相关系数和标准偏差从原始紫外光谱数据中挑选11 个波长点供网络处理。在函数连接型网络中,非线性输入模式得到了增强, 并使用了推广的δ学习规则。预测结果极好, 其相关系数和标准偏差分别为0.99904 和0.26885。 展开更多
关键词 维生素B族 函数连接网络 多组分 测定
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镧系金属离子Ln^(3+)定量构效关系的神经网络研究 被引量:11
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作者 杨兴华 印春生 潘忠孝 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期1466-1471,共6页
以 Ln3+ 离子的半径、电负性、 4 f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN)对 Ln3+离子的 EDTA等络合常数 lg K、水化能 ΔH、水解常数 p K1 及氢氧化物溶解度 p Km 分别进行非线性关联... 以 Ln3+ 离子的半径、电负性、 4 f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN)对 Ln3+离子的 EDTA等络合常数 lg K、水化能 ΔH、水解常数 p K1 及氢氧化物溶解度 p Km 分别进行非线性关联和预测 ,获得了非常好的结果 .与对应的线性模型比较表明 。 展开更多
关键词 镧系金属离子 定量构效关系 QSPR 函数连接神经网络 非线性关联 EDTA 配合物
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基于改进遗传神经网络的微硅加速度传感器动态补偿研究 被引量:5
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作者 俞阿龙 黄惟一 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期455-458,共4页
比较遗传算法与神经网络的特点 ,并对将遗传算法用于函数连接型神经网络 (FLNN)的优点进行了研究 .对遗传算法的编码方法、交换和变异操作做了改进 ,提出了一种融合改进遗传算法的FLNN用于微硅加速度传感器动态性能补偿的新方法 .该方... 比较遗传算法与神经网络的特点 ,并对将遗传算法用于函数连接型神经网络 (FLNN)的优点进行了研究 .对遗传算法的编码方法、交换和变异操作做了改进 ,提出了一种融合改进遗传算法的FLNN用于微硅加速度传感器动态性能补偿的新方法 .该方法不依赖于传感器的动态模型 ,可根据传感器的动态响应数据 ,建立补偿模型 ,采用改进遗传神经网络搜索和优化补偿模型参数 ,既保留了遗传算法的全局搜索能力 ,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力 .介绍补偿原理及算法 ,给出动态补偿网络的数学模型 .结果表明 ,该补偿方法能克服FLNN收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷 ,具有网络训练速度快、实时性好、良好的全局搜索能力、精度高。 展开更多
关键词 微硅加速度传感器 函数连接神经网络 动态补偿 遗传算法
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单刚矩阵计算用神经网络结构的实验确定
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作者 孙道恒 黄洪钟 +1 位作者 胡俏 徐灏 《电子机械工程》 2002年第4期9-12,共4页
提出将BP网络与函数型网络相结合用于有限元单元刚度矩阵的实时计算 ,给出了网络结构的设计依据 ;对不同阶数输入向量的网络的收敛速度进行了对比分析 。
关键词 单刚矩阵 神经网络 有限元 函数连接网络 收敛速度 力学性能
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基于密集循环网络的视网膜图像分割方法 被引量:3
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作者 杨云 周舒婕 +1 位作者 李程辉 张娟娟 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1702-1711,共10页
针对视网膜血管在分割过程容易出现细节特征信息丢失、血管轮廓模糊等问题,提出一种改进的循环分割对抗网络算法。该算法改进了分割器的网络模型,在U型网络上、下采样过程中添加了密集连接结构,充分保留了图像的特征信息,提升了模型的... 针对视网膜血管在分割过程容易出现细节特征信息丢失、血管轮廓模糊等问题,提出一种改进的循环分割对抗网络算法。该算法改进了分割器的网络模型,在U型网络上、下采样过程中添加了密集连接结构,充分保留了图像的特征信息,提升了模型的泛化能力以及鲁棒性,缓解了过度分割现象。为防止网络退化,将损失函数替换为最小二乘函数,提高了图像的分割质量,提升了网络模型训练的稳定性。实验结果表明,本文的网络模型在DRIVE以及CHASE数据集中,两者分割的准确性、敏感性分别达到了96.93%、84.30%以及96.94%、79.92%。该算法具有较好的网络泛化能力以及分割准确率,可以为疾病诊断提供重要的依据。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 循环分割对抗网络 U网络 密集连接结构 损失函数
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多S型前馈网分类器及其在毒性识别中的应用
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作者 成忠 陈德钊 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期377-381,共5页
设计了一种新颖的、表达能力很强的多S型函数,以其作为单输出神经元的活化函数所构建的多S型前馈网(MS-FN)分类器,结构简洁,训练速率高,由此建立的多分类模型有很强的判别能力,且具有优良的泛化性和稳定性.还推导了相应的Levenberg-Marq... 设计了一种新颖的、表达能力很强的多S型函数,以其作为单输出神经元的活化函数所构建的多S型前馈网(MS-FN)分类器,结构简洁,训练速率高,由此建立的多分类模型有很强的判别能力,且具有优良的泛化性和稳定性.还推导了相应的Levenberg-Marquart(LM)训练算法,并应用于胺类有机物急性毒性的定量构效关系,所建模型样本预报正确率高.实例表明MS-FN分类器是化学模式识别的一种有效工具. 展开更多
关键词 人工神经网络 化学模式识别 多S前馈网分类器 胺类有机物 毒性识别 多S函数
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蛇形机器人翻越阶跃型障碍的算法研究与仿真
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作者 李鸿昌 郝建新 +4 位作者 赵祖智 凌浩瀚 李光辉 张璐逍 张枫 《科学技术创新》 2021年第8期195-196,共2页
提出了一种蛇形机器人翻越阶跃型障碍的算法,所述蛇形机器人为正交结构,共有40个正交单元。所述阶跃型障碍指,如单薄的隔板、低矮的墙壁。针对这种特殊的障碍,本文作者对这一运动过程进行了数学建模,设计运动算法并进行仿真,提出了蛇形... 提出了一种蛇形机器人翻越阶跃型障碍的算法,所述蛇形机器人为正交结构,共有40个正交单元。所述阶跃型障碍指,如单薄的隔板、低矮的墙壁。针对这种特殊的障碍,本文作者对这一运动过程进行了数学建模,设计运动算法并进行仿真,提出了蛇形机器人对于阶跃形障碍的越障方式。研究内容如下:(1)提出了正交行机器人的结构。确定了蛇形机器人的结构,采用了正交连接的蛇形机器人,可以实现三维空间的任意运动。(2)建立蛇形机器人的越障控制函数。根据内切圆的角关系建立蛇形机器人的运动学模型,得到越障控制函数。(3)对于越障函数的仿真和分析。利用matlab仿真软件建立由40个正交结构连杆组合成的仿生机器蛇模型,根据越障函数对蛇形机器人的运动算法进行运算,对越障的运动方式进行了仿真实验。 展开更多
关键词 蛇形机器人 阶跃障碍 越障控制函数 正交连接
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改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用 被引量:8
12
作者 俞阿龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期67-69,共3页
对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数... 对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法,给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点,在动态测试领域具有重要应用价值。 展开更多
关键词 加速度传感器 建模 函数连接型人工神经网络 遗传算法
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基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法
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作者 周亚丽 张奇志 李沛 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2016年第2期13-17,共5页
研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变... 研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变所引起的系统稳定性问题。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明,当系统中呈现非线性及时变特性时,该方法能有效地抑制噪声且对系统次路径的变化具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 有源噪声控制 非线性 勒让德多项式 函数连接型人工神经网络 无模
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基于FLANN数据融合的传感器温度补偿及校正 被引量:1
14
作者 张金敏 《兰州铁道学院学报》 2003年第4期40-43,共4页
提出了一种用函数连接型神经网络 (FLANN)数据融合及直线回归分析技术相结合实现传感器温度参量的补偿及其非线性校正的方法 .该方法将传感器线性段特性用回归方法进行拟合 ,得到直线校正方程 ;对传感器非线性特性采用参考温度参量与传... 提出了一种用函数连接型神经网络 (FLANN)数据融合及直线回归分析技术相结合实现传感器温度参量的补偿及其非线性校正的方法 .该方法将传感器线性段特性用回归方法进行拟合 ,得到直线校正方程 ;对传感器非线性特性采用参考温度参量与传感器输出值的FLANN数据融合 ,从而实现传感器温度补偿与非线性校正 .该方法用于微重力落舱动态测重结果分析表明 ,该方法是切实有效和可行的 . 展开更多
关键词 FLANN 数据融合 传感器 温度补偿 非线性校正 函数连接神经网络 直线回归分析
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