基于函数型连接神经网络的发输电系统可靠性评估研究 被引量：15

1

作者 王韶 周家启 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期142-146,共5页

发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来... 发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来快速计算行为指标(PI),形成FLNN分类器输入模式集。将FLNN分类模型和简化潮流模型相结合,提出了一种基于偶发事件筛选的函数型连接神经例络(FLNN)可靠性评估方法。用该方法对IEEE-RTS79测试系统进行计算,结果验证了该方法的正确性和有效性,同时表明了该方法在保证精度的前提下减少了计算时间,在目前情况下改进计算方法来提高计算精度比计及高阶事件的影响来提高计算精度更为有效。 展开更多

关键词 发输电系统 可靠性评估 函数型连接神经网络 枚举法 电力系统

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切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用 被引量：2

2

作者 胡志恒 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第4期287-290,共4页

本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层... 本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。 展开更多

关键词 信道均衡 码序列 数字通信 切比雪夫多项式 函数型连接神经网络

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一种复值函数型连接神经网络 被引量：1

3

作者 胡志恒 李春光 +1 位作者 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第2期95-99,共5页

本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经... 本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。 展开更多

关键词 信号处理 复数域信号 复值函数型连接神经网络 非线性信号 激活函数

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基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正 被引量：2

4

作者 郭全民 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第10期5-7,共3页

通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。... 通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。网络仿真结果与分段线性拟合曲线的比较表明:这种非线性校正模型结构简单、收敛速度快、逼近精度高。 展开更多

关键词 瓦斯传感器 函数型连接神经网络 非线性校正

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函数型连接神经网络偶发事件分类器设计

5

作者 王韶 张安邦 周家启 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期66-69,共4页

偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用... 偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器。讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标。通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度。 展开更多

关键词 函数型连接神经网络 偶发事件 分类器

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非线性动态传感器系统的H模型神经网络辨识 被引量：3

6

作者 刘滔 韩华亭 +1 位作者 马婧 雷超 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1390-1394,共5页

针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述,将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型... 针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述,将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型参数的新型神经网络结构,推导了基于反向传播的网络权系数调整方法。通过网络迭代训练同时得到静态与动态两个环节的模型参数。最后通过一个H模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法是有效的。 展开更多

关键词 传感器 系统辨识 函数连接型神经网络 HAMMERSTEIN模型 非线性动态系统

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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

7

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 函数连接型神经网络 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

8

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 函数连接型神经网络 动态补偿 遗传算法

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基于神经网络的速度传感器幅频特性改进 被引量：1

9

作者 于海春 俞阿龙 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第7期75-76,79,共3页

为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法。该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它... 为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法。该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它的幅频特性。介绍了原理和FLANN权值调整的算法,给出用FLANN建立的磁电式振动速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种幅频特性的改进方法具有精度高、鲁棒性好,并能在线修正等优点,在工程测试领域有重要的实用价值。 展开更多

关键词 磁电式振动速度传感器 函数连接型神经网络 固有频率 幅频特性 补偿

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传感器动态建模FLANN方法改进研究 被引量：10

10

作者 吴德会 赵伟 +1 位作者 黄松岭 郝宽胜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期362-367,共6页

提出一种改进的函数连接型神经网络(FLANN),并将其应用于传感器动态建模。首先,将单输入单输出(SISO)的传感器系统表达为动态差分方程模型;再充分考虑动态模型输出的历史值与参数之间的关系,对模型输出与参数的偏导数进行重新推导,得到... 提出一种改进的函数连接型神经网络(FLANN),并将其应用于传感器动态建模。首先,将单输入单输出(SISO)的传感器系统表达为动态差分方程模型;再充分考虑动态模型输出的历史值与参数之间的关系,对模型输出与参数的偏导数进行重新推导,得到了对权值参数偏导数的更高精度估计;最后,利用该模型梯度进行迭代训练,加快了网络收敛速度并提高了收敛的稳定性。实验结果表明,改进FLANN具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,十分适合传感器动态系统的建模。 展开更多

关键词 函数连接型神经网络 动态模型 辨识 传感器

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基于FLNN的加速度传感器动态特性补偿方法 被引量：2

11

作者 俞阿龙 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2004年第12期80-81,85,共3页

对加速度传感器动态性能进行分析,提出其动态性能补偿的神经网络方法,介绍了补偿原理以及神经网络算法,给出用函数连接型神经网络建立的加速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种补偿模型精度高、能实现在线修正,有良好的鲁... 对加速度传感器动态性能进行分析,提出其动态性能补偿的神经网络方法,介绍了补偿原理以及神经网络算法,给出用函数连接型神经网络建立的加速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种补偿模型精度高、能实现在线修正,有良好的鲁棒性及动态补偿器实现简单等优点。 展开更多

关键词 加速度传感器 函数连接型神经网络 动态补偿

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基于FLANN数据融合的微重力落舱动态测重补偿及校正

12

作者 王思明 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期77-81,共5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微重 力落舱动态测重的补偿及其非线性校正的方法．该方法将测重传感器输出的线性段特性用回归方法 进行拟合,得到直线校正方程;对测重传感器非线性特性采用... 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微重 力落舱动态测重的补偿及其非线性校正的方法．该方法将测重传感器输出的线性段特性用回归方法 进行拟合,得到直线校正方程;对测重传感器非线性特性采用FLANN数据融合,从而实现测重传感器 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 函数连接型神经网络 数据融合 微重力落舱 动态测重 校正

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一种电容非介入式压力测量方法研究 被引量：3

13

作者 黄姣英 袁海文 +2 位作者 安晨亮 崔勇 李成贵 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1773-1777,共5页

非介入测量对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,研究了液压系统的电容非介入式压力测量的可行性,基于函数型连接神经网络建立了电容式压力测量的电容与压力的数学模型,在此基础上,设计了相应的电容非介入式压力测量实验平台,结合实... 非介入测量对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,研究了液压系统的电容非介入式压力测量的可行性,基于函数型连接神经网络建立了电容式压力测量的电容与压力的数学模型,在此基础上,设计了相应的电容非介入式压力测量实验平台,结合实验,得出实际液压系统中电容和压力确切的数学关系,也定性分析了液压油介电常数和温度的关系。仿真和实验结果表明,变介电常数电容法在液压管路压力非介入式测量中完全可行,为小管径液压系统的在线压力测量提供一种新的方法. 展开更多

关键词 非介入压力测量 液压系统 变介电常数 电容 函数型连接神经网络

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基于IDE-FLANN方法的六维力传感器动态建模研究

14

作者 汪正全 唐昊 +2 位作者 孙玉香 高理富 曹会彬 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1727-1733,共7页

针对六维力传感器动态建模问题,提出了一种改进差分进化算法结合函数连接型神经网络(IDE-FLANN)的动态建模方法,该方法在继承了函数连接型神经网络(FLANN)特殊结构的基础上,进一步发展了差分进化算法(DE)的寻优建模能力,具有结构巧妙、... 针对六维力传感器动态建模问题,提出了一种改进差分进化算法结合函数连接型神经网络(IDE-FLANN)的动态建模方法,该方法在继承了函数连接型神经网络(FLANN)特殊结构的基础上,进一步发展了差分进化算法(DE)的寻优建模能力,具有结构巧妙、建模能力强的特点。实验结果表明:该方法可以有效克服FLANN方法易于陷入局部最优值的缺陷,与常用建模方法相比,该方法具有建模速度快、精度高、鲁棒性强的优点。 展开更多

关键词 六维力传感器 动态建模 差分进化 函数连接型神经网络

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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

15

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FLNN的塔机起重量软测量方法研究

16

作者 郭全民 贾永峰 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第6期59-61,65,共4页

通过起重量限制器的受力分析,指出在塔式起重机(塔机)起重量软测量中钢丝绳张力与拉力传感器拉力之间呈非线性关系,提出应用函数型连接神经网络(FLNN)建立软测量模型,为塔机起重量的间接在线测量提供了新方法。结合塔机QTZ63给出了网络... 通过起重量限制器的受力分析,指出在塔式起重机(塔机)起重量软测量中钢丝绳张力与拉力传感器拉力之间呈非线性关系,提出应用函数型连接神经网络(FLNN)建立软测量模型,为塔机起重量的间接在线测量提供了新方法。结合塔机QTZ63给出了网络的实现过程,实测研究表明:该测量方法具有误差小、精度高、容易实现等优点。 展开更多

关键词 塔式起重机 起重量 函数型连接神经网络 软测量

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基于MFLNN的变参数非线性系统辨识

17

作者 李萍 吴乐南 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第20期201-202,共2页

函数型连接神经网络的网络结构简单,计算复杂度低。该文提出了一种外积扩展型连接神经网络(MFLNN),用于辨识变参数非线性系统,仿真结果表明,MFLNN实现了变参数非线性系统的辨识,效果显著。

关键词 外积扩展 函数型连接神经网络 多层感知器 非线性系统识别

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