前向傅立叶神经网络系统逼近理论及学习算法

1

作者 周永权 何登旭 谢宁新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第5期72-75,共4页

定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络,将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数,设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络,以及奇、偶傅立叶神经网络,基于三角函数逼近论,... 定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络,将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数,设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络,以及奇、偶傅立叶神经网络,基于三角函数逼近论,讨论了前向傅立叶神经网络的三角插值机理及系统逼近理论,且有严格的数学理论基础,给出了前向傅立叶神经网络学习算法,通过学习,它们分别能逼近于给定的傅立叶函数到预定的精度。仿真实验表明,该学习算法效率高,具有极为重要的理论价值和应用背景。 展开更多

关键词 前向傅立叶神经网络系统 逼近理论 学习算法 三角函数逼近 函数逼近 人工神经网络

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尖楔前体飞行器FADS系统的神经网络算法 被引量：5

2

作者 王鹏 胡远思 +1 位作者 金鑫 张卫民 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期777-780,791,共5页

对人工神经网络算法在尖楔前体飞行器用嵌入式大气数据传感系统(Flush Air Data Sensing System,FADS)中的应用进行了探讨。针对该FADS系统存在的建模困难及解算精度低的问题,采用BP神经网络算法代替传统的空气动力学模型,通过合理选择... 对人工神经网络算法在尖楔前体飞行器用嵌入式大气数据传感系统(Flush Air Data Sensing System,FADS)中的应用进行了探讨。针对该FADS系统存在的建模困难及解算精度低的问题,采用BP神经网络算法代替传统的空气动力学模型,通过合理选择网络结构参数及训练验证,分别建立了FADS系统的含有单隐含层的三层网络模型及含有双隐含层的四层网络模型,对攻角、侧滑角、自由来流静压及马赫数等参数进行求解。数值仿真结果表明,建立的用于尖楔前体飞行器的FADS系统的神经网络算法求解精度较高,且含有双隐含层的网络模型精度优于单隐含层的模型精度。 展开更多

关键词 嵌入式大气数据传感系统 尖楔前体 BP神经网络 飞行参数 求解精度

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模糊系统与前向神经网络的结合 被引量：3

3

作者 潘维民 沈理 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第1期54-57,47,共5页

1 引言模糊系统方法和神经网络技术是近年来计算智能领域研究热点,被广泛地应用于复杂系统、非确定性等难于建立比较准确的数学模型的问题,并在自动控制、计算机图像处理、语音识别、手写体识别等领域有重要应用。模糊系统与神经网络的... 1 引言模糊系统方法和神经网络技术是近年来计算智能领域研究热点,被广泛地应用于复杂系统、非确定性等难于建立比较准确的数学模型的问题,并在自动控制、计算机图像处理、语音识别、手写体识别等领域有重要应用。模糊系统与神经网络的结合也越来越受到人们的重视。模糊系统和神经网络的结合可以分为模糊系统与前向网络的结合和与反馈网络的结合两类。模糊系统与反馈网络的结合主要有模糊联想记忆。 展开更多

关键词 模糊系统 前向神经网络 BP算法 神经网络

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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识的改进递推最小二乘算法 被引量：5

4

作者 于开平 牟晓明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期107-109,144,共4页

标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(I... 标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(IRLS),并给出了收敛性证明,然后将该算法应用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。通过对两个非线性时变系统进行有效验证,仿真结果表明本文算法计算精度高、计算速度快、数值稳定性好,并能有效克服"数据饱和"。 展开更多

关键词 非线性时变系统 多层前向神经网络 系统辨识 改进递推最小二乘算法

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一种前向神经网络快速学习算法及其在系统辨识中的应用 被引量：19

5

作者 王正欧 林晨 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第6期728-735,共8页

提出一种基于最小二乘的前向神经网络快速学习算法．与现有同类算法相比，该算法无需任何矩阵求逆，计算量小，较适于需快速学习的系统辨识和其他应用．文中推导了算法，并给出一种更为简便的局部化算法．

关键词 前向神经网络 快速学习 系统辨识 学习算法

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尖楔前体飞行器FADS系统驻点压力对神经网络算法精度的影响 被引量：11

6

作者 王鹏 胡远思 金鑫 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1072-1079,共8页

针对尖楔前体(类乘波体)飞行器用嵌入式大气数据传感(FADS)系统存在建模困难及解算模型精度低的问题,首先采用BP神经网络建模代替传统的FADS系统空气动力学建模的方法,建立含有双隐含层的四层神经网络模型,然后通过合理选择网络结构参... 针对尖楔前体(类乘波体)飞行器用嵌入式大气数据传感(FADS)系统存在建模困难及解算模型精度低的问题,首先采用BP神经网络建模代替传统的FADS系统空气动力学建模的方法,建立含有双隐含层的四层神经网络模型,然后通过合理选择网络结构参数及训练验证,对FADS系统的攻角进行解算,最后对驻点压力对算法精度的影响进行研究。结果表明,本文建立的含有双隐含层的四层神经网络模型精度较高,攻角测试误差小于0.25°;驻点压力是否作为输入参数对FADS系统神经网络算法求解精度影响较大,攻角测试误差相差达0.1°。在飞行器前缘半径允许的情况下,应尽量得到驻点压力用于解算攻角,提高解算精度。 展开更多

关键词 嵌入式大气数据传感(FADS)系统 尖楔前体 BP神经网络 驻点压力 攻角

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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识 被引量：7

7

作者 顾成奎 王正欧 《管理科学学报》 CSSCI 2001年第3期36-39,45,共5页

提出基于前向神经网络的非线性时变系统辨识方法 ,并用局部化推广卡尔曼滤波算法训练网络 .该算法与全局推广卡尔曼滤波算法相比 ,不需要矩阵求逆运算 ,具有更高的收敛速度和更小存储容量要求 .

关键词 非线性时变系统 前向神经网络 局部化学习算法 卡尔曼滤波

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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识改进EKF算法 被引量：4

8

作者 于开平 牟晓明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期5-8,共4页

为了克服传统扩展卡尔曼滤波算法进行参数估计时可能产生的新数据失效问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)步骤,然后将改进步骤做为人工神经网络的学习算法用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。与传统的扩展卡尔曼滤波步... 为了克服传统扩展卡尔曼滤波算法进行参数估计时可能产生的新数据失效问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)步骤,然后将改进步骤做为人工神经网络的学习算法用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。与传统的扩展卡尔曼滤波步骤相比克服了新数据的饱和现象,可以更好地反映系统时变特征。通过一个单变量一般时变非线性系统和一个三自由度非线性时变刚度结构系统算例,仿真验证了新算法在辨识精度和计算量方面的改进特性。 展开更多

关键词 非线性时变系统 多层前向神经网络 系统辨识 改进扩展卡尔曼滤波算法

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一种前向模糊神经网络控制系统的研究 被引量：1

9

作者 何波 吴广玉 《电机与控制学报》 EI CSCD 1998年第3期137-140,共4页

基于模糊逻辑和神经网络技术提出一种具有快速学习算法的模糊神经网络控制系统。通过将模糊逻辑系统表达成有两个隐层的前向模糊神经网络（ＦＮＮ），利用其快速学习能力调整系统初始规则库参数，得到优化的模糊控制器，仿真结果表明控... 基于模糊逻辑和神经网络技术提出一种具有快速学习算法的模糊神经网络控制系统。通过将模糊逻辑系统表达成有两个隐层的前向模糊神经网络（ＦＮＮ），利用其快速学习能力调整系统初始规则库参数，得到优化的模糊控制器，仿真结果表明控制性能有很大改善。 展开更多

关键词 前向模糊 神经网络 规则参数调整 控制系统

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一种新的基于神经网络的高精度电力系统谐波分析算法 被引量：54

10

作者 王小华 何怡刚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期72-75,共4页

提出了一种新的基于三角基函数的人工神经网络算法,利用该算法可一次性获得电力系统基波及各次谐波的频率、幅值和相位,提出并证明了该神经网络算法的收敛定理,给出了利用该算法进行谐波分析的仿真实例。仿真结果表明,文中提出的谐波测... 提出了一种新的基于三角基函数的人工神经网络算法,利用该算法可一次性获得电力系统基波及各次谐波的频率、幅值和相位,提出并证明了该神经网络算法的收敛定理,给出了利用该算法进行谐波分析的仿真实例。仿真结果表明,文中提出的谐波测量方法的计算精度极高,且计算量较小,因此在电力系统谐波测量中有较高的应用价值。 展开更多

关键词 电力系统 谐波分析 算法 神经网络 收敛定理 傅立叶变换

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伺服电机驱动的液压动力系统及其神经网络自适应优化控制 被引量：7

11

作者 马玉 谷立臣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1239-1243,共5页

针对传统液压系统存在的高能耗、低响应特点,采用节能型液压动力源-永磁伺服电机直接驱动定量泵,以取代原有的异步电机驱动液压动力源,从而形成一种新型的节能、响应快速、易实现闭环控制的液压动力系统。由于实际液压系统随机干扰严重... 针对传统液压系统存在的高能耗、低响应特点,采用节能型液压动力源-永磁伺服电机直接驱动定量泵,以取代原有的异步电机驱动液压动力源,从而形成一种新型的节能、响应快速、易实现闭环控制的液压动力系统。由于实际液压系统随机干扰严重,具有多变量、非线性、强耦合的特征,难以建立较准确的数学模型,常规的PID控制算法很难满足液压系统高精度控制的要求,因此提出基于PSO与BP混合优化前向神经网络PID自适应控制方法,实现液压系统在典型工况下流量的精确控制。PID控制器的参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整,通过神经网络的自学习能力寻找最佳的P、I、D非线性组合控制律,以增强液压系统对工况变化的适应能力。仿真和实验结果表明,该控制方法跟踪速度快、超调小、鲁棒性强,从而为液压系统流量高精度控制提供了一种新方法。 展开更多

关键词 粒子群优化(PSO) 前向神经网络 液压系统

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一种基于在线学习前向神经网络的组合导航滤波器 被引量：2

12

作者 陈建勇 王红星 王树宗 《数据采集与处理》 CSCD 2003年第3期331-336,共6页

首先建立了带反馈校正的组合导航数学模型 ,在此基础上提出了一种在线学习的神经网络滤波算法。这种算法不需要噪声的先验知识 ,对系统模型的依赖也较弱。仿真表明 ,卡尔曼滤波器在理想情况下有较高的估计精度 ,而神经网络滤波器在非理... 首先建立了带反馈校正的组合导航数学模型 ,在此基础上提出了一种在线学习的神经网络滤波算法。这种算法不需要噪声的先验知识 ,对系统模型的依赖也较弱。仿真表明 ,卡尔曼滤波器在理想情况下有较高的估计精度 ,而神经网络滤波器在非理想情况下有较高的精度 ,对模型误差和噪声特性的变化具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 组合导航系统 滤波器 在线学习 前向神经网络 数学模型

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应用人工神经网络进行电力系统动态安全评价的新方法 被引量：2

13

作者 杜正春 薛东江 夏道止 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 1993年第2期38-44,共7页

本文提出了一种应用人工神经网络进行电力系统动态安全评价的新方法。把故障前系统的稳态运行参数作为特征量,摇摆过程中发电机转子间的最大相对摇摆角作为系统稳定性的量度,并证明了它们之间呈连续映射关系。随后表明了用三层前向网络... 本文提出了一种应用人工神经网络进行电力系统动态安全评价的新方法。把故障前系统的稳态运行参数作为特征量,摇摆过程中发电机转子间的最大相对摇摆角作为系统稳定性的量度,并证明了它们之间呈连续映射关系。随后表明了用三层前向网络实现这类映射的可行性。为减少神经网络的训练时间,本文提出了网络“分解—集结”方法和映射与分类相结合的思想。6机22节点系统的试验结果表明了本文提出方法的有效性。 展开更多

关键词 人工神经网络 三层前向网络 电力系统 动态安全评价

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基于模糊前向神经网络的PVC识别方法 被引量：4

14

作者 沈谦 王涛 张德龙 《计算机工程与科学》 CSCD 2000年第6期60-62,104,共4页

本文研究了一种将模糊系统与神经网络相结合的异位心律识别方法 ,它能够处理分类边界模糊的数据 ,允许样本有畸变或缺损。将此方法应用于 ECG室性早博 (PVC)的分类识别中 ,实验结果良好。

关键词 模糊系统 多层前向神经网络 室性早博 心脏

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基于神经网络的宫颈涂片诊断系统的研究与设计 被引量：1

15

作者 全宇 关鹏 +1 位作者 周宝森 何苗 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2009年第3期300-301,304,共3页

关键词 诊断系统 宫颈涂片 神经网络 子宫颈癌前病变 女性恶性肿瘤 设计 妇女健康 癌发病率

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递阶遗传—H_∞滤波混合优化的前向神经网络在捷联惯导对准中的应用 被引量：1

16

作者 刘国燕 徐晓苏 白宇骏 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2004年第1期5-9,共5页

将前向神经网络用于捷联惯性导航系统(SINS)的对准问题。首先,运用递阶遗传算法(HGA)优化神经网络(NNW)的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;然后运用H滤波算法对具有最优结构的神经网络的其余参数在线自适应精调,并对这一过程与... 将前向神经网络用于捷联惯性导航系统(SINS)的对准问题。首先,运用递阶遗传算法(HGA)优化神经网络(NNW)的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;然后运用H滤波算法对具有最优结构的神经网络的其余参数在线自适应精调,并对这一过程与常规算法进行了计算机仿真比较。仿真结果表明:该算法能根据实际问题自适应确定网络结构,而且精度、实时性与常规方法相仿。 展开更多

关键词 捷联惯性导航系统 前向神经网络 递阶遗传算法 H∞滤波算法 对准

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基于H_∞滤波算法的前向神经网络在SINS初始对准中的应用

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作者 刘国燕 徐晓苏 白宇骏 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期331-334,共4页

针对捷联惯性导航系统动基座初始对准的误差模型具有非线性、时变性的特点 ,提出将前向神经网络应用于该误差模型 ,并采用线性H∞ 鲁棒滤波算法在线调整网络权值 ,得到一种适合于该系统模型的改进的自适应前向神经网络 .仿真结果表明 ,... 针对捷联惯性导航系统动基座初始对准的误差模型具有非线性、时变性的特点 ,提出将前向神经网络应用于该误差模型 ,并采用线性H∞ 鲁棒滤波算法在线调整网络权值 ,得到一种适合于该系统模型的改进的自适应前向神经网络 .仿真结果表明 ,在存在模型误差或噪声不确定情况时 ,该网络不仅具有较好的鲁棒性能 ,而且能使误差在很短的时间内收敛 ,提高了系统的实时性 。 展开更多

关键词 捷联惯性导航系统 非线性时变特性 前向神经网络 H∞滤波

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基于前向神经网络的导弹自适应控制方法 被引量：1

18

作者 刘范东 唐永哲 李栋 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2004年第1期1-4,共4页

结合导弹非线性动力学模型,介绍一种基于经典控制和神经网络自适应控制的系统设计方法。该方法以导弹飞行的攻角α和Ma数等为信息,应用BP网络的学习能力求出具有自适应能力的控制参数,应用于参数时变的导弹控制系统。其特点是避免了传... 结合导弹非线性动力学模型,介绍一种基于经典控制和神经网络自适应控制的系统设计方法。该方法以导弹飞行的攻角α和Ma数等为信息,应用BP网络的学习能力求出具有自适应能力的控制参数,应用于参数时变的导弹控制系统。其特点是避免了传统自适应方法所要进行的繁琐的参数辨识计算。利用Matlab仿真实验表明,所设计的控制系统性能良好,而且易于工程实现。 展开更多

关键词 前向神经网络 导弹控制系统 自适应控制 非线性模型 动力学

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基于前向神经网络的呈香物质识别方法研究 被引量：1

19

作者 廖毅 高大启 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2002年第12期4-7,共4页

介绍了所研制的一个人工嗅觉装置,详细叙述该装置对呈香物质的识别过程。实验结果表明,采用SuperSAB算法可以显著地提高人工嗅觉装置对香气物质的分析识别速度,为在线检测提供了条件,同时实验结果的准确性也较满意。

关键词 前向神经网络 呈香物质 识别方法 人工嗅觉系统 气体传感器阵列 SuperSAB算法

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一种模糊神经网络的快速参数学习算法 被引量：21

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作者 陈非 敬忠良 姚晓东 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期583-587,共5页

提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLS)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度... 提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLS)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度慢等缺点 ,而本算法则可以克服这些缺点 ,最后通过仿真验证了算法的有效性 . 展开更多

关键词 模糊神经网络 快速参数学习算法 T-S模糊推理系统 多层前向神经网络 改进RLS算法

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