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一类反馈过程神经元网络模型及其学习算法
被引量：
15
1
作者
何新贵
许少华
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第6期801-806,共6页
提出了一种基于权函数基展开的反馈过程神经元网络模型．该模型为三层结构，由输入层、过程神经元隐层和过程神经元输出层组成．输入层完成系统时变过程信号的输入及隐层过程神经元输出信号向系统的反馈；过程神经元隐层用于完成输入信...
提出了一种基于权函数基展开的反馈过程神经元网络模型．该模型为三层结构，由输入层、过程神经元隐层和过程神经元输出层组成．输入层完成系统时变过程信号的输入及隐层过程神经元输出信号向系统的反馈；过程神经元隐层用于完成输入信号的空间加权聚合和激励运算，同时将输出信号传输到输出层并加权反馈到输入层；输出层完成隐层输出信号的空间加权聚集和对时间的聚合运算以及系统输出．文中给出了学习算法，并以旋转机械故障自动诊断问题为例验证了模型和算法的有效性．
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关键词
过程
神经
元
反馈过程神经网络
聚合运算
基函数展开
学习算法
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题名
一类反馈过程神经元网络模型及其学习算法
被引量：
15
1
作者
何新贵
许少华
机构
北京大学信息科学技术学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第6期801-806,共6页
基金
国家自然科学基金(60373102)资助
文摘
提出了一种基于权函数基展开的反馈过程神经元网络模型．该模型为三层结构，由输入层、过程神经元隐层和过程神经元输出层组成．输入层完成系统时变过程信号的输入及隐层过程神经元输出信号向系统的反馈；过程神经元隐层用于完成输入信号的空间加权聚合和激励运算，同时将输出信号传输到输出层并加权反馈到输入层；输出层完成隐层输出信号的空间加权聚集和对时间的聚合运算以及系统输出．文中给出了学习算法，并以旋转机械故障自动诊断问题为例验证了模型和算法的有效性．
关键词
过程
神经
元
反馈过程神经网络
聚合运算
基函数展开
学习算法
Keywords
Process neuron
feedback process neural network
aggregation operation
base function expansion
learning algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类反馈过程神经元网络模型及其学习算法
何新贵
许少华
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2004
15
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