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基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型被引量：2: 1; 作者曹晖李大航 +1 位作者刘凌周延《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2799-2803,共5页; 提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量... 展开更多; 关键词近红外光谱定量分析增量式神经网络偏最小二乘; 在线阅读下载PDF 职称材料

增量式PID神经网络控制器和仿真: 2; 作者姜长松李幼德李静《噪声与振动控制》 CSCD 2012年第4期68-72,共5页; 针对三档阻尼可控减振器的特点,利用神经网络理论,设计一种基于M×Q×3结构BP神经网络的PID神经网络控制器。该控制器可根据被控系统的运行状态,通过神经网络的自学习、加权系数调整,使神经网络输出PID控制器参数,从而达到较好... 展开更多; 关键词振动与波半主动悬架增量式PID神经网络控制器仿真; 在线阅读下载PDF 职称材料

薄板几何非线性弯曲分析的深度能量法被引量：1: 3; 作者彭林欣罗伟嫚黄钟民《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期556-563,共8页; 发展了一种增量形式的深度能量法求解薄板几何非线性弯曲问题。根据最小势能原理和Von-Karman非线性理论,构建以薄板势能为驱动的增量式深度神经网络模型。首先用网格离散薄板求解域,通过Python读取网格数据计算Hammer积分点,并以此作... 展开更多; 关键词几何非线性深度能量法增量式神经网络 Von-Karman非线性理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法被引量：5: 4; 作者苏洁董伟伟 +2 位作者许璇刘帅谢立鹏《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期60-64,共5页; 结合证据推理DS理论,提出了基于Dempster-Shafer理论的GHSOM神经网络入侵检测方法,一方面处理数据不确定性中的随机性和模糊性问题,可以在噪音环境下保持良好的检测率,此外通过证据融合理论缩小数据集,有效控制网络的动态增长。实验结... 展开更多; 关键词 DEMPSTER-SHAFER理论增量式GHSOM神经网络入侵检测网络安全; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型被引量：2: 1; 作者曹晖李大航刘凌周延; 机构西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室西安交通大学能源与动力工程学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2799-2803,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61375055) 新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-12-0447) 陕西省自然科学基金项目(2014JQ8365)资助; 文摘提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量的历史负荷矩阵分别用于确定模型输入层和输出层的初始权值,且自变量的主成分个数作为隐层的节点数。当获得新的样本时,对新数据与历史负荷矩阵组合后进行PLS回归,将所得新的负荷矩阵与历史负荷矩阵融合后作为模型输入层和输出层新的初始权值,接着使用新样本对模型进行训练来实现增量式更新。将所提模型与PLS、BPNN、基于PLS的BPNN、递归PLS在天然气燃烧烟气近红外光谱数据上测定后比较。对于烟气中二氧化碳浓度的预测,所提模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了27.27%,58.12%,19.24%和14.26%;对于烟气中一氧化碳浓度的预测,所提模型的RMSEP分别降低了20.65%,24.69%,18.54%和19.42%;对于烟气中甲烷浓度的预测,此模型的RMSEP分别降低了27.56%,37.76%,8.63%和3.20%。实验结果表明,所提模型不仅通过PLS对BPNN结构和初始权重的优化,使模型具有较强的预测能力,而且能在已建模型信息的基础上,不访问旧数据而用新增样本即可完成自身的增量式更新,从而使模型具有较好的稳健性和泛化性。; 关键词近红外光谱定量分析增量式神经网络偏最小二乘; Keywords Near infrared spectroscopy Quantitative analysis Incremental neural network Partial least squares; 分类号 O657.33 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名增量式PID神经网络控制器和仿真: 2; 作者姜长松李幼德李静; 机构吉林大学植物科学学院吉林大学汽车工程学院; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 2012年第4期68-72,共5页; 文摘针对三档阻尼可控减振器的特点,利用神经网络理论,设计一种基于M×Q×3结构BP神经网络的PID神经网络控制器。该控制器可根据被控系统的运行状态,通过神经网络的自学习、加权系数调整,使神经网络输出PID控制器参数,从而达到较好的控制效果。对被动悬架与可控悬架系统进行三种典型工况的仿真分析,验证本文所提控制算法的有效性。; 关键词振动与波半主动悬架增量式PID神经网络控制器仿真; Keywords vibration and wave semi-active suspension incremental PID neural network controller simulation; 分类号 TH703 [机械工程—精密仪器及机械] TH703.63 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名薄板几何非线性弯曲分析的深度能量法被引量：1: 3; 作者彭林欣罗伟嫚黄钟民; 机构广西大学土木建筑工程学院广西大学广西防灾减灾与工程安全重点实验室; 出处《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期556-563,共8页; 基金国家自然科学基金(12162004) 国家重点研发计划(2019YFC1511103) +1 种基金广西重点研发计划(桂科AB22036007)资助项目.; 文摘发展了一种增量形式的深度能量法求解薄板几何非线性弯曲问题。根据最小势能原理和Von-Karman非线性理论,构建以薄板势能为驱动的增量式深度神经网络模型。首先用网格离散薄板求解域,通过Python读取网格数据计算Hammer积分点,并以此作为训练集代入网络模型预测板的弯曲位移,再将荷载分成一系列的荷载增量,每个增量步中计算薄板势能作为神经网络的损失函数,以最小化势能为目标,结合Adam优化算法更新网络模型参数,待势能取驻值后再继续下一个荷载步的计算。本文求解了不同形状、不同边界条件下薄板的几何非线性弯曲问题,并将计算结果与文献解或有限元Abaqus解进行对比,研究表明,本文方法在求解薄板的几何非线性弯曲问题上具备有效性和准确性,且增量式的神经网络模型能够减小计算内存,有效提高计算效率和模型的稳定性。; 关键词几何非线性深度能量法增量式神经网络 Von-Karman非线性理论; Keywords geometric nonlinearity deep energy method incremental neural network Von-Karman nonlinear theory; 分类号 O317 [理学—一般力学与力学基础]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法被引量：5: 4; 作者苏洁董伟伟许璇刘帅谢立鹏; 机构哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期60-64,共5页; 基金黑龙江省自然科学基金资助项目(A201301) 黑龙江省教育科学规划课题基金资助项目(GBC1211062) +2 种基金黑龙江省教育厅科学面上研究基金资助项目(12521115)~~; 文摘结合证据推理DS理论,提出了基于Dempster-Shafer理论的GHSOM神经网络入侵检测方法,一方面处理数据不确定性中的随机性和模糊性问题,可以在噪音环境下保持良好的检测率,此外通过证据融合理论缩小数据集,有效控制网络的动态增长。实验结果表明,基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法实现了对子网拓展规模在检测中的动态控制,提升了在网络规模不断扩展时的动态适应性,在噪音环境下具有良好的检测准确率,提升了GHSOM入侵检测方法的扩展性。; 关键词 DEMPSTER-SHAFER理论增量式GHSOM神经网络入侵检测网络安全; Keywords Dempster-Shafer theory incremental GHSOM neural networks intrusion detection network security; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型	曹晖李大航刘凌周延	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	增量式PID神经网络控制器和仿真	姜长松李幼德李静	《噪声与振动控制》 CSCD	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	薄板几何非线性弯曲分析的深度能量法	彭林欣罗伟嫚黄钟民	《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法	苏洁董伟伟许璇刘帅谢立鹏	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料