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一种复值函数型连接神经网络 被引量:1
1
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 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发输电系统可靠性评估研究 被引量:15
2
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
3
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 函数连接神经网络
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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 函数连接神经网络 偶发事件 分类器
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基于函数连接型神经网络的热电偶非线性校正 被引量:2
6
作者 沈杨 蒲海波 +1 位作者 李兴林 孙杰 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第4期13-15,共3页
针对目前常用的查表和最小二乘等传统非线性校正方法的不足,提出了解决热电偶非线性校正问题的函数连接型神经网络算法。利用传感器的原始数据,得到输入、输出样本对,训练神经网络得到动态修正模型。实际结果表明:这种智能测温方法比传... 针对目前常用的查表和最小二乘等传统非线性校正方法的不足,提出了解决热电偶非线性校正问题的函数连接型神经网络算法。利用传感器的原始数据,得到输入、输出样本对,训练神经网络得到动态修正模型。实际结果表明:这种智能测温方法比传统的测温方法在系统测量速度和精度方面均有很大提高。该方法可应用于很多系统的非线性校正。 展开更多
关键词 函数连接 非线性 热电偶 神经网络
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脉冲干扰时滞复值神经网络的稳定性分析 被引量:5
7
作者 徐晓惠 张继业 +1 位作者 施继忠 任松涛 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期166-170,共5页
为分析脉冲干扰因素对复值神经网络动态行为的影响,研究一类具有混合时滞和脉冲干扰的复值神经网络的平衡点的全局指数稳定性.在假定神经元状态、激活函数以及关联矩阵定义在复数域的情况下,利用M矩阵理论、向量Lyapunov函数法以及数学... 为分析脉冲干扰因素对复值神经网络动态行为的影响,研究一类具有混合时滞和脉冲干扰的复值神经网络的平衡点的全局指数稳定性.在假定神经元状态、激活函数以及关联矩阵定义在复数域的情况下,利用M矩阵理论、向量Lyapunov函数法以及数学归纳法,分析确保该系统平衡点的存在性、唯一性以及全局指数稳定性的充分条件,并给出了指数收敛率,最后通过一个数值仿真算例验证了所得结论的正确性.结果表明:时滞和脉冲干扰均会降低神经元状态的指数收敛速度,所建立的稳定性判据推广了现有结论. 展开更多
关键词 神经网络 脉冲干扰 混合时滞 全局指数稳定性 矢量Lyapunov函数
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双层BP人工神经网络连接权值的性质 被引量:4
8
作者 孙效功 冯天瑾 陈佐林 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1994年第S2期29-33,共5页
从理论上分析和探讨具有S型连结函数的双层BP网络连接权值和阈值的性质,并进行实例验证,本文有助于神经网络内部行为的研究。
关键词 神经网络 连接 S连结函数 双层BP网络
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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
9
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 函数连接神经网络 HAMMERSTEIN模 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
10
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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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
11
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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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
12
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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人工神经网络用于锕系离子An^(3+)水解常数pK_1预测研究 被引量:1
13
作者 杨兴华 张南生 潘忠孝 《无机化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2002年第6期627-630,共4页
A set of parameters such as ionic radi i,electronegativity,base state L v alues,and periodic factors,defined in this work,were used to nonlinearly c orrelate hydrolysis constants p K1of the lanthanide and actinide met... A set of parameters such as ionic radi i,electronegativity,base state L v alues,and periodic factors,defined in this work,were used to nonlinearly c orrelate hydrolysis constants p K1of the lanthanide and actinide metal ions(Ln3?and An 3?£(c)with the functional£-link net£¨FLN£(c)£(r)Training the functional£-link net£¨FLN£(c)with a group mix stylebooks make up of 13Ln3? and 4An3?,10An 3?p K 1 were predicted by FLN£(r) 展开更多
关键词 人工神经网络 锕系离子 水解常数 函数连接 神经网络 预测 水溶液化学
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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
14
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 函数连接神经网络 固有频率 幅频特性 补偿
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基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测 被引量:7
15
作者 杨春霞 王耀力 +1 位作者 王力波 常青 《电测与仪表》 北大核心 2019年第10期82-86,98,共6页
针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLN... 针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对 NW-FLNN神经网络、逆传播 B P神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较B P神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。 展开更多
关键词 小波神经网络 随机矢量函数连接网络 小波链神经网络 电价预测
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复型F集的研究
16
作者 仇计清 《河北轻化工学院学报》 1992年第4期23-29,共7页
作为F集的推广,引进了复型F集的概念,讨论了其性质及特性,并进一步探讨了复F数、复F值函数与复F级数等。
关键词 F集 F数 F函数
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传感器动态建模FLANN方法改进研究 被引量:10
17
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 函数连接神经网络 动态模 辨识 传感器
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一种电容非介入式压力测量方法研究 被引量:3
18
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 函数连接神经网络
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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
19
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 函数连接人工神经网络 遗传算法
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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
20
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 函数连接神经网络 动态补偿
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