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多聚合过程神经元网络及其学习算法研究
被引量：
9
1
作者
许少华
何新贵
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期48-56,共9页
针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应...
针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应的累积,可同时反映多个多元过程输入信号在多维空间上的共同作用影响以及过程效应的累积结果.多聚合过程神经元网络是由多聚合过程神经元和其它类型的神经元按照一定的结构关系组成的网络模型,按照输出是否为多元过程函数建立了前馈多聚合过程神经元网络的一般模型和输入输出均为过程函数的多聚合过程神经元网络模型,具有对多元过程信号输入输出关系的直接映射和建模能力.文中给出了一种基于多元函数基展开的梯度下降与数值计算相结合的学习算法,仿真实验结果表明了模型和算法对多元过程信号分类和多维动态过程模拟问题的适应性.
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关键词
多聚合
过程
神经元
多聚合过程神经元网络
模型
学习算法
仿真实验
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职称材料
基于多聚合过程神经元网络的宁东大气污染物浓度预测研究
被引量：
2
2
作者
常瑞芬
李风军
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第5期98-102,共5页
已有的基于人工神经网络对大气环境质量预测的研究大多只考虑空间特性,因此,无法准确刻画大气环境中污染物浓度随时间的动态变化规律,更不能实现影响污染物浓度诸因子在时间维上的有效预测。鉴于此,主要在时间、空间上对多聚合过程神经...
已有的基于人工神经网络对大气环境质量预测的研究大多只考虑空间特性,因此,无法准确刻画大气环境中污染物浓度随时间的动态变化规律,更不能实现影响污染物浓度诸因子在时间维上的有效预测。鉴于此,主要在时间、空间上对多聚合过程神经元网络模型进行多次训练与学习,并将训练好的模型对宁东能源化工基地大气环境中污染物SO2的浓度进行预测。仿真实验表明:多聚合过程神经元网络对于大气环境中SO2浓度具有较好的预测能力。
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关键词
多聚合过程神经元网络
大气环境质量
SO2浓度
梯度下降算法
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职称材料
一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法
被引量：
7
3
作者
许少华
王颖
+1 位作者
王皓
何新贵
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第11期203-205,共3页
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分...
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分、柯特斯积分等3种过程神经元网络数值积分训练方法,以太阳黑子数据预测为例进行仿真实验,结果表明,基于数值积分的过程神经元网络训练算法是有效的,其中辛普森积分算法的性能最优。
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关键词
过程
神经元网络
学习算法
数值积分
时域
聚合
运算
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职称材料
关于连续过程神经元网络的一些理论问题
被引量：
34
4
作者
许少华
何新贵
+1 位作者
刘坤
王兵
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1838-1841,共4页
针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的...
针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的时间累积效应,可实现输入/输出之间非线性实时或若干时间单元延迟的映射关系.文中给出了一种输入输出均为连续时间函数的前馈过程神经元网络模型,并证明了相应的连续性,函数逼近能力和计算能力等性质定理.
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关键词
时变输人输出系统
连续
过程
神经元网络
函数逼近能力
计算能力
连续性
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职称材料
过程神经元网络的若干理论问题
被引量：
143
5
作者
何新贵
梁久祯
《中国工程科学》
2000年第12期40-44,共5页
文章提出一种过程神经元模型 ,其输入为与时间有关的函数或过程 ,它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型 ,给出了一种仅含一个隐层的前馈型过程神经网络模型 ,即基展开过程神经元网络模型。证明了相应的连续...
文章提出一种过程神经元模型 ,其输入为与时间有关的函数或过程 ,它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型 ,给出了一种仅含一个隐层的前馈型过程神经网络模型 ,即基展开过程神经元网络模型。证明了相应的连续性定理 ,逼近定理 ,计算能力定理等。
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关键词
过程
神经元网络
函数逼近能力
计算能力
连续性
网络
模型
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职称材料
基于过程神经元网络的时间序列预测方法
被引量：
5
6
作者
刘志刚
杜娟
+1 位作者
许少华
李盼池
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第5期199-201,共3页
传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采用双链结构的量子粒子群对过程神经元网络进行训练,以Mackey-Glass混沌时间序列预测为例进行实验。仿真结...
传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采用双链结构的量子粒子群对过程神经元网络进行训练,以Mackey-Glass混沌时间序列预测为例进行实验。仿真结果表明,该方法的均方误差比普通神经网络低一个数量级。
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关键词
过程
神经元网络
量子粒子群
双链结构
时间序列预测
算法设计
网络
训练
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职称材料
过程神经元网络及其在时变信息处理中的应用
被引量：
12
7
作者
何新贵
许少华
《智能系统学报》
2006年第1期1-8,共8页
针对时变信息处理和动态系统建模等类问题,建立了输入输出均为时变函数的过程神经元网络和有理式过程神经元网络2种网络模型.在输入输出为时变函数的过程神经元网络中,过程神经元的时间累积算子取为对时间的积分或其他代数运算,它的时...
针对时变信息处理和动态系统建模等类问题,建立了输入输出均为时变函数的过程神经元网络和有理式过程神经元网络2种网络模型.在输入输出为时变函数的过程神经元网络中,过程神经元的时间累积算子取为对时间的积分或其他代数运算,它的时空聚合机制和激励能同时反映外部时变输入信号对输出结果的空间聚合作用和时间累积效应,可实现非线性系统输入、输出之间的复杂映射关系.在有理式过程神经元网络中,其基本信息处理单元为由2个成对偶出现的过程神经元组成,逻辑上分为分子和分母2部分,通过有理式整合后输出,可有效提高过程神经元网络对带有奇异值过程函数的柔韧逼近性和在奇异值点附近反应的灵敏性.分析了2种过程神经元网络模型的性质,给出了具体学习算法,并以油田开发过程模拟和旋转机械故障诊断问题为例,验证了这2种网络模型在时变信息处理中的有效性.
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关键词
过程
神经元网络
时变系统
信息处理
学习算法
仿真试验
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职称材料
一种分式过程神经元网络及其应用研究
被引量：
5
8
作者
许少华
何新贵
王兵
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第12期2088-2095,共8页
针对带有奇异值复杂时变信号的模式分类和系统建模问题,提出了一种分式过程神经元网络·该模型是基于有理式函数具有的对复杂过程信号的逼近性质和过程神经元网络对时变信息的非线性变换机制构建的,其基本信息处理单元由两个过程神...
针对带有奇异值复杂时变信号的模式分类和系统建模问题,提出了一种分式过程神经元网络·该模型是基于有理式函数具有的对复杂过程信号的逼近性质和过程神经元网络对时变信息的非线性变换机制构建的,其基本信息处理单元由两个过程神经元成对偶组成,逻辑上构成一个分式过程神经元,是人工神经网络在结构和信息处理机制上的一种扩展·分析了分式过程神经元网络的连续性和泛函数逼近能力,给出了基于函数正交基展开的学习算法·实验结果表明,分式过程神经元网络对于带有奇异值时变函数样本的学习性质和泛化性质要优于BP网络和一般过程神经元网络,网络隐层数和节点数可较大减少,且算法的学习性质与传统BP算法相同·
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关键词
分式
过程
神经元网络
奇异值时变信号
理论性质
学习算法
应用
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职称材料
一种过程神经元网络模型及其在动态预测中的应用
被引量：
4
9
作者
刘显德
刘立伟
+1 位作者
许少华
周继
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008年第4期107-110,140,共4页
针对非线性动态系统过程预测问题,提出一种满足时变信号预测机制的过程神经元网络模型.该网络模型的输入/输出以及连接权均可以是时变函数,其空间、时间聚合运算能同时反映时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的阶段时间累积效应....
针对非线性动态系统过程预测问题,提出一种满足时变信号预测机制的过程神经元网络模型.该网络模型的输入/输出以及连接权均可以是时变函数,其空间、时间聚合运算能同时反映时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的阶段时间累积效应.通过对训练函数样本集的学习,网络可自动辨识动态系统的信息变换特性和输入输出关系,在机制上对时变信号预测问题具有良好的适应性.给出基于函数基展开结合LMS的学习算法,仿真实验结果验证了模型和算法的有效性.
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关键词
非线性动态系统
过程
神经元网络
预测模型
学习算法
应用
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职称材料
分式过程神经元网络在网络流量预测中的应用
被引量：
4
10
作者
张强
许少华
李盼池
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第35期62-66,共5页
为更好解决网络流量预测问题,依据函数逼近论中分式的函数逼近性质和拟合能力要远远大于线性函数的性质,以及过程神经元网络对时变函数的非线性变换能力,提出一种分式过程神经元网络模型及其学习算法。实验结果证明,该网络模型对具有奇...
为更好解决网络流量预测问题,依据函数逼近论中分式的函数逼近性质和拟合能力要远远大于线性函数的性质,以及过程神经元网络对时变函数的非线性变换能力,提出一种分式过程神经元网络模型及其学习算法。实验结果证明,该网络模型对具有奇异值过程函数的柔韧逼近性质和在奇异值点附近区域反应的灵敏性优于一般过程神经元网络,以网络实测数据对模型进行训练和流量预测,取得了较好的应用效果。
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关键词
分式
过程
神经元网络
学习算法
网络
流量
预测
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职称材料
基于过程神经元网络的汉字笔段提取算法研究
被引量：
5
11
作者
王建平
徐奇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第5期1965-1967,共3页
提出一种利用过程神经元网络,对脱机手写体汉字二维图像的笔段提取方法。定义了脱机手写体汉字笔段的提取方法,给出了用于脱机手写体汉字笔段提取的过程神经网络的模型和学习算法,并对算法进行了仿真实验。该方法与其他汉字笔段提取方...
提出一种利用过程神经元网络,对脱机手写体汉字二维图像的笔段提取方法。定义了脱机手写体汉字笔段的提取方法,给出了用于脱机手写体汉字笔段提取的过程神经网络的模型和学习算法,并对算法进行了仿真实验。该方法与其他汉字笔段提取方法相比,具有速度快、可学习、鲁棒性好的特点。经实验证明,该方法是行之有效的。
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关键词
汉字识别
笔段提取
特征点提取
过程
神经元网络
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职称材料
一种概率过程神经元网络模型及分类算法
被引量：
3
12
作者
许少华
李盼池
何新贵
《智能系统学报》
2009年第4期283-287,共5页
针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型.模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实...
针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型.模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实现基于贝叶斯规则的动态信号分类.分析了概率过程神经元网络分类机制与贝叶斯分类规则的等价性,给出了具体的学习算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.
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关键词
动态信号分类
贝叶斯规则
概率
过程
神经元网络
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职称材料
基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络
被引量：
2
13
作者
邓韧
李著信
樊友洪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第30期69-71,74,共4页
提出一类基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络模型,它融入了多时变输入的空间聚合和作用域限制的时间累积,并采用多种正交基函数在较小网络规模的条件下保证系统各种输入输出的精度,应用混合隐含层综合考虑了系统多类型输入对系...
提出一类基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络模型,它融入了多时变输入的空间聚合和作用域限制的时间累积,并采用多种正交基函数在较小网络规模的条件下保证系统各种输入输出的精度,应用混合隐含层综合考虑了系统多类型输入对系统的作用,并应用模块化级联的方式在一定程度上减小了网络的总体容量,从而提高了整个网络的学习速度。应用实例的训练及仿真结果证明了该模型的可行性和有效性。
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关键词
过程
神经元网络
模块
正交基函数
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职称材料
一类反馈过程神经元网络模型及其学习算法
被引量：
15
14
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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职称材料
一种基于过程神经元网络辨识的PID控制模型及方法
被引量：
2
15
作者
王兵
李盼池
许少华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第1期233-235,239,共4页
针对非线性动态系统PID过程控制问题,提出了一种基于过程神经元网络辨识的PID参数自适应整定的控制模型和方法。利用过程神经元网络对于动态系统时变输入/输出信号的学习机制,在某种最优控制律下通过对被控对象进行辨识来追踪被控对象...
针对非线性动态系统PID过程控制问题,提出了一种基于过程神经元网络辨识的PID参数自适应整定的控制模型和方法。利用过程神经元网络对于动态系统时变输入/输出信号的学习机制,在某种最优控制律下通过对被控对象进行辨识来追踪被控对象的输出对控制输入变化的灵敏度信息,实现参数自适应匹配的PID控制。给出了基于过程神经元网络辨识的PID控制系统结构以及相应的实现机制,实验结果验证了模型和算法的有效性。
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关键词
非线性动态系统
PID控制
参数辨识
过程
神经元网络
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职称材料
基于小波包分析和过程神经元网络的水淹层识别方法
被引量：
5
16
作者
刘金月
许少华
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008年第1期74-76,共3页
针对复杂时变信号模式识别,提出一种采用小波包变换和过程神经元网络进行水淹层识别的方法.该方法利用小波包分析具有的多分辨率特性,能有效滤掉噪声信号,从而保证有用信号时-频特征完整提取.根据过程神经元网络具有的时空二维信息处理...
针对复杂时变信号模式识别,提出一种采用小波包变换和过程神经元网络进行水淹层识别的方法.该方法利用小波包分析具有的多分辨率特性,能有效滤掉噪声信号,从而保证有用信号时-频特征完整提取.根据过程神经元网络具有的时空二维信息处理及非线性映射能力,以其作为模式分类器,将滤波后的时变信号输入分类器中,可直接对时变信号进行模式分类.将该方法应用于油田开发测井曲线油层水淹状况识别,并给出具体的算法步骤.应用结果表明,该方法的识别效果较好.
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关键词
小波包变换
过程
神经元网络
水淹层识别
测井曲线
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职称材料
基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练
被引量：
5
17
作者
刘志刚
许少华
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第8期2898-2901,共4页
针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练方法。将过程神经元网络的训练转换为等价非线性方程组的优化求解问题,用量子比特构成染色体,采用实数对染色体进行编码...
针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练方法。将过程神经元网络的训练转换为等价非线性方程组的优化求解问题,用量子比特构成染色体,采用实数对染色体进行编码,同时引入拟牛顿算法作局部搜索。该算法可发挥量子遗传算法的群体搜索能力和全局收敛性,以及拟牛顿法较快的收敛速度,同时有效克服了拟牛顿算法对初值敏感的问题。训练结果表明,此算法具有较好的稳定性和有效性。
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关键词
过程
神经元网络
训练
学习算法
优化求解
量子遗传算法
混合遗传算法
拟牛顿迭代法
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职称材料
人工神经元网络在碱回收苛化过程控制系统的研究
被引量：
2
18
作者
李明辉
孟宪坤
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2011年第6期96-100,共5页
通过分析研究苛化工段的生产工艺及对控制系统的要求,结合影响苛化过程的主要因素与神经元网络的特性,提出了采用人工神经元网络建立苛化过程的数学网络模型,经MATLAB仿真验证了该模型符合实际的工艺情况,并对所确定的网络模型的输出和...
通过分析研究苛化工段的生产工艺及对控制系统的要求,结合影响苛化过程的主要因素与神经元网络的特性,提出了采用人工神经元网络建立苛化过程的数学网络模型,经MATLAB仿真验证了该模型符合实际的工艺情况,并对所确定的网络模型的输出和相应目标进行线性回归,进一步验证了该模型苛化度控制效果良好.在此模型基础上,通过对苛化过程优化问题的描述,以生产成本为目标函数,对苛化过程进行了操作优化的处理,经实际生产运行表明了该优化在满足苛化效果的同时,提高了系统的综合控制指标,节约了生产成本.
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关键词
苛化工段
神经元网络
过程
控制
操作优化
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职称材料
一种模糊计算过程神经元网络及其应用
被引量：
1
19
作者
吴雅娟
许少华
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第8期43-44,64,共3页
针对带有过程性模糊规则的时变信息处理问题,提出了一种模糊计算过程神经元网络。该模型将模糊神经网络推广到时域空间,可实现对过程性定量与定性混合信息的模糊计算。给出了一种5层结构的模糊计算过程神经元网络模型,并针对网络结构的...
针对带有过程性模糊规则的时变信息处理问题,提出了一种模糊计算过程神经元网络。该模型将模糊神经网络推广到时域空间,可实现对过程性定量与定性混合信息的模糊计算。给出了一种5层结构的模糊计算过程神经元网络模型,并针对网络结构的优化问题给出了该网络模型的规则层节点的选取方法和相应的学习规则,对于具有较少输入节点的情况,网络有较快的训练速度。模糊过程神经元网络将传统模糊神经网络的模糊函数映像关系推广为模糊泛函映像,增强了对各种过程信息的综合处理能力。实际应用结果验证了模型和算法的有效性。
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关键词
模糊
过程
神经元网络
模糊计算
学习规则
应用
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职称材料
两种特征扩展过程神经元网络应用比较研究
20
作者
陈磊
刘飞
《控制工程》
CSCD
北大核心
2009年第S3期149-150,153,共3页
过程神经元网络(Process Neural Networks)的输入由几何点式数据变为时间信号,是瞬时输入到过程输入的推广,可看作是学习样本特征的扩展。采用基于时域特征扩展和基于正交分解特征扩展两种方式建立过程神经元网络模型,利用电力负荷数据...
过程神经元网络(Process Neural Networks)的输入由几何点式数据变为时间信号,是瞬时输入到过程输入的推广,可看作是学习样本特征的扩展。采用基于时域特征扩展和基于正交分解特征扩展两种方式建立过程神经元网络模型,利用电力负荷数据进行网络训练和负荷预测。结果表明,基于正交分解特征扩展的过程神经元网络在训练速度、预测准确度等方面均优于基于时域特征扩展的过程神经元网络,更适于电力负荷预测应用。
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关键词
过程
神经元网络
时域特征扩展
正交分解特征扩展
电力负荷预测
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职称材料
题名
多聚合过程神经元网络及其学习算法研究
被引量：
9
1
作者
许少华
何新贵
机构
北京大学信息科学技术学院视觉听觉智能信息处理国家实验室
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期48-56,共9页
基金
国家自然科学基金(60373102
60473051)
教育部博士点基金(20030001701)资助.
文摘
针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应的累积,可同时反映多个多元过程输入信号在多维空间上的共同作用影响以及过程效应的累积结果.多聚合过程神经元网络是由多聚合过程神经元和其它类型的神经元按照一定的结构关系组成的网络模型,按照输出是否为多元过程函数建立了前馈多聚合过程神经元网络的一般模型和输入输出均为过程函数的多聚合过程神经元网络模型,具有对多元过程信号输入输出关系的直接映射和建模能力.文中给出了一种基于多元函数基展开的梯度下降与数值计算相结合的学习算法,仿真实验结果表明了模型和算法对多元过程信号分类和多维动态过程模拟问题的适应性.
关键词
多聚合
过程
神经元
多聚合过程神经元网络
模型
学习算法
仿真实验
Keywords
multi-aggregation process neuron
multi-aggregation process neural networks
model
learning algorithm
simulation experiment
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于多聚合过程神经元网络的宁东大气污染物浓度预测研究
被引量：
2
2
作者
常瑞芬
李风军
机构
宁夏大学数学与计算机学院
出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第5期98-102,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61063020)
文摘
已有的基于人工神经网络对大气环境质量预测的研究大多只考虑空间特性,因此,无法准确刻画大气环境中污染物浓度随时间的动态变化规律,更不能实现影响污染物浓度诸因子在时间维上的有效预测。鉴于此,主要在时间、空间上对多聚合过程神经元网络模型进行多次训练与学习,并将训练好的模型对宁东能源化工基地大气环境中污染物SO2的浓度进行预测。仿真实验表明:多聚合过程神经元网络对于大气环境中SO2浓度具有较好的预测能力。
关键词
多聚合过程神经元网络
大气环境质量
SO2浓度
梯度下降算法
Keywords
multiple polymerization process neural network
atmospheric environment SO2 concentration
gradient descent algorithm
分类号
TU993.2 [建筑科学—市政工程]
在线阅读
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职称材料
题名
一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法
被引量：
7
3
作者
许少华
王颖
王皓
何新贵
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
北京大学信息科学技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第11期203-205,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60572174)
黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103)资助
文摘
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分、柯特斯积分等3种过程神经元网络数值积分训练方法,以太阳黑子数据预测为例进行仿真实验,结果表明,基于数值积分的过程神经元网络训练算法是有效的,其中辛普森积分算法的性能最优。
关键词
过程
神经元网络
学习算法
数值积分
时域
聚合
运算
Keywords
Process neural networks
Learning algorithm
Numerical integration
Time-domain aggregation operation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
关于连续过程神经元网络的一些理论问题
被引量：
34
4
作者
许少华
何新贵
刘坤
王兵
机构
北京大学信息科学技术学院
大庆石油学院计算机与信息技术学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1838-1841,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60373102)
文摘
针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的时间累积效应,可实现输入/输出之间非线性实时或若干时间单元延迟的映射关系.文中给出了一种输入输出均为连续时间函数的前馈过程神经元网络模型,并证明了相应的连续性,函数逼近能力和计算能力等性质定理.
关键词
时变输人输出系统
连续
过程
神经元网络
函数逼近能力
计算能力
连续性
Keywords
system with time-varied input and output
continuous process neural networks
function approximation ability
computational capacity
continuity
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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职称材料
题名
过程神经元网络的若干理论问题
被引量：
143
5
作者
何新贵
梁久祯
机构
北京系统工程研究所
北京航空航天大学
出处
《中国工程科学》
2000年第12期40-44,共5页
文摘
文章提出一种过程神经元模型 ,其输入为与时间有关的函数或过程 ,它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型 ,给出了一种仅含一个隐层的前馈型过程神经网络模型 ,即基展开过程神经元网络模型。证明了相应的连续性定理 ,逼近定理 ,计算能力定理等。
关键词
过程
神经元网络
函数逼近能力
计算能力
连续性
网络
模型
Keywords
procedure neural networks
function approximation ability
computational capability
continuity
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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职称材料
题名
基于过程神经元网络的时间序列预测方法
被引量：
5
6
作者
刘志刚
杜娟
许少华
李盼池
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第5期199-201,共3页
基金
中国博士后科学基金资助项目(20090460864)
黑龙江省教育厅科学研究基金资助项目(11551015)
文摘
传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采用双链结构的量子粒子群对过程神经元网络进行训练,以Mackey-Glass混沌时间序列预测为例进行实验。仿真结果表明,该方法的均方误差比普通神经网络低一个数量级。
关键词
过程
神经元网络
量子粒子群
双链结构
时间序列预测
算法设计
网络
训练
Keywords
Process Neural Networks（PNN）
quantum particle swarm
double chain structure
time series prediction
algorithm design
network training
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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职称材料
题名
过程神经元网络及其在时变信息处理中的应用
被引量：
12
7
作者
何新贵
许少华
机构
北京大学视觉听觉智能信息处理国家实验室
出处
《智能系统学报》
2006年第1期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(60373102
60473051)
教育部博士点基金资助项目(20030001701).
文摘
针对时变信息处理和动态系统建模等类问题,建立了输入输出均为时变函数的过程神经元网络和有理式过程神经元网络2种网络模型.在输入输出为时变函数的过程神经元网络中,过程神经元的时间累积算子取为对时间的积分或其他代数运算,它的时空聚合机制和激励能同时反映外部时变输入信号对输出结果的空间聚合作用和时间累积效应,可实现非线性系统输入、输出之间的复杂映射关系.在有理式过程神经元网络中,其基本信息处理单元为由2个成对偶出现的过程神经元组成,逻辑上分为分子和分母2部分,通过有理式整合后输出,可有效提高过程神经元网络对带有奇异值过程函数的柔韧逼近性和在奇异值点附近反应的灵敏性.分析了2种过程神经元网络模型的性质,给出了具体学习算法,并以油田开发过程模拟和旋转机械故障诊断问题为例,验证了这2种网络模型在时变信息处理中的有效性.
关键词
过程
神经元网络
时变系统
信息处理
学习算法
仿真试验
Keywords
process neural networks
time-varying system
information processing
learning algorithm
simulation experiment
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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职称材料
题名
一种分式过程神经元网络及其应用研究
被引量：
5
8
作者
许少华
何新贵
王兵
机构
北京大学信息科学技术学院视觉听觉智能信息处理国家实验室
大庆石油学院计算机与信息技术学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第12期2088-2095,共8页
基金
国家自然科学基金项目(60373102
60473051)
教育部博士点基金项目(20030001701)~~
文摘
针对带有奇异值复杂时变信号的模式分类和系统建模问题,提出了一种分式过程神经元网络·该模型是基于有理式函数具有的对复杂过程信号的逼近性质和过程神经元网络对时变信息的非线性变换机制构建的,其基本信息处理单元由两个过程神经元成对偶组成,逻辑上构成一个分式过程神经元,是人工神经网络在结构和信息处理机制上的一种扩展·分析了分式过程神经元网络的连续性和泛函数逼近能力,给出了基于函数正交基展开的学习算法·实验结果表明,分式过程神经元网络对于带有奇异值时变函数样本的学习性质和泛化性质要优于BP网络和一般过程神经元网络,网络隐层数和节点数可较大减少,且算法的学习性质与传统BP算法相同·
关键词
分式
过程
神经元网络
奇异值时变信号
理论性质
学习算法
应用
Keywords
structural formula process neural networks
time-varying signal with singular values
theoretical character
learning algorithm
application
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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职称材料
题名
一种过程神经元网络模型及其在动态预测中的应用
被引量：
4
9
作者
刘显德
刘立伟
许少华
周继
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
大庆油田创业集团井田实业公司
出处
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008年第4期107-110,140,共4页
基金
黑龙江省普通高等学校骨干教师创新能力资助计划项目(1055G002)
黑龙江省自然科学基金(ZA2006-11)
黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103)
文摘
针对非线性动态系统过程预测问题,提出一种满足时变信号预测机制的过程神经元网络模型.该网络模型的输入/输出以及连接权均可以是时变函数,其空间、时间聚合运算能同时反映时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的阶段时间累积效应.通过对训练函数样本集的学习,网络可自动辨识动态系统的信息变换特性和输入输出关系,在机制上对时变信号预测问题具有良好的适应性.给出基于函数基展开结合LMS的学习算法,仿真实验结果验证了模型和算法的有效性.
关键词
非线性动态系统
过程
神经元网络
预测模型
学习算法
应用
Keywords
nonlinear dynamic system
process neural networks
forecasting model
learning algorithm
application
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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职称材料
题名
分式过程神经元网络在网络流量预测中的应用
被引量：
4
10
作者
张强
许少华
李盼池
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第35期62-66,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61170132)
中国博士后科学基金资助项目(No.20090460864)
黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目(No.11551015)
文摘
为更好解决网络流量预测问题,依据函数逼近论中分式的函数逼近性质和拟合能力要远远大于线性函数的性质,以及过程神经元网络对时变函数的非线性变换能力,提出一种分式过程神经元网络模型及其学习算法。实验结果证明,该网络模型对具有奇异值过程函数的柔韧逼近性质和在奇异值点附近区域反应的灵敏性优于一般过程神经元网络,以网络实测数据对模型进行训练和流量预测,取得了较好的应用效果。
关键词
分式
过程
神经元网络
学习算法
网络
流量
预测
Keywords
structural formula process neural network
learning algorithm
network traffic
prediction
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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职称材料
题名
基于过程神经元网络的汉字笔段提取算法研究
被引量：
5
11
作者
王建平
徐奇
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第5期1965-1967,共3页
文摘
提出一种利用过程神经元网络,对脱机手写体汉字二维图像的笔段提取方法。定义了脱机手写体汉字笔段的提取方法,给出了用于脱机手写体汉字笔段提取的过程神经网络的模型和学习算法,并对算法进行了仿真实验。该方法与其他汉字笔段提取方法相比,具有速度快、可学习、鲁棒性好的特点。经实验证明,该方法是行之有效的。
关键词
汉字识别
笔段提取
特征点提取
过程
神经元网络
Keywords
Chinese character recognition
stroke extraction
feature points extraction
procedure neuron networks
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种概率过程神经元网络模型及分类算法
被引量：
3
12
作者
许少华
李盼池
何新贵
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
北京大学信息科学技术学院
出处
《智能系统学报》
2009年第4期283-287,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572174)
黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目(11521013)
+1 种基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(ZA2006-11)
黑龙江省科技攻关资助项目(GZ07A103)
文摘
针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型.模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实现基于贝叶斯规则的动态信号分类.分析了概率过程神经元网络分类机制与贝叶斯分类规则的等价性,给出了具体的学习算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.
关键词
动态信号分类
贝叶斯规则
概率
过程
神经元网络
Keywords
dynamic signal classification
Bayesian rules
probabilistic process neural networks
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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职称材料
题名
基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络
被引量：
2
13
作者
邓韧
李著信
樊友洪
机构
后勤工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第30期69-71,74,共4页
文摘
提出一类基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络模型,它融入了多时变输入的空间聚合和作用域限制的时间累积,并采用多种正交基函数在较小网络规模的条件下保证系统各种输入输出的精度,应用混合隐含层综合考虑了系统多类型输入对系统的作用,并应用模块化级联的方式在一定程度上减小了网络的总体容量,从而提高了整个网络的学习速度。应用实例的训练及仿真结果证明了该模型的可行性和有效性。
关键词
过程
神经元网络
模块
正交基函数
Keywords
process neural network,module,orthogonal basis function
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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职称材料
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
14
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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职称材料
题名
一种基于过程神经元网络辨识的PID控制模型及方法
被引量：
2
15
作者
王兵
李盼池
许少华
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第1期233-235,239,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572174)
黑龙江省科技厅科学研究项目(GZ07A103)
文摘
针对非线性动态系统PID过程控制问题,提出了一种基于过程神经元网络辨识的PID参数自适应整定的控制模型和方法。利用过程神经元网络对于动态系统时变输入/输出信号的学习机制,在某种最优控制律下通过对被控对象进行辨识来追踪被控对象的输出对控制输入变化的灵敏度信息,实现参数自适应匹配的PID控制。给出了基于过程神经元网络辨识的PID控制系统结构以及相应的实现机制,实验结果验证了模型和算法的有效性。
关键词
非线性动态系统
PID控制
参数辨识
过程
神经元网络
Keywords
nonlinear dynamic system
PID control
parameter identification
process neural network
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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职称材料
题名
基于小波包分析和过程神经元网络的水淹层识别方法
被引量：
5
16
作者
刘金月
许少华
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
出处
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008年第1期74-76,共3页
文摘
针对复杂时变信号模式识别,提出一种采用小波包变换和过程神经元网络进行水淹层识别的方法.该方法利用小波包分析具有的多分辨率特性,能有效滤掉噪声信号,从而保证有用信号时-频特征完整提取.根据过程神经元网络具有的时空二维信息处理及非线性映射能力,以其作为模式分类器,将滤波后的时变信号输入分类器中,可直接对时变信号进行模式分类.将该方法应用于油田开发测井曲线油层水淹状况识别,并给出具体的算法步骤.应用结果表明,该方法的识别效果较好.
关键词
小波包变换
过程
神经元网络
水淹层识别
测井曲线
Keywords
wavelet packet analysis
process neural networks
recognition of water layer
logging curves
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练
被引量：
5
17
作者
刘志刚
许少华
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第8期2898-2901,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60473051)
黑龙江省自然科学基金资助项目(ZA2006-11)
黑龙江省科技攻关资助项目(GZ07A103)
文摘
针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练方法。将过程神经元网络的训练转换为等价非线性方程组的优化求解问题,用量子比特构成染色体,采用实数对染色体进行编码,同时引入拟牛顿算法作局部搜索。该算法可发挥量子遗传算法的群体搜索能力和全局收敛性,以及拟牛顿法较快的收敛速度,同时有效克服了拟牛顿算法对初值敏感的问题。训练结果表明,此算法具有较好的稳定性和有效性。
关键词
过程
神经元网络
训练
学习算法
优化求解
量子遗传算法
混合遗传算法
拟牛顿迭代法
Keywords
process neural network（PNN）
training
learning algorithm
optimization solution
quantum genetic algorithm （QGA）
hybrid genetic algorithm
quasi-Newton method
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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职称材料
题名
人工神经元网络在碱回收苛化过程控制系统的研究
被引量：
2
18
作者
李明辉
孟宪坤
机构
陕西科技大学机电工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2011年第6期96-100,共5页
基金
陕西省科技计划自然基金项目资助(2011JM8001)
文摘
通过分析研究苛化工段的生产工艺及对控制系统的要求,结合影响苛化过程的主要因素与神经元网络的特性,提出了采用人工神经元网络建立苛化过程的数学网络模型,经MATLAB仿真验证了该模型符合实际的工艺情况,并对所确定的网络模型的输出和相应目标进行线性回归,进一步验证了该模型苛化度控制效果良好.在此模型基础上,通过对苛化过程优化问题的描述,以生产成本为目标函数,对苛化过程进行了操作优化的处理,经实际生产运行表明了该优化在满足苛化效果的同时,提高了系统的综合控制指标,节约了生产成本.
关键词
苛化工段
神经元网络
过程
控制
操作优化
Keywords
caustic process
neural network
process control
operation optimization
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种模糊计算过程神经元网络及其应用
被引量：
1
19
作者
吴雅娟
许少华
机构
大庆石油学院
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第8期43-44,64,共3页
基金
国家自然科学基金(60473051)
文摘
针对带有过程性模糊规则的时变信息处理问题,提出了一种模糊计算过程神经元网络。该模型将模糊神经网络推广到时域空间,可实现对过程性定量与定性混合信息的模糊计算。给出了一种5层结构的模糊计算过程神经元网络模型,并针对网络结构的优化问题给出了该网络模型的规则层节点的选取方法和相应的学习规则,对于具有较少输入节点的情况,网络有较快的训练速度。模糊过程神经元网络将传统模糊神经网络的模糊函数映像关系推广为模糊泛函映像,增强了对各种过程信息的综合处理能力。实际应用结果验证了模型和算法的有效性。
关键词
模糊
过程
神经元网络
模糊计算
学习规则
应用
Keywords
Fuzzy process neural network
Fuzzy calculation
Learning rules
Application
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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职称材料
题名
两种特征扩展过程神经元网络应用比较研究
20
作者
陈磊
刘飞
机构
江南大学自动化研究所
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2009年第S3期149-150,153,共3页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)基金资助项目(2007AA04Z198)
新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NECT-05-0485)
江南大学创新团队发展计划基金资助项目
文摘
过程神经元网络(Process Neural Networks)的输入由几何点式数据变为时间信号,是瞬时输入到过程输入的推广,可看作是学习样本特征的扩展。采用基于时域特征扩展和基于正交分解特征扩展两种方式建立过程神经元网络模型,利用电力负荷数据进行网络训练和负荷预测。结果表明,基于正交分解特征扩展的过程神经元网络在训练速度、预测准确度等方面均优于基于时域特征扩展的过程神经元网络,更适于电力负荷预测应用。
关键词
过程
神经元网络
时域特征扩展
正交分解特征扩展
电力负荷预测
Keywords
process neural networks
time-domain feature expansion
orthogonal decomposition feature expansion
electric load forecasting
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多聚合过程神经元网络及其学习算法研究
许少华
何新贵
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
9
在线阅读
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职称材料
2
基于多聚合过程神经元网络的宁东大气污染物浓度预测研究
常瑞芬
李风军
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2012
2
在线阅读
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职称材料
3
一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法
许少华
王颖
王皓
何新贵
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010
7
在线阅读
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职称材料
4
关于连续过程神经元网络的一些理论问题
许少华
何新贵
刘坤
王兵
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
34
在线阅读
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职称材料
5
过程神经元网络的若干理论问题
何新贵
梁久祯
《中国工程科学》
2000
143
在线阅读
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职称材料
6
基于过程神经元网络的时间序列预测方法
刘志刚
杜娟
许少华
李盼池
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
5
在线阅读
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职称材料
7
过程神经元网络及其在时变信息处理中的应用
何新贵
许少华
《智能系统学报》
2006
12
在线阅读
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职称材料
8
一种分式过程神经元网络及其应用研究
许少华
何新贵
王兵
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006
5
在线阅读
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职称材料
9
一种过程神经元网络模型及其在动态预测中的应用
刘显德
刘立伟
许少华
周继
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008
4
在线阅读
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职称材料
10
分式过程神经元网络在网络流量预测中的应用
张强
许少华
李盼池
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
4
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职称材料
11
基于过程神经元网络的汉字笔段提取算法研究
王建平
徐奇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
5
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职称材料
12
一种概率过程神经元网络模型及分类算法
许少华
李盼池
何新贵
《智能系统学报》
2009
3
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职称材料
13
基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络
邓韧
李著信
樊友洪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005
2
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职称材料
14
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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职称材料
15
一种基于过程神经元网络辨识的PID控制模型及方法
王兵
李盼池
许少华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
2
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职称材料
16
基于小波包分析和过程神经元网络的水淹层识别方法
刘金月
许少华
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2008
5
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职称材料
17
基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练
刘志刚
许少华
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
5
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职称材料
18
人工神经元网络在碱回收苛化过程控制系统的研究
李明辉
孟宪坤
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2011
2
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职称材料
19
一种模糊计算过程神经元网络及其应用
吴雅娟
许少华
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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职称材料
20
两种特征扩展过程神经元网络应用比较研究
陈磊
刘飞
《控制工程》
CSCD
北大核心
2009
0
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职称材料
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