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多项式函数型回归神经网络模型及应用 被引量：9
1
作者 周永权 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1196-1200,共5页
文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计... 文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计算问题 ,提出了多项式函数型回归神经网络学习算法 ,并将该网络模型应用于多元多项式近似因式分解 ,其学习算法在多元多项式近似分解中体现了较强的优越性 .通过算例分析表明 ,该算法十分有效 ,收敛速度快 ,计算精度高 ,可适用于递归计算问题领域 . 展开更多
关键词 多项式函数型回归神经网络模型 反馈通路 学习算法 近似因式分解 神经网络
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基于晶体图卷积神经网络的晶格能回归模型
2
作者 郑欣雨 任泽华 +2 位作者 周利 柴士阳 吉旭 《化工学报》 北大核心 2025年第3期1084-1092,F0004,共10页
晶格能是决定晶体热力学稳定性的关键物理性质,对药物多晶型稳定性的筛选具有指导意义。晶格能的获取方式通常为实验试错和基于分子/量子力学的理论计算,对于数量庞大的晶型结构,两种方法均费时费力。提出一种基于密度泛函理论(density ... 晶格能是决定晶体热力学稳定性的关键物理性质,对药物多晶型稳定性的筛选具有指导意义。晶格能的获取方式通常为实验试错和基于分子/量子力学的理论计算,对于数量庞大的晶型结构,两种方法均费时费力。提出一种基于密度泛函理论(density functional theory,DFT)和晶体图卷积神经网络(crystal graph convolutional neural networks,CGCNN)的晶格能回归模型。首先采用自洽屏蔽多体色散校正的DFT方法计算晶格能,建立包含酸、醇、酰胺、氨基酸、酸酐等248种晶型的晶格能数据集;基于所建立的数据集,采用CGCNN进一步建立晶型和晶格能之间的定量回归模型,该模型训练集和测试集的MAPE分别为1.24%和5.04%,R2分别为0.9978和0.9750,表明该模型具有较好的预测效果,可以为高通量筛选稳定的晶型提供理论指导。 展开更多
关键词 晶格能 多晶型 密度泛函理论 神经网络 回归模型
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基于径向基函数神经网络的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的应用 被引量：1
3
作者 武建辉 薛玲 +2 位作者 郭正军 尹素凤 王国立 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2014年第6期818-822,共5页
目的:研究径向基函数(RBF)神经网络与多重线性回归的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的性能优劣。方法:采用RBF神经网络模型与多重线性回归模型对研究数据进行分析,对2模型进行加权拟合,采用均方根误差、均方误差、平均相对误差对模... 目的:研究径向基函数(RBF)神经网络与多重线性回归的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的性能优劣。方法:采用RBF神经网络模型与多重线性回归模型对研究数据进行分析,对2模型进行加权拟合,采用均方根误差、均方误差、平均相对误差对模型的预测性能进行评价。结果:多重线性回归模型、RBF神经网络模型和组合模型真实值与预测值比较,差异均无统计学意义(t配对=1.552、0.231、0.155,P均>0.05)。多重线性回归模型、RBF神经网络模型和组合模型的均方根误差分别为(1.63±0.11)、(2.45±0.19)和(0.59±0.07)(F=26.141,P<0.001),均方误差分别为(2.656 9±0.241 2)、(5.986 7±0.380 4)和(0.348 3±0.065 3)(F=49.678,P<0.001),平均相对误差分别为(7.15±0.82)%、(15.39±1.25)%和(3.68±0.59)%(F=35.282,P<0.001)。结论:在煤工尘肺发病工龄的预测中,组合模型预测性能优于单一模型。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 多重线性回归模型 组合模型 煤工尘肺 发病工龄
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用神经网络建立消费函数的数学模型 被引量：6
4
作者 张安年 丁喆 卜文绍 《洛阳工学院学报》 2002年第2期67-68,共2页
宏观经济的预测常采用数学回归法建立其数学模型 ,这种方法的不足之处在于模型的结构 (解析式 )与其构造者的经历、阅历和知识结构有关 ,因而带有某种程度的主观性 ,不能充分映射经济系统复杂的非线性函数关系。本文将神经网络引入经济... 宏观经济的预测常采用数学回归法建立其数学模型 ,这种方法的不足之处在于模型的结构 (解析式 )与其构造者的经历、阅历和知识结构有关 ,因而带有某种程度的主观性 ,不能充分映射经济系统复杂的非线性函数关系。本文将神经网络引入经济系统的建模之中 ,并用它建立了河南省城镇居民的消费函数模型 ,取得了较为满意的预测结果。 展开更多
关键词 神经网络 消费函数 数学模型 非线性函数 数学回归法
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一种基于AFSA的神经网络投影寻踪耦合回归模型
5
作者 朱沅海 万力 林泉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第1期57-59,共3页
人工鱼群算法是通过模仿鱼群的觅食、聚群和追尾等行为寻找最佳觅食水域从而实现全局寻优的优化算法。应用神经网络的投影寻踪耦合回归模型存在优化问题,学习过程中运用人工鱼群算法进行优化,进而获得最佳的投影方向、阈值和正交Hermit... 人工鱼群算法是通过模仿鱼群的觅食、聚群和追尾等行为寻找最佳觅食水域从而实现全局寻优的优化算法。应用神经网络的投影寻踪耦合回归模型存在优化问题,学习过程中运用人工鱼群算法进行优化,进而获得最佳的投影方向、阈值和正交Hermite多项式系数。本文描述了应用人工鱼群算法优化的神经网络投影寻踪耦合回归模型算法。仿真实验结果表明,该算法可以获得满意的预测效果。 展开更多
关键词 人工鱼群 神经网络 投影寻踪耦合回归模型 投影方向 阈值 HERMITE多项式
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一种基于小波型函数链神经网络的竞争学习模型的设计与应用 被引量：1
6
作者 毛光喜 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第7期77-79,共3页
神经网络模式分类方法中,比较著名的方法之一就是“竞争学习”。竞争学习采用若干单元的层次结构,以一种“赢者全取”的方式对系统当前处理的对象进行竞争。通常的神经网络模式分类方法,由于其较长的处理时间和数据的复杂性,很难适用于... 神经网络模式分类方法中,比较著名的方法之一就是“竞争学习”。竞争学习采用若干单元的层次结构,以一种“赢者全取”的方式对系统当前处理的对象进行竞争。通常的神经网络模式分类方法,由于其较长的处理时间和数据的复杂性,很难适用于大型数据库。为此,本文采用调制的小波基对输入模式预处理,在函数链神经网络的基础上设计了基于小波型函数链神经网络的竞争学习模型,充分利用小波变换和函数链神经网络的优势,这样设计的系统有惊人的学习速度、体系结构的通用性好、适用性强等特点。 展开更多
关键词 函数链神经网络 学习模型 设计 波型 神经网络模式 应用 分类方法 竞争学习 大型数据库 层次结构 处理时间 输入模式 小波变换 充分利用 学习速度 体系结构 前处理 复杂性 预处理 小波基 通用性 适用性 系统 对象
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基于RBF神经网络的自回归系统辨识模型 被引量：2
7
作者 谢成清 夏洪 朱立 《东华理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第4期392-395,共4页
根据神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数的特点,通过径向基函数神经网络构建非线性动态系统的辨识模型。针对该模型输入值超出径向基函数的映射区域时将导致系统辨识输出值为零的现象,提出了一种基于改进径向基函数结构的自回... 根据神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数的特点,通过径向基函数神经网络构建非线性动态系统的辨识模型。针对该模型输入值超出径向基函数的映射区域时将导致系统辨识输出值为零的现象,提出了一种基于改进径向基函数结构的自回归系统辨识的方法,有效地消除了零现象。这使得自适应辨识模型在较大的输入向量下能够逼近实际系统的输出,从而提高了系统辨识的鲁棒性。该方法的可行性得到了仿真验证。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 零现象 自回归辨识模型
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神经网络及回归型支持向量融合健康评估模型 被引量：2
8
作者 吴茂兴 曾庆华 陈龙志 《航空兵器》 2013年第6期43-48,共6页
健康评估是IVHM研究中的关键技术之一,基于关键特征参数监测无法解决复杂组件或系统的健康评估建模问题,而基于解析法的健康评估方法对构造特征参数的数学模型要求极高,工程价值不大。本文提出了一种基于仿真的健康评估建模新方法,该方... 健康评估是IVHM研究中的关键技术之一,基于关键特征参数监测无法解决复杂组件或系统的健康评估建模问题,而基于解析法的健康评估方法对构造特征参数的数学模型要求极高,工程价值不大。本文提出了一种基于仿真的健康评估建模新方法,该方法通过组件或系统在各种健康状态条件下仿真,生成样本数据,利用BP神经网络和支持向量机的非线性映射特性,以测量信息为基础分别构造了两种健康评估模型,考虑到单一模型缺陷,再将神经网络和支持向量机训练模型进行决策融合处理,提出了一种新的健康评估模型,并以石英挠性加速度计为例进行了建模研究与验证。结果表明:测量信息完备情况下,两种单一模型均能满足健康状态评估要求;测量信息不充分时,通过对两种模型进行决策融合处理,也可取得较好的健康状态评估效果。 展开更多
关键词 飞控系统 健康状态 评估模型 BP神经网络 回归型支持向量机
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人工神经网络模型在2型糖尿病患病风险预测中的应用 被引量：23
9
作者 郭奕瑞 李玉倩 +5 位作者 王高帅 刘晓田 张路宁 张红艳 王炳源 王重建 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2014年第2期180-183,共4页
目的：探讨人工神经网络（ ANN）模型在个体2型糖尿病患病风险预测中的应用。方法：通过横断面调查对河南某农村社区8640名居民进行流行病学调查，按3砄1的比例随机分为训练集（6480人）与检验集（2160人），分别用于筛选变量、建立预... 目的：探讨人工神经网络（ ANN）模型在个体2型糖尿病患病风险预测中的应用。方法：通过横断面调查对河南某农村社区8640名居民进行流行病学调查，按3砄1的比例随机分为训练集（6480人）与检验集（2160人），分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价。分别应用ANN和logistic回归建立2型糖尿病预测模型，应用受试者工作特征曲线（ ROC）评价预测模型的检验效能。结果：ANN预测模型的灵敏度（95％CI）＝86．93（81．41～91．29）％、特异度（95％CI ）＝79．14（77．18～81．02）％、阳性预测值（95％CI ）＝31．86（28．60～35．03）％、阴性预测值（95％CI）＝98．18（97．37～98．81）％优于logistic回归预测模型[灵敏度（95％CI）＝62．81（55．73～69．47）％、特异度（95％CI）＝71．70（69．52～73．79）％、阳性预测值（95％CI）＝19．94（17．00～22．99）％、阴性预测值（95％CI）＝94．50（93．32～95．57）％]；ANN预测模型AUC（95％CI）＝0．891（0．877～0．905）明显大于logistic回归预测模型[AUC（95％CI）＝0．742（0．722～0．763）]。结论：在预测个体患2型糖尿病方面，ANN模型较logistic回归模型具有更好的预测效能。 展开更多
关键词 2型糖尿病 人工神经网络 LOGISTIC回归 预测模型
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BP人工神经网络模型在溪洛渡、向家坝两库联合优化调度规则中的应用 被引量：8
10
作者 王金龙 马光文 +2 位作者 黄炜斌 赵庆绪 叶玉健 《水电能源科学》 北大核心 2012年第12期48-51,共4页
基于BP人工神经网络算法的基本原理,采用水库水位与出力双决策控制,建立了溪洛渡、向家坝两库联合调度函数的BP人工神经网络模型。模拟调度结果表明,该模型能更好地映射调度函数中各变量之间的非线性关系,优化运行轨迹的拟合效果明显提高。
关键词 调度函数 BP人工神经网络模型 多元线性回归 溪洛渡 向家坝
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基于线性近似和神经网络逼近的模型预测控制 被引量：6
11
作者 盖俊峰 赵国荣 宋超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期394-399,共6页
针对非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种基于线性近似和神经网络逼近的控制算法。用Taylor级数展开法对非线性系统进行线性近似时,要求对象系统中的非线性函数必须连续可微。为了突破这一限制,引入了Stirling插值公式线性近似法,... 针对非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种基于线性近似和神经网络逼近的控制算法。用Taylor级数展开法对非线性系统进行线性近似时,要求对象系统中的非线性函数必须连续可微。为了突破这一限制,引入了Stirling插值公式线性近似法,拓展了可处理的非线性系统范围。通过对线性化过程中产生的非线性高阶项进行径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近,显著提高了对象系统模型精确度。为了降低数值计算复杂度,将控制性能指标函数重构为易于处理的二次型最优化问题,通过对该二次型最优化问题的求解得到了最优控制序列。控制过程考虑了约束条件的影响以模拟真实的工业生产过程。仿真结果证明了所提出预测控制方案的有效性。 展开更多
关键词 线性近似方法 径向基函数神经网络 模型预测控制 二次型最优化
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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
12
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 函数连接型神经网络 HAMMERSTEIN模型 非线性动态系统
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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
13
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 函数型连接神经网络
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基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测
14
作者 黄华 刘亚 +4 位作者 马毅航 向思函 何佳宁 王诗婷 郭俊先 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1905-1912,共8页
可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。 展开更多
关键词 苹果 可溶性固形物含量 可见/近红外光谱 函数型数据分析 函数型线性回归模型
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基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测 被引量：4
15
作者 荀新新 张德生 +1 位作者 王雁 杜方欣 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2014年第3期173-176,共4页
首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模... 首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性. 展开更多
关键词 VAR模型 加外生变量的半参数自回归模型 T-S模糊神经网络组合模型 隶属度函数
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基于改进RBF神经网络模型的土壤背景估计算法 被引量：1
16
作者 江晟 叶新 +3 位作者 刘妍秀 李开太 赵鹏 李野 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期577-582,共6页
针对土壤背景估计算法参数确定后适应性较差的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型的土壤背景估计算法,以有效提升针对土壤的能量色散型X射线荧光检测的背景扣除效果及元素定量精度.首先分析了常用的土壤背景估计模型,针对连... 针对土壤背景估计算法参数确定后适应性较差的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型的土壤背景估计算法,以有效提升针对土壤的能量色散型X射线荧光检测的背景扣除效果及元素定量精度.首先分析了常用的土壤背景估计模型,针对连续剥峰法和小波变换对背景估计的扣除效果和问题提出基于改进RBF神经网络的算法模型,然后从理论上证明该算法模型的有效性,并将该模型应用于实际的土壤能量色散型X射线荧光检测系统中,对国家标准土壤样品进行检测,对Cr,Zn和As等重金属元素的定量探测进行深入分析.实验结果表明,基于该土壤背景估计算法能更好地进行元素能量特征值提取,降低背景对元素特征峰和质量分数的影响,进而有效提升土壤元素的定量精度. 展开更多
关键词 能量色散型X射线荧光检测 土壤元素分析 径向基函数神经网络模型 背景估计
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带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择 被引量：1
17
作者 李倩 谭祥勇 王黎明 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第4期588-607,共20页
多元函数型回归模型是经典多元线性模型的有益扩展.本文研究带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择.我们基于Group SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚研究了模型中函数型协变量的变量选择和误差项的自相关阶... 多元函数型回归模型是经典多元线性模型的有益扩展.本文研究带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择.我们基于Group SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚研究了模型中函数型协变量的变量选择和误差项的自相关阶数的确定问题.此外,我们在一定的正则性条件下证明了估计量的选择相合性和渐近正态性,并通过数值模拟说明提出方法在有限样本下具有良好性质. 展开更多
关键词 多元函数型回归模型 自回归误差 Group SCAD 选择相合性
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一种快速对角回归神经网络控制算法 被引量：4
18
作者 扈宏杰 尔联洁 刘金琨 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期777-780,共4页
文 [1]定理 1给出了一个基于Lyapunov函数的三层对角回归神经网络 (DRNN)任意权参数学习速率的自适应调整算法 ,而推导各层权自适应学习速率时没有严格满足定理 1成立的必要条件 ,故没能找到各学习速率的准确范围 .依据文 [1]定理 1,精... 文 [1]定理 1给出了一个基于Lyapunov函数的三层对角回归神经网络 (DRNN)任意权参数学习速率的自适应调整算法 ,而推导各层权自适应学习速率时没有严格满足定理 1成立的必要条件 ,故没能找到各学习速率的准确范围 .依据文 [1]定理 1,精确给出了各权向量及权矩阵学习速率的调整算法 ,结果表明DRNN应具有更大的学习速率 ,对应更加快速的收敛算法 .给出了相应的仿真结果 . 展开更多
关键词 快速对角回归神经网络 控制算法 自适应控制 模型参考 自适应学习速率 权向量及权矩阵 收敛性 LYAPUNOV函数
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基于概率型径向基神经网络(P-RBFN)的人脸识别
19
作者 於东军 赵海涛 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第9期43-45,123,共4页
1概述 近年来,人体生物特征(人脸、指纹、虹膜等)识别技术得到了越来越广泛的研究与应用,其中人脸识别技术尤其是一个热点[1,2],和其它人体生物特征进行个人身份鉴别的方法相比,人脸识别具有直接、友好、方便的特点.
关键词 人脸识别 概率型径向基神经网络 K-L变换 隐型马尔可夫模型 激励函数
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神经网络非线性模型算法控制
20
作者 邹于丰 《长沙水电师院学报（自然科学版）》 1999年第1期23-24,共2页
将多项式基函数神经网络作为模型算法控制（ＭＡＣ）中的内部模型，以此逼近被控对象的非线性特性，推导出相应的最优控制策略算法，克服了ＭＡＣ不能用于非线性预测控制的缺陷．该方法在被控对象未知或建模困难的情况下能很好地实现对... 将多项式基函数神经网络作为模型算法控制（ＭＡＣ）中的内部模型，以此逼近被控对象的非线性特性，推导出相应的最优控制策略算法，克服了ＭＡＣ不能用于非线性预测控制的缺陷．该方法在被控对象未知或建模困难的情况下能很好地实现对系统的预测控制，具有很强的鲁棒性和自适应性． 展开更多
关键词 神经网络 多项式基函数 模型算法控制 非线性
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