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基于GHS泛函神经网络散杂货港口生产力评估被引量：1: 1; 作者饶逸飞陈东旭《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第7期1308-1314,共7页; 为提高散杂货港口生产力评估的有效性,提出一种基于高斯和声算法(GHS)优化功能链接模糊神经网络的散杂货港口生产力评估方法.首先,根据评价指标的可操作属性,对模型指标的覆盖全面性进行设计,并结合实际属性对数据采集处理过程进行分析... 展开更多; 关键词和声搜索算法泛函神经网络散杂货港生产力评估; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于布谷鸟搜索神经网络的微波加热温度预测模型被引量：7: 2; 作者许磊赵友金《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期76-87,共12页; 微波加热是一种与被加热物直接相互作用的选择性加热方式,具有清洁、节能、减排等特点。针对工业物料作为微波加热负载时,其温度非线性变化的特点,以微波工业加热过程中的多维、海量参数为研究对象,基于泛函接神经网络模型提取样本数据... 展开更多; 关键词微波工业加热温度预测泛函连接神经网络布谷鸟搜索算法 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络的线性相位FIR滤波器设计被引量：3: 3; 作者魏辉如崔琛王粒宾《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第23期82-84,共3页; 针对FIR滤波器的神经网络设计法,提出一种泛函连接人工神经网络的改进算法。通过设置不同的加权误差函数值来控制各个样本的学习率,改善了网络的学习效果;制定了神经网络训练集的选取规则,使用该规则选取样本对网络进行训练,可设计通带... 展开更多; 关键词泛函连接人工神经网络加权误差函数训练集选取规则 FIR滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法被引量：1: 4; 作者高鹰谢胜利《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期50-54,共5页; 把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。由于泛函连接网络是... 展开更多; 关键词盲信号分离后非线性混叠泛函人工神经网络差分进化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

FFNN优化GHS的电子元件固有参数预测: 5; 作者高俊《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期86-92,共7页; 针对电子元器件固有参数信号检测评估过程中算法效率和预测精度低下的问题,利用高斯和声搜索方法(GHS)实现对泛函模糊神经网络(FFNN)结构的优化,从而进一步实现电子器件参数的高精度预测。首先,基于泛函网络链接的概念,对模糊神经网络... 展开更多; 关键词泛函模糊神经网络和声搜索电子器件信号分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GHS泛函神经网络散杂货港口生产力评估被引量：1: 1; 作者饶逸飞陈东旭; 机构东北财经大学金融学院中国人民大学经济学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第7期1308-1314,共7页; 基金辽宁省社会科学规划基金项目(L10DJL050); 文摘为提高散杂货港口生产力评估的有效性,提出一种基于高斯和声算法(GHS)优化功能链接模糊神经网络的散杂货港口生产力评估方法.首先,根据评价指标的可操作属性,对模型指标的覆盖全面性进行设计,并结合实际属性对数据采集处理过程进行分析,实现对散杂货港口生产力评估的指标选取;其次,利用泛函链接神经网络进行散杂货港口生产力评估模型的设计,并将其作为网络输出进行网络模型的模糊规则设计,实现了散杂货港口生产力评估模型的构建;最后,通过仿真实验,该模型的实际与期望输出之间的拟合程度非常接近,可实现 95 %以上的样本数据的识别效率,可以满足真实散杂货港口散杂货生产力评估的精度要求.; 关键词和声搜索算法泛函神经网络散杂货港生产力评估; Keywords Harmony search algorithm functional neural network bulk cargo port productivity evaluation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于布谷鸟搜索神经网络的微波加热温度预测模型被引量：7: 2; 作者许磊赵友金; 机构重庆电子工程职业学院重庆大学; 出处《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期76-87,共12页; 基金国家重点基础研究973课题资助项目(2013CB328903)~~; 文摘微波加热是一种与被加热物直接相互作用的选择性加热方式,具有清洁、节能、减排等特点。针对工业物料作为微波加热负载时,其温度非线性变化的特点,以微波工业加热过程中的多维、海量参数为研究对象,基于泛函接神经网络模型提取样本数据的深度特征,提出了一种基于布谷鸟搜索算法,优化BP神经网络的网络参数,建立了以"数据驱动"为手段微波加热工业物料温度模型。仿真实验结果证明了所提出模型的准确性、实时性。; 关键词微波工业加热温度预测泛函连接神经网络布谷鸟搜索算法 BP神经网络; Keywords industrial microwave heating temperature prediction functional-linked neural network cuckoo search algorithm BP neural network; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络的线性相位FIR滤波器设计被引量：3: 3; 作者魏辉如崔琛王粒宾; 机构合肥电子工程学院合肥电子工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第23期82-84,共3页; 文摘针对FIR滤波器的神经网络设计法,提出一种泛函连接人工神经网络的改进算法。通过设置不同的加权误差函数值来控制各个样本的学习率,改善了网络的学习效果;制定了神经网络训练集的选取规则,使用该规则选取样本对网络进行训练,可设计通带阻带截止频率指标精确可控的滤波器,克服了现有算法只能设计具有通带截止频率的滤波器和不能精确控制任意截止频率的不足。仿真结果表明所提出的方法能很好地满足设计要求。; 关键词泛函连接人工神经网络加权误差函数训练集选取规则 FIR滤波器; Keywords Functional Link Artificial Neural Networks （FLANN） weighted error function training set selection rules FIR （FiniteImpulse Response） filters; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN713.7 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法被引量：1: 4; 作者高鹰谢胜利; 机构广州大学信息学院计算机科学与技术系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期50-54,共5页; 基金国家自然科学基金(60274006)国家杰出青年基金(60325310)中国博士后科学基金(2003034062)广东省自然科学基金博士科研启动基金(04300015)广东省教育厅自然科学研究项目广州市科技计划项目(2004J1-C0323)广州市属高校科技计划项目(2055)资助课题; 文摘把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。由于泛函连接网络是一种单层神经网络,具有学习参数少、收敛速度快和非线性逼近能力强的特点;而差分进化算法控制参数少、易于选择、具有全局寻优能力和快速的收敛特性;因而与其它的后非线性混叠信号盲分离方法相比,该文提出的分离算法具有计算简单、收敛速度快、较高的精度和稳定性好的特点。仿真结果显示了这种方法是可行和有效的。; 关键词盲信号分离后非线性混叠泛函人工神经网络差分进化算法; Keywords Blind signal separation, Post nonlinear mixtures, Functional artificial neural network, Differential evolution algorithm; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名FFNN优化GHS的电子元件固有参数预测: 5; 作者高俊; 机构浙江工业职业学院设计与艺术分院; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期86-92,共7页; 文摘针对电子元器件固有参数信号检测评估过程中算法效率和预测精度低下的问题,利用高斯和声搜索方法(GHS)实现对泛函模糊神经网络(FFNN)结构的优化,从而进一步实现电子器件参数的高精度预测。首先,基于泛函网络链接的概念,对模糊神经网络的输出规则进行改进,组合实现了FFNN网络结构,提高了网络预测性能;其次,通过理论分析推导方式,设计了高斯和声搜索机制(GHS),并设计了FFNN网络的GHS编码方式,实现了电子器件参数的GHS-FFNN网络预测;最后,通过实验对比,显示基于GHS-FFNN网络的电子器件参数预测精度更高,算法性能更优。; 关键词泛函模糊神经网络和声搜索电子器件信号分析; Keywords Functional fuzzy neural network,harmony search algorithm,electronic components,intrinsic parameters; 分类号 TN601 [电子电信—电路与系统]; 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GHS泛函神经网络散杂货港口生产力评估	饶逸飞陈东旭	《控制工程》 CSCD 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于布谷鸟搜索神经网络的微波加热温度预测模型	许磊赵友金	《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于神经网络的线性相位FIR滤波器设计	魏辉如崔琛王粒宾	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2009	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法	高鹰谢胜利	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	FFNN优化GHS的电子元件固有参数预测	高俊	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料