B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法 被引量：4

1

作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2005年第3期358-358,共1页

介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器，该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合，采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习... 介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器，该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合，采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法，即先采用免疫遗传算法离线优化，再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 B样条基函数 模糊神经网络 混合学习算法 控制系统 锅炉

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前馈神经网络混合学习算法研究 被引量：1

2

作者 贵忠华 刘振凯 严新民 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期210-215,共6页

提出了一种前馈神经网络混合学习算法。该算法综合考虑了影响神经网络性能的３个主要因素：权值、激励函数和拓扑结构。该算法以参数神经网络和结构学习为基础，并采用了学习速率矩阵。对双螺旋问题的仿真实验结果表明，该算法具有较快... 提出了一种前馈神经网络混合学习算法。该算法综合考虑了影响神经网络性能的３个主要因素：权值、激励函数和拓扑结构。该算法以参数神经网络和结构学习为基础，并采用了学习速率矩阵。对双螺旋问题的仿真实验结果表明，该算法具有较快的收敛速度。 展开更多

关键词 前馈神经网络 激励函数 拓扑结构 混合学习算法

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Agent仿真中具有先验知识的混合学习算法与混合结构模型

3

作者 郭晓军 杨建军 李红卫 《海军航空工程学院学报》 2007年第2期247-251,共5页

强化学习是一种有效的机器学习方法,是无监督学习,通过不断地和环境交互得到外部环境评价信号,选择合适的动作.Q学习是一种典型的强化学习,其学习效率较低,尤其是当状态空间和决策空间较大时.为提高Q学习学习效率和收敛速度,采用具有先... 强化学习是一种有效的机器学习方法,是无监督学习,通过不断地和环境交互得到外部环境评价信号,选择合适的动作.Q学习是一种典型的强化学习,其学习效率较低,尤其是当状态空间和决策空间较大时.为提高Q学习学习效率和收敛速度,采用具有先验知识的Q学习算法,利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化;针对Agent个体学习与群体学习各自的不足,提出了采用混合学习算法,将个体学习与群体学习有效结合起来,提高了Agent的个体性能及系统整体的智能水平;同时为满足复杂适应性需求,采用Agent混合结构模型,在该模型中构造了基于知识的协调控制器,通过它来协调慎思式过程和反应式过程. 展开更多

关键词 多智能体系统 混合学习算法 混合结构模型

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B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法

4

作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2005年第4期528-532,共5页

介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法... 介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 自动控制技术 智能控制 B样条基函数模糊神经网络 混合学习算法 主蒸汽温度

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一种获取与优化模糊规则基的混合学习算法 被引量：8

5

作者 汤永川 黄天民 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期102-105,共4页

提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基。利用TakagiSugeno模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习,学习方法为梯度下降法,然后利用遗传算法对规则基进行结构调整,采用二进制编码方法,一条规则对应于一个基因位,一个规则基对应于... 提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基。利用TakagiSugeno模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习,学习方法为梯度下降法,然后利用遗传算法对规则基进行结构调整,采用二进制编码方法,一条规则对应于一个基因位,一个规则基对应于一条染色体。这种二层优化方法能较好地减少模糊规则基的冗余度,化简模糊规则基。 展开更多

关键词 神经网络 混合学习算法 模糊规则基 模糊逻辑

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采用模糊小波基函数神经网络的控制系统及混合优化算法 被引量：4

6

作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期233-237,共5页

提出了一种采用模糊小波基函数神经网络的控制器,该控制器采用小波基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使控制器具备更强的学习和自适应能力。还提出了控制器参数的混合学习算法,即先采... 提出了一种采用模糊小波基函数神经网络的控制器,该控制器采用小波基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使控制器具备更强的学习和自适应能力。还提出了控制器参数的混合学习算法,即先采用混沌算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 自动控制技术 模糊神经网络 小波基函数 混合学习算法 主汽温控制 仿真

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基于机器学习的LTE-MR定位算法研究与应用范例 被引量：5

7

作者 王宁 刘旭峰 +3 位作者 贾元启 史文祥 郭新 何丹萍 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期87-94,110,共9页

LTE用户向网络反馈的MR测量报告,可以为无线网络分析与优化提供海量的基础测试数据.设计高精度的MR定位信息重构算法,对发展数据驱动的网络优化技术至关重要.本文首先对几种传统的基于终端测量信息的定位算法及其优缺点进行分类介绍,进... LTE用户向网络反馈的MR测量报告,可以为无线网络分析与优化提供海量的基础测试数据.设计高精度的MR定位信息重构算法,对发展数据驱动的网络优化技术至关重要.本文首先对几种传统的基于终端测量信息的定位算法及其优缺点进行分类介绍,进而提出一种基于机器学习方法设计高精度混合定位算法的思想.基于该思想,采用了AdaBoost算法对同区域具备定位信息标签的MR数据进行模型训练,得到的模型可对定位信息缺失的MR数据进行较高精度的定位信息重构.以中国联通某业务区本地网LTE-MR数据为例,对所提算法性能进行了仿真及误差分析,讨论了算法的优缺点,测试了算法运行的速度,并通过具体案例展示了算法应用于中国联通RNExp无线网络专家系统进行网络覆盖评估的效果. 展开更多

关键词 移动用户定位 机器学习混合算法 ADABOOST算法 LTE测量报告 数据分析

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自适应神经模糊推理系统在起重机稳钩控制中的应用 被引量：3

8

作者 黄士涛 胡全义 +1 位作者 马进元 乔桐 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 2007年第1期21-25,共5页

起重机小车─吊重系统具有多变量、非线性和钢丝绳长度不确定性的特点,造成吊物移动过程中摇摆很难控制.提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制方法应用于起重机的稳钩控制,该方法采用反向传播算法(BP)和最小二乘算法(LS)的... 起重机小车─吊重系统具有多变量、非线性和钢丝绳长度不确定性的特点,造成吊物移动过程中摇摆很难控制.提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制方法应用于起重机的稳钩控制,该方法采用反向传播算法(BP)和最小二乘算法(LS)的混合算法对小车─吊重系统样本数据进行学习,调整各变量的隶属度函数,自动产生模糊规则.仿真结果表明,这种控制方法对小车─吊重系统的摇摆角度和小车位置的控制过程具有良好的动态性能和较强的鲁棒性能,说明了自适应神经模糊推理系统在起重机稳钩控制中的有效性. 展开更多

关键词 自适应神经模糊推理系统 防摇控制 混合学习算法

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基于模糊神经网络的二相码旁瓣抑制 被引量：3

9

作者 余贵水 赵亮 毛德广 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2009年第12期40-42,48,共4页

研究了模糊神经网络在二相码旁瓣抑制中的应用,对网络的学习算法进行了改进,采用梯度下降算法优化规则前件参数,而用最小二乘算法优化规则后件参数。对13位巴克码进行的仿真结果表明,改进的算法具有极快的收敛速度,可获得60 dB以上的输... 研究了模糊神经网络在二相码旁瓣抑制中的应用,对网络的学习算法进行了改进,采用梯度下降算法优化规则前件参数,而用最小二乘算法优化规则后件参数。对13位巴克码进行的仿真结果表明,改进的算法具有极快的收敛速度,可获得60 dB以上的输出主副比,提高了雷达的探测性能。 展开更多

关键词 模糊神经网络 旁瓣抑制 混合学习算法

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自组织径向基神经网络在数据融合中的应用 被引量：3

10

作者 李灏荃 王宝树 《华东交通大学学报》 2003年第1期35-37,共3页

径向基神经网络是一种基于数值计算方法插值逼近原理构造的人工神经网络 ,学习速度快且可以避免局部极小问题 .文中提出了使用一种自组织径向基人工神经网络来构造雷达功能推理机的方法 ,此网络采用非监督自组织和监督学习相结合的混合... 径向基神经网络是一种基于数值计算方法插值逼近原理构造的人工神经网络 ,学习速度快且可以避免局部极小问题 .文中提出了使用一种自组织径向基人工神经网络来构造雷达功能推理机的方法 ,此网络采用非监督自组织和监督学习相结合的混合学习算法 .实验结果表明 。 展开更多

关键词 数据融合 自组织 径向基神经网络 数值计算 人工神经网络 监督学习 非监督学习 雷达功能推理机 混合学习算法

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基于ANFIS的季冻区土体冻胀预测模型

11

作者 崔洪川 向一鸣 孙小稀 《四川建筑科学研究》 2013年第2期191-194,共4页

模糊理论在土体冻胀预测中存在的知识获取和自适应能力较低等方面不足,而神经网络在模糊推理方面欠缺,因此提出基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的季冻区土体冻胀预测模型。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻... 模糊理论在土体冻胀预测中存在的知识获取和自适应能力较低等方面不足,而神经网络在模糊推理方面欠缺,因此提出基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的季冻区土体冻胀预测模型。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,利用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则。利用文献中土体冻胀试验数据来训练和检测ANFIS网络。研究结果表明,与基于BP神经网络的计算结果比较,ANFIS预测模型具有学习速度快、拟合能力较好、计算精度高等优点,该方法是一种有效地预测土体冻胀的方法。 展开更多

关键词 土体冻胀 减法聚类 混合学习算法 自适应神经模糊系统

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