基于动态网络结构优化的神经网络的自学习稳定性控制算法 被引量：1

1

作者 罗文发 《上海汽车》 2017年第6期20-24,35,共6页

为了解决稳定性控制算法的PID控制参数的自适应调整问题,并针对控制算法大多无自学习功能的现状,提出了SORBF(Self-Organizing Redial Basis Function)算法自适应优化PID控制参数,同时通过增长型算法和修剪型算法自适应优化神经网络结构... 为了解决稳定性控制算法的PID控制参数的自适应调整问题,并针对控制算法大多无自学习功能的现状,提出了SORBF(Self-Organizing Redial Basis Function)算法自适应优化PID控制参数,同时通过增长型算法和修剪型算法自适应优化神经网络结构,解决了初始设定的网络结构参数需要丰富的经验和大量的标定工作,并且网络结构无法自适应调整而导致网络泛化能力下降,冗余的神经元占用计算资源的问题。验证结果表明其具有很强的自学习功能,大量减少了标定时间,并控制横摆角速度实际值在参考值附近,更好地体现了驾驶员意图,在极限工况下控制误差减小,并更容易通过试验规范路径。 展开更多

关键词 稳定性控制算法 自学习功能 动态网络结构优化 径向基神经网络PID

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任务自适应神经网络结构研究 被引量：5

2

作者 孙功星 朱科军 +1 位作者 戴长江 戴贵亮 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 1999年第3期164-168,共5页

在基于任务自适应的统一框架下讨论了神经网络的生成方案，重点研究了两类典型而适用的神经网络构筑算法，即基于隐节点自适应增长的神经网络结构算法和基于子网自适应增长的神经网络结构算法。还结合所提出的层次式多网络模型，对基于... 在基于任务自适应的统一框架下讨论了神经网络的生成方案，重点研究了两类典型而适用的神经网络构筑算法，即基于隐节点自适应增长的神经网络结构算法和基于子网自适应增长的神经网络结构算法。还结合所提出的层次式多网络模型，对基于任务的神经网络的自适应结构方案、发展前景与存在的问题作了详细的比较研究。 展开更多

关键词 任务自适应 算法 层次式多网络 神经网络结构

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模糊神经网络的局部调整快速学习算法 被引量：5

3

作者 鲍其莲 张炎华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第8期58-62,共5页

神经网络的学习速度是影响其在实时控制中应用的重要原因之一，在文中提出了一种基于局部调整方法的模糊神经网络快速学习算法．该算法通过采用对输入数据进行判别的方法来选择每次学习时所需调整的有效规则，大大减少了学习中调整的规... 神经网络的学习速度是影响其在实时控制中应用的重要原因之一，在文中提出了一种基于局部调整方法的模糊神经网络快速学习算法．该算法通过采用对输入数据进行判别的方法来选择每次学习时所需调整的有效规则，大大减少了学习中调整的规则数，从而加快了模糊神经网络的学习速度．同时，通过这一判别还可进一步确定是否需增加新规则以及增加的规则数，因此该算法不仅能够进行模糊神经网络的参数调整，还能实现神经网络的结构自适应调整功能．随着神经网络的输入维数以及初始规则数目的增加，算法的上述优点更加明显．最后采用快速算法与普通算法分别对单输入及多输入系统进行了辨识，仿真结果证明了上述结论：在初始规则数较少，普通算法无法收敛时，应用快速算法则可以收敛；随着规则数目与输入维数的增加。 展开更多

关键词 模糊神经网络 自学习 规则调整 BP算法

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遗传算法构建的神经网络及在机械工程中的应用 被引量：10

4

作者 刘道华 原思聪 +1 位作者 汪金友 赵进昌 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期152-156,共5页

在分析遗传算法和神经网络优点的基础上,采用遗传进化的方式自动获得神网络的结构、权值和阈值.提出了构建神经网络模型参数的遗传算法分区编码方案,构建了适应度函数并依据个体适应度值的大小动态调整隐层节点及连接权个数的方法,给出... 在分析遗传算法和神经网络优点的基础上,采用遗传进化的方式自动获得神网络的结构、权值和阈值.提出了构建神经网络模型参数的遗传算法分区编码方案,构建了适应度函数并依据个体适应度值的大小动态调整隐层节点及连接权个数的方法,给出了整体算法过程.采用该方法构建的神经网络计算两自由度的机械手参数,并通过实例仿真与常规凭经验构建网络结构及采用BP学习算法相比较,采用遗传算法构建的神经网络具有仿真精度高、占用资源少、计算效率高等优点. 展开更多

关键词 遗传算法 神经网络 机械实例 BP算法 自适应参数调整

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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量：21

5

作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页

提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多

关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报

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人工神经网络BP算法的改进及其应用 被引量：101

6

作者 李晓峰 刘光中 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 2000年第2期105-109,共5页

:对传统的BP算法进行了改进 ,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法 ,又将其编制成计算机程序 ,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现 ,减少了人为因素的干预 ,改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明 :BP神经网络动... :对传统的BP算法进行了改进 ,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法 ,又将其编制成计算机程序 ,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现 ,减少了人为因素的干预 ,改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明 :BP神经网络动态全参数自调整算法较传统的方法优越 ,训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值 。 展开更多

关键词 神经网络 BP算法 自调整 自组织方法 学习速率

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基于人工神经网络BP算法的倒立摆控制研究 被引量：11

7

作者 于秀芬 段海滨 龚华军 《兵工自动化》 2003年第3期41-44,共4页

基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型,其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数,隐含层采用Lo... 基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型,其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数,隐含层采用Logsig函数,输出层采用Purelin函数。用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练,并与模糊控制逻辑算法对比,表明倒立摆控制BP算法精度高、收敛快,在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 人工神经网络 BP算法 倒立摆控制 自动控制理论 物理模型 控制原理 网络结构 仿真训练

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神经网络过学习问题的统计学分析及改进算法 被引量：5

8

作者 王振雷 李鸿儒 顾树生 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期358-361,共4页

着重分析了前向神经网络在学习过程中过学习问题产生的统计学机理 ,并根据统计学习理论提出了一种新的准则函数·该准则函数综合考虑了网络的逼近性、容错性和归纳性 ,并且算法实现起来简单 ,易于在线选择·同时还提出一种新的... 着重分析了前向神经网络在学习过程中过学习问题产生的统计学机理 ,并根据统计学习理论提出了一种新的准则函数·该准则函数综合考虑了网络的逼近性、容错性和归纳性 ,并且算法实现起来简单 ,易于在线选择·同时还提出一种新的网络结构学习算法·最后用该学习算法进行网络训练 ,仿真结果显示了算法的有效性和实用性· 展开更多

关键词 前向神经网络 网络结构 过学习问题 准则子数 统计学分析 学习算法

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基于进化遗传算法的神经网络优化 被引量：9

9

作者 李影 徐涛 邢伟 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2006年第3期48-50,47,共4页

遗传算法能有效解决神经网络优化设计存在的问题,但古典的遗传算法有一定的弊端。本文对遗传算法的操作算子进行改进,对结点和连接权采用两种不同的交叉规则,使子代结点个数在两父代之间,而子代个体的权值在较好的父代个体两侧;并增加... 遗传算法能有效解决神经网络优化设计存在的问题,但古典的遗传算法有一定的弊端。本文对遗传算法的操作算子进行改进,对结点和连接权采用两种不同的交叉规则,使子代结点个数在两父代之间,而子代个体的权值在较好的父代个体两侧;并增加一个变异概率,增大网络的结构进行突变的几率,这样既加快了搜索进程,在精度上也收到了很好的效果。 展开更多

关键词 遗传算法 遗传算子 神经网络 网络结构 连接权

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BP神经网络学习算法的研究 被引量：16

10

作者 刘彩红 《西安工业大学学报》 CAS 2012年第9期723-727,共5页

文中针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的BP算法.该算法结合生物神经元学习与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输出,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输出相差较大,所以对未被激发... 文中针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的BP算法.该算法结合生物神经元学习与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输出,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输出相差较大,所以对未被激发的神经元权值阈值进行调整.利用距离来度量训练样本与神经元权值之间的关系,可以找到未被激发的神经元.文中提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,通过实验表明该算法有助于加快网络的学习速度. 展开更多

关键词 BP神经网络 学习算法 距离 权值阈值调整

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基于模糊调整单神经元增益的黑液液位控制算法研究 被引量：2

11

作者 黄亚南 张爱娟 胡慕伊 《中华纸业》 CAS 2016年第18期46-50,共5页

单神经元PID算法在非线性、时变性以及模型不确定的控制系统中能表现出优越的静态性能,同时模糊算法在未知模型和不精准控制的控制系统中,具有良好的动态性能。针对黑液液位的时变性、非线性等特点,将模糊算法与单神经元PID算法相结合,... 单神经元PID算法在非线性、时变性以及模型不确定的控制系统中能表现出优越的静态性能,同时模糊算法在未知模型和不精准控制的控制系统中,具有良好的动态性能。针对黑液液位的时变性、非线性等特点,将模糊算法与单神经元PID算法相结合,设计出一种动静态性能良好的模糊调节单神经元增益的新型算法。仿真结果表明,该算法在黑液液位控制中具有很强的鲁棒性,响应速度快、自适应能力强。 展开更多

关键词 黑液液位 模糊算法 单神经元PID算法 增益自调整

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一种新的基于灰色关联分析的BP神经网络剪枝算法 被引量：6

12

作者 赵蓉 唐楚淇 +3 位作者 刘伟林 唐紫鑫 戴珊 彭捷 《科技创新与应用》 2016年第13期17-18,共2页

利用灰色关联分析方法,为BP神经网络结构约简提出了一种新的剪枝算法,该算法通过剪枝和并枝两个阶段实现BP网络结构的优化,提高了网络的数值效能。最后,通过数值实验验证了该算法的合理性和有效性。

关键词 神经网络 网络结构优化 灰色关联度分析 剪枝算法

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基于深度神经网络和哈希算法的图像检索研究 被引量：6

13

作者 王伟栋 李菲菲 +1 位作者 谢林 陈虬 《电子科技》 2018年第10期48-52,共5页

针对传统基于哈希算法的图像检索方法生成的哈希编码难以保留图像语义相似性,从而导致检索准确率较低的问题,文中结合深度神经网络和哈希算法的优点,使用两次特征二值化对图像的哈希编码进行优化。对于不同查询图像基于第一次特征二值... 针对传统基于哈希算法的图像检索方法生成的哈希编码难以保留图像语义相似性,从而导致检索准确率较低的问题,文中结合深度神经网络和哈希算法的优点,使用两次特征二值化对图像的哈希编码进行优化。对于不同查询图像基于第一次特征二值化进行阈值调整,然后根据调整后的阈值完成第二次特征二值化并利用优化后的哈希编码完成相似图像的检索。采用公开的图像数据库Cifar-10及MNIST得到的实验结果显示,所用方法得到的图像识别准确率高于传统方法以及采用固定阈值进行特征二值化的相关方法,证实了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 深度神经网络 哈希算法 图像检索 特征二值化 阈值调整

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转换GPS高程的神经元网络方法 被引量：16

14

作者 胡伍生 华锡生 鲍兴南 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期87-89,共3页

介绍了神经元网络BP算法的基本结构 ,提出了转换GPS高程的神经元网络模型———经改进的 5层BP网络结构 .该BP网络结构包括 :输入转换层、输入层、隐含层、输出层和输出转换层 .由于BP网络激活函数的数据限定区间为 [0 ,1],在工程应用... 介绍了神经元网络BP算法的基本结构 ,提出了转换GPS高程的神经元网络模型———经改进的 5层BP网络结构 .该BP网络结构包括 :输入转换层、输入层、隐含层、输出层和输出转换层 .由于BP网络激活函数的数据限定区间为 [0 ,1],在工程应用中 ,增加设置输入转换层和输出转换层是必要的 .通过某工程实例 ,对 5层BP网络的具体模型结构进行了一些试验研究 ,如输入输出层的结构设计、隐含层最佳节点数的选取等 .最后得到了一些有工程实用价值的结论 . 展开更多

关键词 GPS高程 神经元网络方法 BP算法 BP网络结构

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基于神经网络的水泥强度预测 被引量：11

15

作者 郁时炼 高辉 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第2期316-320,共5页

由于水泥强度预测具有多变量、非线性、大时滞的特点 ,采用传统的线性回归分析预测法与聚类分析预测法 ,预测结果的准确性较低 ,文章利用神经网络的算法 ,建立了水泥强度的动量 -自适应神经网络预测模型。通过对有关数据进行实例计算 ,... 由于水泥强度预测具有多变量、非线性、大时滞的特点 ,采用传统的线性回归分析预测法与聚类分析预测法 ,预测结果的准确性较低 ,文章利用神经网络的算法 ,建立了水泥强度的动量 -自适应神经网络预测模型。通过对有关数据进行实例计算 ,得到了令人满意的结果 ,该模型为水泥强度的快速预测提供了一种新方法 。 展开更多

关键词 神经网络 水泥强度 预测模型 网络结构 学习算法

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基于单神经元PSD的纸浆浓度控制算法研究 被引量：9

16

作者 黄亚南 张爱娟 胡慕伊 《中国造纸》 CAS 北大核心 2016年第5期46-50,共5页

稳定的纸浆浓度是保证纸张质量的重要因素,但是纸浆浓度本身又处于长期不可预测的波动中。针对常规方法无法解决纸浆浓度模型的不确定、大时滞、时变性等特点带来的控制问题,提出了一种单神经元PSD的控制算法。利用增益自调整中的PSD算... 稳定的纸浆浓度是保证纸张质量的重要因素,但是纸浆浓度本身又处于长期不可预测的波动中。针对常规方法无法解决纸浆浓度模型的不确定、大时滞、时变性等特点带来的控制问题,提出了一种单神经元PSD的控制算法。利用增益自调整中的PSD算法改善单神经元响应慢的特性,使其增益具有自调整功能,设计出一种不依赖模型、实时性好的快速自适应控制算法。在Simulink中,调用s函数进行仿真,结果表明,与单神经元控制算法以及常规PID算法相比,改进的PSD控制算法响应速度快,并有较强的抗干扰性和自适应性。THJSK-1平台中的控制研究也表明该算法具有可行性。 展开更多

关键词 纸浆浓度 PSD算法 单神经元 增益自调整 S函数

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RBF神经网络在股市趋势预测中的应用 被引量：17

17

作者 朱赟 王行愚 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期547-550,共4页

将 RBF神经网络应用在股市趋势预测中 ,RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法 ,以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测 ,结果表明 ,此种网络具有较好的学习和泛化能力 ,在股市趋势预测中取得了较好的效果。

关键词 RBF神经网络 趋势预测 股票市场 最近邻聚类学习算法 股价分析 网络结构

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基于模糊神经网络的导弹故障诊断 被引量：6

18

作者 刘丙杰 刘勇志 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2003年第2期68-70,共3页

将模糊神经网络应用于导弹的故障诊断。经过仿真试验发现,模糊神经网络可以充分利用专家知识的不确定性,而且诊断效果相当好。

关键词 模糊神经网络 导弹 故障诊断 网络结构 学习算法 仿真

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一种新型双权值人工神经元网络的数据拟合研究 被引量：14

19

作者 曹宇 赵星涛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1671-1673,共3页

在本文中提出了一种针对新型双权值神经元网络的数据拟合算法 .采用这种新型网络结构和算法 ,可以克服传统的通用前馈网络中BP算法易陷入局部极小的问题 .通过实验比较证明在相同的网络规模下 ,采用这种新型网络结构和算法可以取得比径... 在本文中提出了一种针对新型双权值神经元网络的数据拟合算法 .采用这种新型网络结构和算法 ,可以克服传统的通用前馈网络中BP算法易陷入局部极小的问题 .通过实验比较证明在相同的网络规模下 ,采用这种新型网络结构和算法可以取得比径向基 (RBF)网络更高的拟合精度和更少的迭代次数 . 展开更多

关键词 权值 BP算法 局部极小 RBF 数据拟合 神经元网络 通用 网络结构 前馈网络 网络规模 模式识别

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基于免疫-单神经元PID算法的纸浆浓度控制 被引量：4

20

作者 黄亚南 张爱娟 胡慕伊 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期30-35,共6页

针对单神经元PID算法中的增益K不能自调整引起的动态响应慢的问题,提出了一种将免疫算法与单神经元PID算法相结合的控制算法——免疫-单神元PID算法。依据T细胞免疫机理调节单神经元PID算法中的增益K,使增益K获得自调整功能,以改善单神... 针对单神经元PID算法中的增益K不能自调整引起的动态响应慢的问题,提出了一种将免疫算法与单神经元PID算法相结合的控制算法——免疫-单神元PID算法。依据T细胞免疫机理调节单神经元PID算法中的增益K,使增益K获得自调整功能,以改善单神经元PID算法的动态性能,提高其学习速度。仿真结果表明,该算法可克服纸浆浓度控制过程中存在的多干扰性、时变性、非线性等缺点,能够满足纸浆浓度控制的稳定性、快速性要求。与单神经元PID算法相比,该算法响应速度具有明显的优越性,并具备了单神经元PID算法本身较强的抗干扰能力以及自学习自适应的能力。"THJSK-1"平台上的实时控制也验证了免疫-单神经元PID算法的可行性。 展开更多

关键词 纸浆浓度 免疫机理 单神经元PID算法 增益自调整

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