基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法 被引量：12

1

作者 李战明 王君 康爱红 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2004年第2期82-85,共4页

针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力.仿... 针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力.仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力. 展开更多

关键词 T-S模糊模型 RBF网络 自适应学习算法 模糊推理 隐节点数

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自组织区间二型模糊神经网络及其自适应学习算法 被引量：6

2

作者 姚兰 肖建 +1 位作者 王嵩 蒋玉莲 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期785-791,共7页

针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自... 针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自动完成神经网络的结构辨识和规则前件参数辨识;随后给出了基于梯度下降法和Lyapunov函数稳定收敛定理的规则后件权向量学习速率的自适应学习算法.通过非线性系统辨识实例,验证了该算法与其他方法相比具有更快的收敛速度和更高的逼近精度;并且利用该算法建立了某市电力短期负荷预测模型,结果表明该模型具有较高的预测精度,泛化性能更佳. 展开更多

关键词 自组织 区间二型模糊神经网络 梯度下降法 自适应学习算法

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0模糊联想存储器及自适应学习算法在地震预报中的应用 被引量：1

3

作者 吴耿锋 王炜 +4 位作者 周佩玲 黄冰树 于万军 庄昆元 李东升 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第2期160-165,共6页

介绍了模糊联想存储器ＦＡＭ（ＦｕｚｚｙＡｓｓｏｃｉａｔｉｖｅＭｅｍｏｒｙ）的基本结构、ＦＡＭ的自适应学习算法以及ＦＡＭ推理机的原理，并成功地将其用于地震预报专家系统中．其成果表现为：在知识获取方面，用积空间聚类的方法... 介绍了模糊联想存储器ＦＡＭ（ＦｕｚｚｙＡｓｓｏｃｉａｔｉｖｅＭｅｍｏｒｙ）的基本结构、ＦＡＭ的自适应学习算法以及ＦＡＭ推理机的原理，并成功地将其用于地震预报专家系统中．其成果表现为：在知识获取方面，用积空间聚类的方法，自适应地产生地震预报规则；在推理方面，用ＦＡＭ推理机实现了对结构性语言经验的综合推理． 展开更多

关键词 模糊联想存储器 自适应学习算法 地震预报

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一种分布式检测系统的递推反馈自适应学习算法

4

作者 李俊 徐德民 宋保维 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期953-956,共4页

分布式多传感器检测系统中的等概率假设在检测概率未知及时变情况下不能得到最优的检测状态．研究分布式检测系统的最优检测问题,考虑传感器虚警与漏报的概率未知,且概率不相等的情况,提出了一种递推的状态反馈自适应学习算法,通过在线... 分布式多传感器检测系统中的等概率假设在检测概率未知及时变情况下不能得到最优的检测状态．研究分布式检测系统的最优检测问题,考虑传感器虚警与漏报的概率未知,且概率不相等的情况,提出了一种递推的状态反馈自适应学习算法,通过在线的修正融合权值,最终使系统收敛于最佳权值,并对算法收敛性和误差进行了理论分析．仿真研究了概率未知、环境时变等情况下的算法性能,验证了所提方法的有效性． 展开更多

关键词 分布检测系统 自适应学习算法 信息融合

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基于双字典自适应学习算法的低采样率CT重建 被引量：3

5

作者 栾峰 杨帆 +1 位作者 蔡睿智 杨晨 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1709-1716,共8页

在医疗诊断中,稀疏采样能减少CT扫描过程中辐射对患者的伤害.但直接对稀疏采样后的投影数据进行重建,会使CT重建后的图像出现失真、伪影等问题.为保证低采样率下重建图像的质量,提出了双字典自适应学习算法,参照Sparse-Land模型的双字... 在医疗诊断中,稀疏采样能减少CT扫描过程中辐射对患者的伤害.但直接对稀疏采样后的投影数据进行重建,会使CT重建后的图像出现失真、伪影等问题.为保证低采样率下重建图像的质量,提出了双字典自适应学习算法,参照Sparse-Land模型的双字典学习框架,将K-SVD算法与双字典学习算法框架相结合得到补全投影数据,利用FBP算法进行重建得到高质量的重建图像.实验结果表明,在低采样率下使用所提方法进行CT重建的图像质量优于COMP双字典学习算法和MOD双字典学习算法,并且此方法有效提高了CT图像重建在低采样率时的性能. 展开更多

关键词 CT图像重建 K-SVD算法 双字典学习算法 自适应学习算法 FBP算法

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基于自适应宽度学习算法的城市污水处理污泥膨胀识别 被引量：1

6

作者 何政 李杰 +5 位作者 赵楠 陈行行 阜崴 顾剑 韩红桂 刘峥 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1856-1861,共6页

针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法。首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volu... 针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法。首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volume index,SVI)相关的特征变量;其次,建立了一种基于ABLA的污泥膨胀识别模型,利用自适应伪逆算法更新模型参数,提高了识别精度,并验证了模型的收敛性;最后,将所提模型应用于实际的污水处理过程中,利用污水处理厂的实际运行数据对其进行实验验证。实验结果表明,基于ABLA的污泥膨胀识别模型能够实现污泥膨胀的精准识别。 展开更多

关键词 城市污水处理 污泥膨胀 自适应宽度学习算法 识别

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一种自适应B样条网络学习算法 被引量：2

7

作者 范俊波 郝继升 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第8期90-93,共4页

本文提出Ｂ样条网络的一种自适应学习算法．在这种算法中，网络隐层Ｂ样条基函数的个数根据训练数据自动确定，而非零Ｂ样条基函数对应的内结点位置和连接权通过梯度下降法迭代调整．计算机模拟结果表明该算法比现有的Ｂ样条网络学习算... 本文提出Ｂ样条网络的一种自适应学习算法．在这种算法中，网络隐层Ｂ样条基函数的个数根据训练数据自动确定，而非零Ｂ样条基函数对应的内结点位置和连接权通过梯度下降法迭代调整．计算机模拟结果表明该算法比现有的Ｂ样条网络学习算法更加有效和实用． 展开更多

关键词 B样条网络 自适应学习算法 函数逼近

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基于认知模拟的自适应机器学习算法研究 被引量：5

8

作者 王继成 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期1205-1211,共7页

根据认知科学的理论 ,同时以神经科学、脑科学等学科的最新研究成果为指导 ,利用计算机科学、数学及工程科学的方法 ,提出了一种自适应机器学习方法 .该方法从微观神经元层次、中间层次和宏观层次 ,根据人脑的学习机理模拟人脑的学习过... 根据认知科学的理论 ,同时以神经科学、脑科学等学科的最新研究成果为指导 ,利用计算机科学、数学及工程科学的方法 ,提出了一种自适应机器学习方法 .该方法从微观神经元层次、中间层次和宏观层次 ,根据人脑的学习机理模拟人脑的学习过程 .根据该方法开发的心电图分类知识自动获取系统 ,可以较好地模拟心电图专家的感知。 展开更多

关键词 认知科学 机器学习 神经网络 自适应学习算法

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基于DCT与自适应人类学习优化算法的图像匹配算法 被引量：7

9

作者 张旭 郭东恩 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期148-154,共7页

为提高图像匹配的精度和速度,利用离散余弦变换(DCT)和自适应人类学习优化算法(ASHLO),提出了一种快速并且抗噪性强的图像匹配算法。该方法利用当前搜索位置子图像和模板图像离散余弦变换后的参数构造适应度函数,经过迭代寻优寻找最优... 为提高图像匹配的精度和速度,利用离散余弦变换(DCT)和自适应人类学习优化算法(ASHLO),提出了一种快速并且抗噪性强的图像匹配算法。该方法利用当前搜索位置子图像和模板图像离散余弦变换后的参数构造适应度函数,经过迭代寻优寻找最优匹配位置。将该算法在正常情况下以及不同噪声情况下与穷举法、基于粒子群算法(PSO),基于人工蜂群算法(ABC)的图像匹配算法进比较。实验结果表明,该算法可以获得较高的准确率,成功匹配率约95%,且速度快,抗噪性强。 展开更多

关键词 图像匹配 离散余弦变换 自适应人类学习优化算法 粒子群 人工蜂群

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基于互学习的自适应PSO算法的亚像素定位研究 被引量：2

10

作者 刘欢 肖根福 欧阳春娟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第4期747-754,共8页

针对数字图像相关方法(DIC)的亚像素精确定位运算量大、时间代价高的问题,提出了一种改进的粒子群优化方法的亚像素精确定位。依据待测物图像中特征点变形程度的差异自适应地调整粒子飞行的速度和范围并细化到x和y二维方向上,改善特征... 针对数字图像相关方法(DIC)的亚像素精确定位运算量大、时间代价高的问题,提出了一种改进的粒子群优化方法的亚像素精确定位。依据待测物图像中特征点变形程度的差异自适应地调整粒子飞行的速度和范围并细化到x和y二维方向上,改善特征点位移解的质量;另外,引入粒子间的互相学习机制,充分利用前一粒子的历史信息,减少迭代次数,提高算法运行效率;最后,将这种互学习的自适应粒子群的亚像素定位算法与牛顿-拉夫森(Newton-Raphson)算法和牛顿拉夫森-粒子群(NR-PSO)算法作比较。实验结果表明,本文算法具有更高的精度、有效性和可行性,尤其在处理大数据量时,该算法的时间成本优势更为显著。 展开更多

关键词 数字图像相关方法 亚像素精定位 互学习自适应粒子群算法 牛顿-拉夫森算法

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基于单向流模型的自适应张量链式学习算法

11

作者 马宝泽 李国军 +1 位作者 邢隆 叶昌荣 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期27-36,共10页

针对单向流模型中高阶张量在线分解问题,研究了一种自适应张量链式(TT)学习算法。首先,推导出单向流增量仅改变时序TT核的维度;然后,引入遗忘因子和正则项构造指数权重最小二乘目标函数;最后,利用块坐标下降学习策略分别估计时序和非时... 针对单向流模型中高阶张量在线分解问题,研究了一种自适应张量链式(TT)学习算法。首先,推导出单向流增量仅改变时序TT核的维度;然后,引入遗忘因子和正则项构造指数权重最小二乘目标函数;最后,利用块坐标下降学习策略分别估计时序和非时序TT核。对所提算法在增量大小、TT秩、噪声和时变强度等方面分别进行了验证,结果表明,所提算法的平均相对误差和运算时间均小于对比算法,并在视频自适应分析中表现出优于对比算法的张量切片重构能力。 展开更多

关键词 自适应学习算法 张量链式分解 单向流模型 泛在数据流

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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用 被引量：2

12

作者 程金芮 金瑾 +3 位作者 张朝龙 孔超 何嘉 张鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期60-64,共5页

针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与... 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。 展开更多

关键词 神经网络架构搜索 粒子群优化 进化算法 NAS-Bench-101 自适应的协作学习算法

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面向农村配电网电压优化控制的自适应动态分区方法 被引量：1

13

作者 易姝娴 王晶 +3 位作者 梁伟宸 李江 马鑫晟 黄炎 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第3期110-119,共10页

大量异构分布式资源分散无序地接入农村配网,为源荷功率平衡及节点电压调节等带来了巨大挑战。本文针对农村配电网电压分布式控制分区难的问题,提出一种基于自适应学习粒子群优化算法改进K-means的集成异构分布式资源的农村配电网电压... 大量异构分布式资源分散无序地接入农村配网,为源荷功率平衡及节点电压调节等带来了巨大挑战。本文针对农村配电网电压分布式控制分区难的问题,提出一种基于自适应学习粒子群优化算法改进K-means的集成异构分布式资源的农村配电网电压优化控制动态分区方法。首先,建立包含模块度、电压调节能力和节点隶属度的综合分区指标体系;其次,通过非线性减小惯性权值和自适应学习因子改进粒子群优化算法,解决传统粒子群优化易陷入局部最优的问题;最后,在聚类分区算法基础上,利用改进粒子群优化算法优化K-means聚类中心,配合触发机制以实现配电网动态分区。仿真结果表明,该方法能够有效均衡分区规模,提高电压调节能力,与传统粒子群优化的K-means方法相比,速度提升14.8%,精度提升4.3%。 展开更多

关键词 农村配电网 动态分区 自适应学习粒子群优化算法 电压控制 分布式控制

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基于连续时间系统仿真的神经网络学习算法 被引量：2

14

作者 蔡远利 林志民 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第20期6387-6390,共4页

从连续时间动力学的角度,研究了多层前馈神经网络的学习问题。基于李雅普诺夫稳定性分析方法,建立了一种神经网络权重参数连续调整的学习算法,并基于连续时间系统仿真的思想,给出了一种算法实现的自适应策略。算法实现中,通过估计截断... 从连续时间动力学的角度,研究了多层前馈神经网络的学习问题。基于李雅普诺夫稳定性分析方法,建立了一种神经网络权重参数连续调整的学习算法,并基于连续时间系统仿真的思想,给出了一种算法实现的自适应策略。算法实现中,通过估计截断误差估计自动调整步长,几乎不需要人工确定任何参数,而且可以保证算法的稳定性及计算精度。最后,给出了两个典型的应用算例。 展开更多

关键词 连续时间系统 前馈神经网络 自适应学习算法 误差动力学 数字仿真

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控制Logistic系统的自适应Chebyshev多项式神经网络算法 被引量：4

15

作者 李目 谭文 +1 位作者 何怡刚 周少武 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第8期730-736,共7页

提出了一种基于自适应Chebyshev多项式神经网络(ACNN)的Logistic混沌系统控制算法。该算法采用Chebyshev正交多项式作为神经网络的激励函数,构建Logistic混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性,提出和证明了收敛定理,并利用... 提出了一种基于自适应Chebyshev多项式神经网络(ACNN)的Logistic混沌系统控制算法。该算法采用Chebyshev正交多项式作为神经网络的激励函数,构建Logistic混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性,提出和证明了收敛定理,并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应Chebyshev神经网络直接学习Logistic混沌系统的动态特性,并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明,该算法在Logistic混沌系统有外部干扰的情况下仍能对其进行有效控制,网络学习时间为0.178 s,训练步长为10,均方误差达到1.15×10-4,与其他常见算法相比具有计算量小、速度快、精度高和网络结构简单等优点。 展开更多

关键词 CHEBYSHEV神经网络 自适应学习率算法 收敛定理 Logistic系统 混沌控制

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基于小波框架的自适应径向基函数网络 被引量：3

16

作者 张茁生 刘贵忠 张宗平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期229-237,共9页

给出了由高斯径向基函数生成的一组小波框架 ,建立在小波框架理论的基础上 ,构造性地证明了高斯径向基函数网络可以任意精度地逼近 L2 ( Rd)中的函数 .在此基础上 ,利用高斯径向基函数的时频局部化性质和自适应投影原理 ,进一步给出了... 给出了由高斯径向基函数生成的一组小波框架 ,建立在小波框架理论的基础上 ,构造性地证明了高斯径向基函数网络可以任意精度地逼近 L2 ( Rd)中的函数 .在此基础上 ,利用高斯径向基函数的时频局部化性质和自适应投影原理 ,进一步给出了构造和训练网络的自适应学习算法 .应用到信号的重构和去噪 。 展开更多

关键词 径向基函数网络 小波框架 自适应学习算法 神经网络

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多重最小成分的神经网络算法及其在曲线拟合中的应用 被引量：2

17

作者 董天信 姜玉英 徐宗本 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期205-207,共3页

讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性,提出了多重最小成分抽取的无导师、自适应神经网络学习算法,该算法为Oja算法的一种改进,没有任何附加条件.数学分析的结果表明,该算法是一种高效、可靠的多重最小成分的抽取方... 讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性,提出了多重最小成分抽取的无导师、自适应神经网络学习算法,该算法为Oja算法的一种改进,没有任何附加条件.数学分析的结果表明,该算法是一种高效、可靠的多重最小成分的抽取方法,特别可用于空间曲线的拟合. 展开更多

关键词 神经网络 最小成分分析 空间曲线拟合 自适应学习算法 最小成分抽取 Oja算法

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图形着色问题的分布式势博弈算法 被引量：2

18

作者 杨光 蔚承建 +1 位作者 王开 胡恒恺 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第23期181-184,189,共5页

现有典型的分布式算法在解决大规模图形着色问题时,必须维持节点间的通信连接,在邻接节点增长时效率和可求解规模下降明显。为此,将多代理技术平台下的图像着色问题转换为博弈模型,采用自适应学习算法,逐步优化代理自身状态行为以达到... 现有典型的分布式算法在解决大规模图形着色问题时,必须维持节点间的通信连接,在邻接节点增长时效率和可求解规模下降明显。为此,将多代理技术平台下的图像着色问题转换为博弈模型,采用自适应学习算法,逐步优化代理自身状态行为以达到系统的最优状态,即纳什均衡点。实验结果表明,较现有的分布式算法,该算法不但具有更高的求解效率,能够解决更大规模的图形着色问题,而且对邻接节点规模变化的适应能力进一步提高。 展开更多

关键词 分布式算法 纳什均衡 图形着色 多代理 自适应学习算法

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基于一种改进自适应模糊神经技术的PEMFC系统建模和控制 被引量：6

19

作者 卫东 曹广益 朱新坚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1581-1586,共6页

从质子交换膜燃料电池(PEMFC)实际应用的角度出发,应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制.在建模过程中,同时应用实验数据和专家经验对模型进行辨识,使模糊节点具有明确的物理意义和初始参数的选择更加容易.在控制过程中... 从质子交换膜燃料电池(PEMFC)实际应用的角度出发,应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制.在建模过程中,同时应用实验数据和专家经验对模型进行辨识,使模糊节点具有明确的物理意义和初始参数的选择更加容易.在控制过程中,将训练好的网络模型作为PEMFC控制系统的参考模型,采用自适应神经网络学习算法(ANA)在线对控制器参数进行自适应调整,采用最近邻聚类算法(NCA)对控制器的模糊规则库进行更新.在仿真实验中,将自适应模糊控制算法与PID和传统模糊算法进行比较,结果表明本算法控制性能优良. 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 自适应神经模糊推理系统 自适应神经网络学习算法 最近邻聚 类算法

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基于自适应模糊神经技术的质子交换膜燃料电池建模与控制 被引量：5

20

作者 卫东 曹广益 朱新坚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第5期987-991,共5页

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。本文从PEMFC实际应用的角度出发,应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制。在建模与控制过程中,将训练好的网络模型作为PEMFC控制系统的参考模型,并在线对... 质子交换膜燃料电池(PEMFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。本文从PEMFC实际应用的角度出发,应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制。在建模与控制过程中,将训练好的网络模型作为PEMFC控制系统的参考模型,并在线对控制模型参数进行自适应调整。所设计的控制器的性能在仿真和试验结果中得以证明。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池(PEMFC) 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 自适应神经网络学习算法(ANA) 自适应神经模糊控制器

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