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基于BIRCH聚类和递归神经网络的高铁强风预警算法
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作者 樊仲欣 《信息技术》 2024年第10期162-167,174,共7页
针对高铁临近风速预测需要克服数据的无周期性规律以及随机性较强的问题,构建了一种基于BIRCH聚类和LSTM递归神经网络算法的临近风速预测预警系统。该系统先做历史数据的交叉验证,然后用BIRCH进行在线增量聚类,最后根据聚类结果选取最... 针对高铁临近风速预测需要克服数据的无周期性规律以及随机性较强的问题,构建了一种基于BIRCH聚类和LSTM递归神经网络算法的临近风速预测预警系统。该系统先做历史数据的交叉验证,然后用BIRCH进行在线增量聚类,最后根据聚类结果选取最接近当前预测时间序列的数据做LSTM的滚动训练并进行预测后得出预报预警结果,因此具有无需依赖数值预报产品以及随机数据适应性强的特点。实验证明,该系统的两种算法同时并行化在线运转,运行效率较高,预测效果较好,是解决强风预警问题的一种新方法。 展开更多
关键词 高速铁路 风速 预测预警 聚类 递归神经网络
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基于递归神经网络的语音识别快速解码算法 被引量:17
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作者 张舸 张鹏远 +1 位作者 潘接林 颜永红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期930-937,共8页
递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)如今已经广泛用于自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)的声学建模。虽然其较传统的声学建模方法有很大优势,但相对较高的计算复杂度限制了这种神经网络的应用,特别是在实时应用... 递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)如今已经广泛用于自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)的声学建模。虽然其较传统的声学建模方法有很大优势,但相对较高的计算复杂度限制了这种神经网络的应用,特别是在实时应用场景中。由于递归神经网络采用的输入特征通常有较长的上下文,因此利用重叠信息来同时降低声学后验和令牌传递的时间复杂度成为可能。该文介绍了一种新的解码器结构,通过有规律抛弃存在重叠的帧来获得解码过程中的计算开销降低。特别地,这种方法可以直接用于原始的递归神经网络模型,只需对隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)结构做小的变动,这使得这种方法具有很高的灵活性。该文以时延神经网络为例验证了所提出的方法,证明该方法能够在精度损失相对较小的情况下取得2~4倍的加速比。 展开更多
关键词 语音识别 递归神经网络 解码器 跳帧计算
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简单动态递归神经网络在非线性系统辨识中的应用 被引量:8
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作者 杜云 田强 +2 位作者 杜艳 张苏英 王畅 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期130-134,179,共6页
提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值... 提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值少,且改进后的学习算法简单、辨识速度快、模型精度高,解决了一般动态递归网络因网络拓扑结构复杂造成的训练算法复杂、收敛速度慢的问题,可以实时应用。 展开更多
关键词 动态递归神经网络 系统辨识 非线性系统 RPE算法
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一种局部递归神经网络模型及其在动态系统辨识中的应用 被引量:8
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作者 王常虹 徐立新 +1 位作者 庄显义 高晓智 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期21-24,共4页
提出一种局部递归神经网络模型,利用误差回馈原理推导了其学习算法。针对动态系统辨识问题,建立了一个基于该网络的并联辨识方案。仿真结果表明,该网络及其辨识结构具有学习效率高、逼近速度快和不需要被辨识对象的先验知识等特点。
关键词 递归神经网络 系统辨识 学习算法 控制系统
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基于LSTM递归神经网络的番茄目标产量时间序列预测 被引量:13
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作者 周瑞 魏正英 +1 位作者 张育斌 张千 《节水灌溉》 北大核心 2018年第8期66-70,共5页
番茄目标产量预测对于合理制定灌溉施肥制度以及减少水肥的浪费有着重要意义。以番茄历年产量数据为依据,提出了一种基于长短期记忆递归神经网络的番茄目标产量预测模型,包括模型设计、网络训练和预测过程实现等,将模型预测结果与自回... 番茄目标产量预测对于合理制定灌溉施肥制度以及减少水肥的浪费有着重要意义。以番茄历年产量数据为依据,提出了一种基于长短期记忆递归神经网络的番茄目标产量预测模型,包括模型设计、网络训练和预测过程实现等,将模型预测结果与自回归移动平均(ARIMA)、小波神经网络(WNN)、支持向量回归(SVR)3种时间序列预测模型进行对比,验证了所提出的LSTM递归神经网络预测模型在番茄目标产量预测中具有较高准确性。 展开更多
关键词 产量预测 递归神经网络 长短期记忆单元 深度学习
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基于递归神经网络的飞机目标识别方法 被引量:6
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作者 肖怀铁 庄钊文 郭桂蓉 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第4期48-53,共6页
针对宽带高距离分辨全极化雷达体制,提出了一种基于实时递归神经网络算法的飞机目标自动识别方法,实现了全极化下五类飞机目标的自动识别。实验结果表明,递归神经网络用于飞机目标识别是有效可行的。
关键词 递归神经网络 飞机 目标识别 雷达 自动识别
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基于混沌退火的参数扰动递归神经网络极值搜索算法及其应用研究 被引量:6
7
作者 左斌 胡云安 李静 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期2651-2656,共6页
针对一类输出函数具有多个极值点的极值搜索对象,当采用传统极值搜索算法时,系统的输出值将无法准确和平滑地收敛至全局极值点的问题,提出了一种利用基于混沌退火的参数扰动递归神经网络构建极值搜索算法的新方法.利用混沌的遍历性以及... 针对一类输出函数具有多个极值点的极值搜索对象,当采用传统极值搜索算法时,系统的输出值将无法准确和平滑地收敛至全局极值点的问题,提出了一种利用基于混沌退火的参数扰动递归神经网络构建极值搜索算法的新方法.利用混沌的遍历性以及参数扰动策略,该极值搜索算法可使系统输出值在混沌退火和参数扰动的粗搜索中运动至它的全局极值点附近;然后利用递归神经网络的精搜索使之能够平滑和准确地收敛至全局极值点.同时,详细分析了此方法的收敛性条件、解的最优性条件以及全局极值搜索的能力,仿真结果验证了这种分阶段的搜索方法有助于提高极值搜索算法的全局极值搜索能力. 展开更多
关键词 递归神经网络 退火 极值搜索算法 参数扰动 优化算法
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基于递归神经网络的多步预报方法 被引量:5
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作者 温广瑞 屈梁生 张西宁 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期722-725,756,共5页
为了解决由多层前馈神经网络递推运算获得的多步预报存在的预报误差迭代累积问题 ,提出了基于局部递归神经网络的多步递归神经网络 (MSRN)模型 ,对时间序列进行了多步预报 .用模拟振动数据把MSRN模型用作单步和多步的预报能力 ,同经典... 为了解决由多层前馈神经网络递推运算获得的多步预报存在的预报误差迭代累积问题 ,提出了基于局部递归神经网络的多步递归神经网络 (MSRN)模型 ,对时间序列进行了多步预报 .用模拟振动数据把MSRN模型用作单步和多步的预报能力 ,同经典的多层前馈神经网络进行了比较 ,并预报了天津石化总公司炼油厂大机组某测点振动的变化趋势 实践表明 ,用该方法进行多步预报误差小 ,并具有良好的预报能力 . 展开更多
关键词 递归神经网络 预报方法 多步预报 时间序列 预报误差 预报能力 MSRN模型
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结合小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别 被引量:6
9
作者 欧阳宁 王先傲 +1 位作者 蔡晓东 林乐平 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期95-101,111,共8页
针对低分辨率人脸图像缺少有效信息而导致识别率较低的问题,提出一种结合哈尔小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别方法。首先,通过深层网络直接预测小波系数,经过小波逆变换得到高分辨率人脸图像,可以有效地重建高频信息;其次,在卷积... 针对低分辨率人脸图像缺少有效信息而导致识别率较低的问题,提出一种结合哈尔小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别方法。首先,通过深层网络直接预测小波系数,经过小波逆变换得到高分辨率人脸图像,可以有效地重建高频信息;其次,在卷积神经网络中加入递归模块,在增加网络深度的同时减少参数冗余,提升模型的映射能力;最后,提出一种优化的重建与感知损失融合方法,将小波系数重建损失与感知损失进行加权融合,用以生成有利于识别的人脸图像。基于公开数据集,对图像重建质量与识别性能进行了对比。实验结果表明,即使在极低的分辨率条件下(8×8,16×16),仍然能够重建出更加锐利的人脸图像。在此基础上,其识别能力优于目前领先的超分辨率重建算法。 展开更多
关键词 哈尔小波 递归神经网络 人脸识别 融合损失 超分辨率重建
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基于对角递归神经网络整定的PID解耦单元机组负荷控制系统 被引量:13
10
作者 刘红军 韩璞 于希宁 《动力工程》 CSCD 北大核心 2004年第6期809-812,818,共5页
针对火电厂单元机组具有多变量强耦合、非线性及参数时变的受控对象,提出了基于对角递归神经网络整定的PID解耦控制方法,其主要特点是能够提供一个对角递归神经网络来辩识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通... 针对火电厂单元机组具有多变量强耦合、非线性及参数时变的受控对象,提出了基于对角递归神经网络整定的PID解耦控制方法,其主要特点是能够提供一个对角递归神经网络来辩识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通过对火电机组负荷控制系统的设计和仿真研究,表明系统达到了动态近似解耦、静态完全解耦和无静差跟踪,并具有响应速度快,鲁棒性好等特点。 展开更多
关键词 自动控制技术 单元机组 对角递归神经网络(DRNN) 解耦控制 PID控制 负荷控制
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递归神经网络的进化机器人路径规划方法 被引量:6
11
作者 宋勇 李贻斌 李彩虹 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期898-902,共5页
针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个... 针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整.给出了算法的具体步骤,并与基于标准前馈网络的路径规划方法进行了比较.仿真结果表明递归神经网络控制器对动态未知环境具有更好的适应性. 展开更多
关键词 进化机器人 路径规划 进化算法 递归神经网络
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递归神经网络在降雨量预测中的应用研究 被引量:10
12
作者 张帅 魏正英 张育斌 《节水灌溉》 北大核心 2017年第5期63-66,71,共5页
递归神经网络(RNN)模型近年来在许多任务上表现出了优良的性能。运用具有长短期记忆(LSTM)单元的递归神经网络构建模型和通过时间反向传播(BPTT)算法更新网络权重解决长期降雨量的预测问题,较好地解决了高维数、非线性和局部极小问题。... 递归神经网络(RNN)模型近年来在许多任务上表现出了优良的性能。运用具有长短期记忆(LSTM)单元的递归神经网络构建模型和通过时间反向传播(BPTT)算法更新网络权重解决长期降雨量的预测问题,较好地解决了高维数、非线性和局部极小问题。选取了前馈神经网络模型(FNN)、小波神经网络(WNN)模型和整合移动平均自回归(ARIMA)模型3种模型进行验证比较。仿真结果表明,递归神经网络模型优于其他模型,训练结果与实际值接近,预测精度较高。预测结果为农业用水管理、合理制定灌溉制度提供了重要的科学依据。 展开更多
关键词 降雨量预测 递归神经网络 长短期记忆 通过时间反向传播
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可容错的遥控水下机器人递归神经网络控制 被引量:5
13
作者 姜述强 金鸿章 魏凤梅 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期57-63,共7页
针对遥控水下机器人(ROV)需要长时间稳定可靠工作的问题,提出递归模糊神经网络及可容错分配推力的控制方法.使用扩展函数链改进递归模糊神经网络控制器,提高了控制器对机器人非线性特性的识别和处理能力;基于反向梯度传播原理,由能量函... 针对遥控水下机器人(ROV)需要长时间稳定可靠工作的问题,提出递归模糊神经网络及可容错分配推力的控制方法.使用扩展函数链改进递归模糊神经网络控制器,提高了控制器对机器人非线性特性的识别和处理能力;基于反向梯度传播原理,由能量函数设计了该网络的学习算法,并根据微粒群优化确定学习率参数,从而保证整个网络的收敛性;在推力分配方面,针对开架式遥控水下机器人的两种推力器布置形式进行建模,将容错问题转化为对偶优化问题,建立能量函数实现故障条件下的推力优化分配.实验结果表明,所设计控制器不仅增强了遥控水下机器人对干扰的反应能力,并且提高了对机器人非线性特性的控制能力,减少了控制误差.当部分主推或侧推等推力器失效时,仍可以通过推力优化分配实现机器人在水平面上的准确位置控制,从而保证了遥控水下机器人长时间可靠工作. 展开更多
关键词 遥控水下机器人 递归神经网络 扩展函数链 推力分配 容错控制
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基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识 被引量:6
14
作者 冯浩 何鸿云 米祖强 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期404-407,共4页
将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统辨识中 ,描述了其动力学方程 ,并引入改进遗传算法作为其学习算法 ,通过非线性动力学SISO和MIMO系统的辨识仿真研究 。
关键词 系统辨识 非线性动力系统 递归神经网络 遗传算法 学习算法 网络权值
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应用自递归神经网络(SRNN)预测结构响应 被引量:14
15
作者 何玉敖 吴建军 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期46-51,共6页
本文提出了一种新的自递归神经网络结构.这种网络结构由全递归网络改造而成,只有一个隐层,而且隐单元仅存在自递归.研究了这种网络的学习算法.为了保证快速学习收敛,应用Lyapunov函数得到一种自适应学习率方法.用这种方法对一两层建筑... 本文提出了一种新的自递归神经网络结构.这种网络结构由全递归网络改造而成,只有一个隐层,而且隐单元仅存在自递归.研究了这种网络的学习算法.为了保证快速学习收敛,应用Lyapunov函数得到一种自适应学习率方法.用这种方法对一两层建筑结构响应进行在线预测.计算机仿真结果表明,这种网络学习算法是有效的。 展开更多
关键词 递归神经网络 学习率 结构响应 预测
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粘弹性阻尼结构的递归神经网络优化 被引量:7
16
作者 周建中 赵鸿铁 薛建阳 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2005年第1期35-39,共5页
根据粘弹性阻尼结构减震理论及神经网络控制理论,提出应用带有偏差单元的递归神经网络(RNNWBU)进行粘弹性阻尼结构优化的新方法.该法通过对粘弹性阻尼结构进行神经网络优化设置,从而可以考虑不同地震动特性的影响.通过数值仿真分析,可... 根据粘弹性阻尼结构减震理论及神经网络控制理论,提出应用带有偏差单元的递归神经网络(RNNWBU)进行粘弹性阻尼结构优化的新方法.该法通过对粘弹性阻尼结构进行神经网络优化设置,从而可以考虑不同地震动特性的影响.通过数值仿真分析,可看出该方法是对粘弹性阻尼结构的传统优化方法的进一步发展,因而具有更大的优越性,对推动结构控制理论的发展具有重要意义. 展开更多
关键词 粘弹性阻尼结构 带有偏差单元的递归神经网络 优化设置
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基于退火递归神经网络的极值搜索优化算法求解一类碟式飞行器平衡状态 被引量:4
17
作者 胡云安 左斌 李静 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期341-347,共7页
针对一类碟式飞行器平衡状态的基本特征及现有的优化平衡状态算法如单纯形算法、混合遗传算法所存在的随机性大、收敛速度较慢等缺点,提出了一种新颖的基于退火递归神经网络(ARNN)的极值搜索优化算法。将碟式飞行器的配平问题转化为所... 针对一类碟式飞行器平衡状态的基本特征及现有的优化平衡状态算法如单纯形算法、混合遗传算法所存在的随机性大、收敛速度较慢等缺点,提出了一种新颖的基于退火递归神经网络(ARNN)的极值搜索优化算法。将碟式飞行器的配平问题转化为所设计的代价函数(CF)求解问题,利用所提出的退火递归神经网络极值搜索优化算法求解出在多种定常飞行中碟式飞行器的平衡状态。在相同的仿真环境中,仿真结果对比说明ARNN极值搜索优化算法较混合遗传算法具有稳定性好、精确度高、收敛速度快等优点。 展开更多
关键词 自动控制技术 退火递归神经网络 极值搜索算法 碟式飞行器 平衡状态
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一种递归神经网络的学习型电梯群控派梯算法 被引量:3
18
作者 刘卫朋 邢关生 +1 位作者 孙鹤旭 张慧 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期7-13,共7页
设计了一种借助历史数据自主学习的电梯群控调度算法,算法利用了增强学习技术在历史经验中的不断试错而获得最佳策略.以马尔可夫决策过程作为电梯派送问题的数学模型,进而将一种内在递归神经网络与增强学习中的Q-learning方法结合,所得... 设计了一种借助历史数据自主学习的电梯群控调度算法,算法利用了增强学习技术在历史经验中的不断试错而获得最佳策略.以马尔可夫决策过程作为电梯派送问题的数学模型,进而将一种内在递归神经网络与增强学习中的Q-learning方法结合,所得电梯群控调度算法通过迭代得到近似的最佳状态行为值函数及对应的决策结果,实现优化派梯.通过仿真实验,在不同的交通流设置下,将所提出的派梯算法与其他几种传统派梯方法进行比较,仿真测试结果验证了该算法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 电梯群控 派梯算法 增强学习 马尔可夫决策过程 递归神经网络
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基于动态递归神经网络的HCCI发动机燃烧相位辨识模型 被引量:5
19
作者 谢辉 孙艳辉 夏超英 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期352-357,共6页
为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到... 为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到一个由9个特征数构成的时间序列。一个Elman动态递归神经网络以该序列为输入,计算出燃烧相位CA50。以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中4个典型的HCCI动态变负荷过程数据,其中一个作为训练样本,另外3个作为测试样本。测试结果表明:该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA50预测误差小于0.25°CA;与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力;与直接热力学计算方法相比,具有突出的抗干扰性和容错能力。 展开更多
关键词 HCCI汽油机 燃烧相位观测 动态递归神经网络
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RBF递归神经网络在供热解耦控制中的应用 被引量:4
20
作者 陈烈 朱学莉 +1 位作者 齐维贵 方修睦 《暖通空调》 北大核心 2010年第2期128-132,127,共6页
针对供热过程耦合特性和节能控制的需要,提出了一种基于径向基函数(RBF)递归神经网络的供热解耦控制方法。通过典型信号响应与最小二乘结合的方法得到供热耦合系统模型,利用RBF递归神经网络进行解耦控制,消除了质调节、量调节通道间的... 针对供热过程耦合特性和节能控制的需要,提出了一种基于径向基函数(RBF)递归神经网络的供热解耦控制方法。通过典型信号响应与最小二乘结合的方法得到供热耦合系统模型,利用RBF递归神经网络进行解耦控制,消除了质调节、量调节通道间的非线性强耦合作用。仿真结果证明该方法具有良好的解耦控制特性,满足供热系统多回路控制的要求。 展开更多
关键词 供热过程 神经网络解耦 RBF递归神经网络 嵌入维数预估
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