基于递推预报误差算法的前馈神经网络的设计

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作者 穆玲玲 王桂萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第19期130-132,共3页

该文介绍了一种基于递推预报误差算法的前馈神经网络的实现方法。将该网络应用于非线性系统模型的仿真试验中取得了良好的效果。文中给出了试验的结果,并对该网络的应用进行了讨论。

关键词 递推预报误差算法 前馈神经网络 非线性系统建模

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应用递推神经网络的传感器动态建模研究 被引量：13

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作者 田社平 姜萍萍 颜国正 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期574-576,共3页

根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型 ,以研究传感器的动态性能 ,是动态测试的一个重要内容。研究了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用。递归神经网络模型采用具有输入层、中间层、输出层的三层网络结构 ,整个网络的... 根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型 ,以研究传感器的动态性能 ,是动态测试的一个重要内容。研究了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用。递归神经网络模型采用具有输入层、中间层、输出层的三层网络结构 ,整个网络的特性决定于相邻层间的连接权。采用递推预报误差算法训练神经网络 ,具有收敛速度快、收敛精度高的特点。由于其反馈特征 ,使得递归神经网络模型能获取系统的动态响应特性。该方法特别适用于传感器非线性动态建模 ,而且避免了传感器模型阶次的选择的困难。试验结果表明 。 展开更多

关键词 递归神经网络 传感器 动态建模 递推预报误差算法 连接权 动态响应特性 模型 训练 获取 实验结果

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一种递归神经网络的快速并行算法 被引量：14

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作者 李鸿儒 顾树生 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期516-522,共7页

针对递归神经网络BP(Back Propagation)学习算法收敛慢的缺陷,提出一种新的递归神经网络快速并行学习算法.首先,引入递推预报误差(RPE)学习算法,并且证明了其稳定性;进一步地,为了克服RPE算法集中运算的不足,设计完整的并行结构算法.本... 针对递归神经网络BP(Back Propagation)学习算法收敛慢的缺陷,提出一种新的递归神经网络快速并行学习算法.首先,引入递推预报误差(RPE)学习算法,并且证明了其稳定性;进一步地,为了克服RPE算法集中运算的不足,设计完整的并行结构算法.本算法将计算分配到神经网络中的每个神经元,完全符合神经网络的并行结构特点,也利于硬件实现.仿真结果表明,该算法比传统的递归BP学习算法具有更好的收敛性能.理论分析和仿真实验证明,该算法与RPE集中运算算法相比可以大大节省计算时间. 展开更多

关键词 递归神经网络 递推预报误差 并行算法 集中运算

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准对角递归神经网络及其算法的研究 被引量：6

4

作者 李鸿儒 王建辉 顾树生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第7期1542-1544,1547,共4页

提出一种准对角递归神经网络(QDRNN)结构及学习算法。此QDRNN结构上与对角递归神经网络(DRNN)相似,保留了DRNN结构简单的优点,以减小计算量,同时增加了相邻递归神经元之间的关联,可以直接应用BP学习算法进行训练。进一步,引入递推预报误... 提出一种准对角递归神经网络(QDRNN)结构及学习算法。此QDRNN结构上与对角递归神经网络(DRNN)相似,保留了DRNN结构简单的优点,以减小计算量,同时增加了相邻递归神经元之间的关联,可以直接应用BP学习算法进行训练。进一步,引入递推预报误差(RPE)学习算法,并且证明了其稳定性。仿真结果表明,QDRNN比DRNN具有更好的非线性逼近能力,而运算时间却增加甚微,DRNN的学习算法稍加变化即可应用。 展开更多

关键词 准对角递归神经网络 结构 BP算法 递推预报误差 稳定性

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改进RPE算法的神经网络在客户欺诈预测中的应用 被引量：3

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作者 王华秋 曹长修 +1 位作者 何波 刘祥明 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第18期25-27,共3页

客户欺诈在一定程度上抑制了消费,这会妨碍电信运营商和电信用户的亲密度,从而削弱电信运营商的市场竞争力。客户欺诈现象存在非常复杂的多元非线性关系,从统计学角度出发,难以建立预测模型,针对这些问题,提出了基于递推预报误差(RPE)... 客户欺诈在一定程度上抑制了消费,这会妨碍电信运营商和电信用户的亲密度,从而削弱电信运营商的市场竞争力。客户欺诈现象存在非常复杂的多元非线性关系,从统计学角度出发,难以建立预测模型,针对这些问题,提出了基于递推预报误差(RPE)算法神经网络的方法建模,并采用改进的动态遗忘因子方法保证了平稳收敛。实验结果表明,用该算法预测客户欺诈的危险度效果优于BP神经网络模型,具有实用性和有效性。 展开更多

关键词 递推预报误差算法 改进动态遗忘因子 客户欺诈 预测模型

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递归神经网络的RPE算法及其在非线性动态系统建模中的应用 被引量：7

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作者 李鸿儒 顾树生 邓长辉 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期590-593,共4页

针对递归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷 ,通过引入递推预报误差 (RPE)学习算法 ,提出一种新的递归神经网络快速学习算法·该算法的基本原理是沿着指标函数的Gauss Newton搜索方向修正权值 ,同时不必计算二阶偏导数和进行矩阵求逆... 针对递归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷 ,通过引入递推预报误差 (RPE)学习算法 ,提出一种新的递归神经网络快速学习算法·该算法的基本原理是沿着指标函数的Gauss Newton搜索方向修正权值 ,同时不必计算二阶偏导数和进行矩阵求逆运算·仿真结果表明 ,该算法比传统的递归BP学习算法具有更快的收敛速度 。 展开更多

关键词 递归神经网络 递推预报误差 非线性动态系统 系统建模

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人工肌肉系统神经网络建模与控制 被引量：2

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作者 田社平 丁国清 +1 位作者 颜德田 林良明 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期300-308,共9页

针对广泛应用于医疗机器人等领域的空气压人工肌肉的非线性特性 ,运用神经网络模型 ,对人工肌肉系统进行建模与控制。设计了一个具有单关节的人工肌肉试验系统。采用递推预报误差 (RPE)算法来训练神经网络 ,并给出了RPE算法的具体实现 ... 针对广泛应用于医疗机器人等领域的空气压人工肌肉的非线性特性 ,运用神经网络模型 ,对人工肌肉系统进行建模与控制。设计了一个具有单关节的人工肌肉试验系统。采用递推预报误差 (RPE)算法来训练神经网络 ,并给出了RPE算法的具体实现 ,该算法与传统的BP算法相比具有更好的收敛特性。讨论了不同的输入向量和不同的隐层节点数对建模结果的影响。在此基础上提出了一种基于神经网络的人工肌肉系统非线性控制结构 ,并给出了人工肌肉关节跟踪正弦波和矩形波参考信号的试验结果。试验结果表明 ,采用神经网络模型对人工肌肉系统进行建模与控制 ,能有效地克服人工肌肉系统的非线性 ,能够得到更快的控制速度和更高的控制精度。 展开更多

关键词 人工肌肉 神经网络 递推预报误差算法 非线性建模与控制

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基于递归网络的传感器动态建模方法 被引量：3

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作者 田社平 颜德田 丁国清 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2002年第9期36-38,共3页

研究了递归网络模型在传感器动态建模中的应用,给出了递归网络模型的结构及相应的训练算法。该方法避免了传感器模型阶次的选择的困难。试验结果表明,应用递归网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法。

关键词 递归网络 传感器 动态建模 递推预报误差算法

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基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿 被引量：9

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作者 田社平 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期13-16,共4页

讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输... 讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输出、输入的最大延迟 )等先验知识 ,简化了动态补偿器的结构设计 .采用递推预报误差算法训练神经网络 ,具有收敛速度快、收敛精度高的特点 .实验结果表明 ,经过补偿后的传感器具有期望的输入输出特性 。 展开更多

关键词 传感器 非线性动态补偿 递归神经网络模型 网络结构 训练算法 递推预报误差算法

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一种带钢力学性能预测的神经网络方法 被引量：1

10

作者 李文鑫 王武 张元敏 《机械设计与制造》 北大核心 2009年第9期125-127,共3页

采用神经网络进行建模,应用递推预报误差(RPE-recursive predict error)算法进行网络训练,实现了带钢力学性能预测,仿真结果表明算法的有效性,该方法可应用于轧钢流程的参数控制,提高生产的自动化水平。

关键词 神经网络 力学性能 带钢 递推预报误差算法

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动态对角递归网络在变压器故障诊断中的应用 被引量：1

11

作者 段慧达 刘学军 白晶 《继电器》 CSCD 北大核心 2007年第4期11-13,共3页

介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法。利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力。将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值... 介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法。利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力。将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值方法来实现诊断,建立了诊断的模型。利用部分数据进行了训练及故障诊断的仿真,结果表明了利用该方法进行变压器故障诊断的有效性。 展开更多

关键词 动态对角递归网络 递推预报误差 故障诊断 气相色谱分析法 BP算法

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基于BP-ANN的热电偶信息处理方法 被引量：5

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作者 穆玲玲 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2003年第6期30-32,共3页

为了提高传感器的准确度,提出一种基于BP网络和递推预报误差算法对热电偶进行信息处理的方法,经过仿真试验证明该方法可以提高传感器在较大范围内的测量准确度。该方法用软件容易实现,可以很方便地应用到其它传感器中。

关键词 多层前馈神经网络 递推预报误差 传感器 信息处理 热电偶

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