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基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制: 1; 作者梁霄甘永 +2 位作者李晔孙玉山方少吉《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期74-78,共5页; 针对水下机器人神经网络控制系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题，依据变结构控制理论，结合误差反向传播学习算法，推导出一种新颖的强鲁棒性学习算法，并详细讨论其全局稳定性条件，最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研... 展开更多; 关键词水下机器人神经网络鲁棒学习算法变结构控制理论全局稳定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

标签噪声鲁棒学习算法研究综述被引量：7: 2; 作者宫辰张闯王启舟《航空兵器》 CSCD 北大核心 2020年第3期20-26,共7页; 在机器学习领域,监督学习算法在理论层面和工程应用中均取得了丰硕的成果,但此类算法的效果严重依赖训练样本的标签质量,在实际问题中获取具有高质量标签的训练样本通常费时费力。为节省人力物力,网络爬虫、众包方法等替代方法被用于对... 展开更多; 关键词人工智能机器学习弱监督学习标签噪声深度学习鲁棒学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于鲁棒成本函数的随机模糊神经网络参数学习算法: 3; 作者王军平陈全世《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1178-1181,共4页; 为了解决采用最小方差型的误差成本函数进行输入含噪系统参数学习时的随机模糊神经网络(SFNN)参数不能收敛至真值的问题,将包含噪声方差的误差成本函数推广到多入单出系统,并根据鲁棒统计学理论和目标函数在参数学习中的导向作用,对目... 展开更多; 关键词随机模糊神经网络误差成本函数鲁棒参数学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑负荷自适应检测和修复的鲁棒极限学习机短期负荷预测方法被引量：25: 4; 作者彭显刚郑伟钦 +1 位作者林利祥刘艺《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期6409-6417,6606,共9页; 针对现有负荷预测方法对于温度、湿度累积效应下的短期负荷预测精度低的不足,该文提出了一种基于时变Cook距离统计量的负荷异常值检测和基于非参数概率密度估计的负荷自适应修复的鲁棒极限学习机(extreme learning machine,ELM)短期负... 展开更多; 关键词短期负荷预测时变Cook距离非参数概率密度函数估计累积效应鲁棒极限学习机算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

在线鲁棒最小二乘支持向量机回归建模被引量：17: 5; 作者张淑宁王福利 +1 位作者何大阔贾润达《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1601-1606,共6页; 鉴于工业过程的时变特性以及现场采集的数据通常具有非线性特性且包含离群点,利用最小二乘支持向量机回归(least squares support vector regression,LSSVR)建模易受离群点的影响.针对这一问题,结合鲁棒学习算法(robust learning algori... 展开更多; 关键词鲁棒学习算法最小二乘支持向量机鲁棒性非线性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量回归神经网络的时间序列预测被引量：9: 6; 作者李军赵峰《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第15期4025-4030,共6页; 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力,提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR-NN)。SVR-NN用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值,自适应地生成网络隐层结点,然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点... 展开更多; 关键词支持向量回归神经网络鲁棒学习算法时间序列预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制: 1; 作者梁霄甘永李晔孙玉山方少吉; 机构哈尔滨工程大学船舶工程学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期74-78,共5页; 基金国家“863”计划基金资助项目（2002AA420090）.; 文摘针对水下机器人神经网络控制系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题，依据变结构控制理论，结合误差反向传播学习算法，推导出一种新颖的强鲁棒性学习算法，并详细讨论其全局稳定性条件，最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究．结果表明，控制器对学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性，大大降低了机器人机械传动系统的磨损，且能够保证神经网络快速、稳定地学习，从而满足实时性控制的要求，具有较高的理论和实用价值．; 关键词水下机器人神经网络鲁棒学习算法变结构控制理论全局稳定性; Keywords underwater vehicle neural network robust learning algorithm variable structure control theory global stability; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名标签噪声鲁棒学习算法研究综述被引量：7: 2; 作者宫辰张闯王启舟; 机构南京理工大学计算机科学与工程学院高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南京理工大学计算机科学与工程学院江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室; 出处《航空兵器》 CSCD 北大核心 2020年第3期20-26,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61973162) 江苏省自然科学基金项目(BK20171430)。; 文摘在机器学习领域,监督学习算法在理论层面和工程应用中均取得了丰硕的成果,但此类算法的效果严重依赖训练样本的标签质量,在实际问题中获取具有高质量标签的训练样本通常费时费力。为节省人力物力,网络爬虫、众包方法等替代方法被用于对训练数据的采集。不幸的是,这些替代方法获取的数据往往存在大量的错误标注,即标签噪声,由此带来了很多潜在的问题。因此,对标签噪声鲁棒学习算法的研究,在推广机器学习工程应用、降低机器学习算法部署成本方面具有重要的意义。本文对标签噪声鲁棒学习算法的最新研究成果进展进行了全面综述,分别从标签噪声的产生、影响、分类等方面进行了详细的总结,对每类标签噪声的处理方法进行了介绍,并对每类处理方法的优缺点进行分析。; 关键词人工智能机器学习弱监督学习标签噪声深度学习鲁棒学习算法; Keywords artificial intelligence machine learning weakly supervised learning label noise deep learning robust learning algorithm; 分类号 TJ760 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于鲁棒成本函数的随机模糊神经网络参数学习算法: 3; 作者王军平陈全世; 机构清华大学汽车安全与节能国家重点实验室; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1178-1181,共4页; 基金国家高技术研究发展计划资助项目 (2 0 0 3AA50 1 1 0 0 ) 中国博士后科学基金资助项目 (2 0 0 3 0 3 41 45); 文摘为了解决采用最小方差型的误差成本函数进行输入含噪系统参数学习时的随机模糊神经网络(SFNN)参数不能收敛至真值的问题,将包含噪声方差的误差成本函数推广到多入单出系统,并根据鲁棒统计学理论和目标函数在参数学习中的导向作用,对目标函数进行修正,使之对于不服从统计分布的粗大误差也能有效处理.在此基础上提出了SFNN的鲁棒参数学习算法,并且输入输出数据中的噪声方差也通过学习而得到,从而避免了需要多次测量的要求.结果表明,SFNN的鲁棒参数学习算法能抑制粗大误差和系统噪声.最后,通过仿真对比验证表明了该方法的有效性.; 关键词随机模糊神经网络误差成本函数鲁棒参数学习算法; Keywords Computer simulation Data processing Fuzzy sets Learning algorithms; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑负荷自适应检测和修复的鲁棒极限学习机短期负荷预测方法被引量：25: 4; 作者彭显刚郑伟钦林利祥刘艺; 机构广东工业大学自动化学院; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期6409-6417,6606,共9页; 文摘针对现有负荷预测方法对于温度、湿度累积效应下的短期负荷预测精度低的不足,该文提出了一种基于时变Cook距离统计量的负荷异常值检测和基于非参数概率密度估计的负荷自适应修复的鲁棒极限学习机(extreme learning machine,ELM)短期负荷预测方法。首先将历史负荷数据按季节分组,根据每个季节实时负荷和对应的气象因素,利用递归最小二乘法获取历史负荷数据的自适应遗忘因子,构建基于遗忘因子的时变Cook距离统计量,检测负荷数据中的异常值(或强影响值);采用非参数概率密度估计,构建实时负荷与气象因素的随机模型对异常负荷值(或强影响值)进行修复。考虑电力负荷数据异常值对预测精度的影响,采用了一种鲁棒ELM算法对负荷数据进行回归分析;最后,引入基因遗传算法对负荷预测模型参数进行优化,提升负荷预测算法预测准确率;通过实例仿真分析,验证了该方法提高预测精度的有效性。; 关键词短期负荷预测时变Cook距离非参数概率密度函数估计累积效应鲁棒极限学习机算法; Keywords short-term load forecast time vary Cook distance non-parameter probability density function estimation accumulation effect outlier robust extreme learning machine（ELM） algorithm; 分类号 TM71 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名在线鲁棒最小二乘支持向量机回归建模被引量：17: 5; 作者张淑宁王福利何大阔贾润达; 机构东北大学信息科学与工程学院东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1601-1606,共6页; 基金国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2006AA060201) 国家自然科学青年基金资助项目(61004083) 中央高校基本科研业务费资助项目(N100604008); 文摘鉴于工业过程的时变特性以及现场采集的数据通常具有非线性特性且包含离群点,利用最小二乘支持向量机回归(least squares support vector regression,LSSVR)建模易受离群点的影响.针对这一问题,结合鲁棒学习算法(robust learning algorithm,RLA),本文提出了一种在线鲁棒最小二乘支持向量机回归建模方法.该方法首先利用LSSVR模型对过程输出进行预测,与真实输出相比较得到预测误差;然后利用RLA方法训练LSSVR模型的权值,建立鲁棒LSSVR模型;最后应用增量学习方法在线更新鲁棒LSSVR模型,从而得到在线鲁棒LSSVR模型.仿真研究验证了所提方法的有效性.; 关键词鲁棒学习算法最小二乘支持向量机鲁棒性非线性; Keywords robust learning algorithm least-squares-support-vector machine robustness nonlinear; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量回归神经网络的时间序列预测被引量：9: 6; 作者李军赵峰; 机构兰州交通大学自动化与电气工程学院; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第15期4025-4030,共6页; 基金甘肃省自然科学基金项目(3ZS042-B25-026) 兰州交通大学"青篮"人才工程基金资助计划; 文摘为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力,提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR-NN)。SVR-NN用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值,自适应地生成网络隐层结点,然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点参数和权值。SVR-NN有很好的收敛性和鲁棒性,能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的"过拟合"现象。将SVR-NN应用到时间序列预测上。结果表明,SVR-NN预测模型能精确地预测混沌时间序列,具有很好的理论和应用价值。; 关键词支持向量回归神经网络鲁棒学习算法时间序列预测; Keywords support vector regression neural networks robust learning algorithm time series prediction; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制	梁霄甘永李晔孙玉山方少吉	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	标签噪声鲁棒学习算法研究综述	宫辰张闯王启舟	《航空兵器》 CSCD 北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于鲁棒成本函数的随机模糊神经网络参数学习算法	王军平陈全世	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	考虑负荷自适应检测和修复的鲁棒极限学习机短期负荷预测方法	彭显刚郑伟钦林利祥刘艺	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2016	25	在线阅读下载PDF 职称材料
5	在线鲁棒最小二乘支持向量机回归建模	张淑宁王福利何大阔贾润达	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	17	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于支持向量回归神经网络的时间序列预测	李军赵峰	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料