人工智能在电力系统中的应用 被引量：46

1

作者 韩祯祥 文福拴 张琦 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期2-10,共9页

首先对第 4届“智能系统在电力系统中的应用”国际会议发表的全部论文做了介绍 ,之后概述了近几年来较受关注的分布式人工智能技术、粗糙集理论和数据挖掘方法在电力系统中的应用情况。

关键词 人工智能 专家系统 模糊集 电力系统 距离保护

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一种模糊CMAC神经网络 被引量：50

2

作者 邓志东 孙增圻 张再兴 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第3期288-294,共7页

提出了一种模糊ＣＭＡＣ（小脑模型关节控制器）神经网络，它由输入层、模糊化层、模糊相联层、模糊后相联层与输出层等５层节点组成，具有与ＣＭＡＣ相似的单层连接权，可通过ＢＰ算法学习推论参数或模糊规则．给出了网络的连接结构与... 提出了一种模糊ＣＭＡＣ（小脑模型关节控制器）神经网络，它由输入层、模糊化层、模糊相联层、模糊后相联层与输出层等５层节点组成，具有与ＣＭＡＣ相似的单层连接权，可通过ＢＰ算法学习推论参数或模糊规则．给出了网络的连接结构与学习算法，并将其应用于函数逼近问题中仿真结果验证了该方法较之ＣＭＡＣ的优越性． 展开更多

关键词 神经网络 模糊逻辑 函数逼近

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基于模糊RBF神经网络的函数逼近 被引量：16

3

作者 刘昆 颜钢锋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期70-71,共2页

提出了一种模糊RBF网络，将模糊逻辑的知识表达以及推理能力和RBF网络的快速学习和泛化能力结合起来，网络结构参数可按实际问题调整，仿真表明网络具有较快的学习速度和较高的函数逼近精度。

关键词 径向基函数神经网络 模糊逻辑 函数逼近 RBF网络

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单体模糊神经网络的函数逼近能力 被引量：13

4

作者 梁久祯 何新贵 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第9期1045-1049,共5页

研究了单体模糊神经网络 (MFNNs)的函数逼近能力 .由于在 MFNNs中神经元的基本运算由原来的积 -和运算改为求极小 -极大运算 ,网络的函数逼近性质发生了很大的改变 .给出了单调传递函数的 MFNNs按序单调特性、连续映射定理以及非函数一... 研究了单体模糊神经网络 (MFNNs)的函数逼近能力 .由于在 MFNNs中神经元的基本运算由原来的积 -和运算改为求极小 -极大运算 ,网络的函数逼近性质发生了很大的改变 .给出了单调传递函数的 MFNNs按序单调特性、连续映射定理以及非函数一致逼近定理 .从而说明 MFNNs虽然能够保持连续性映射 ,但不如原神经网络具有函数逼近能力 . 展开更多

关键词 模糊神经网络 逼近能力 函数逼近 人工神经网络

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基于UKF的自组织直觉模糊神经网络 被引量：14

5

作者 徐小来 雷英杰 谢文彪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期638-645,共8页

模糊集在语义描述上存在不足,因此,如何对模糊神经网络进行扩展是当前模糊神经网络研究的热点,针对这一问题,本文提出了基于UKF的自组织直觉模糊神经网络.首先,给出了直觉模糊神经网络的结构和各层的含义;其次,推导了直觉模糊神经网络... 模糊集在语义描述上存在不足,因此,如何对模糊神经网络进行扩展是当前模糊神经网络研究的热点,针对这一问题,本文提出了基于UKF的自组织直觉模糊神经网络.首先,给出了直觉模糊神经网络的结构和各层的含义;其次,推导了直觉模糊神经网络的学习算法,用LLS和UKF分别学习线性和非线性参数;然后,给出了模糊规则生成的准则,并用误差下降率方法作为规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近、系统辨识和时间序列预测实例,表明本文算法得到的直觉模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳. 展开更多

关键词 直觉模糊集合 UKF 自组织模糊神经网络 系统辨识 函数逼近 时间序列预测

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模糊推理神经网络的函数逼近能力 被引量：10

6

作者 梁久祯 何新贵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期99-102,共4页

研究了模糊推理神经网络计算模型及其连续函数逼近能力。同时给出了模糊推理神经网络与传统BP神经网络的连续函数逼近等价定理 ,即任何一个传统的BP网络都存在某个模糊推理神经网络以给定的精度逼近它 ;任何一个模糊推理神经网络都有一... 研究了模糊推理神经网络计算模型及其连续函数逼近能力。同时给出了模糊推理神经网络与传统BP神经网络的连续函数逼近等价定理 ,即任何一个传统的BP网络都存在某个模糊推理神经网络以给定的精度逼近它 ;任何一个模糊推理神经网络都有一个传统的BP网络以任意精度逼近 。 展开更多

关键词 模糊推理 神经网络 计算模型 函数逼近能力

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应用模糊神经网络进行负荷预测的研究 被引量：11

7

作者 张昊 吴捷 郁滨 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期60-67,共8页

应用模糊神经网络实现的预测系统通过对历史数据的自适应学习获得初始的模糊预测模型，借助等价结构的ＡＮＮ基于实时数据的梯度信息对系统参数进行ＢＰ训练，具有较强的适应性和自学习能力。以电力短期负荷预测（ＳＴＬＦ）为应用背景... 应用模糊神经网络实现的预测系统通过对历史数据的自适应学习获得初始的模糊预测模型，借助等价结构的ＡＮＮ基于实时数据的梯度信息对系统参数进行ＢＰ训练，具有较强的适应性和自学习能力。以电力短期负荷预测（ＳＴＬＦ）为应用背景，进行了系统化的实验研究，结果表明这一智能化的预测系统的性能是令人满意的． 展开更多

关键词 模糊神经网络 负荷预测 经济预测 电力系统

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一类三层前向折线模糊神经网络的构造 被引量：3

8

作者 李丹 孙刚 王贵君 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期55-59,共5页

为克服模糊数运算的复杂性引入了折线模糊数的概念,并应用其优良性质和折线模糊值函数的表示定理,通过插值神经网络的构造方法获得了一类三层前向折线模糊神经网络,证明了该折线模糊神经网络是连续折线模糊值函数的泛逼近器.

关键词 折线模糊数 折线模糊值函数 插值神经网络 折线模糊神经网络 泛逼近

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基于Chebyshev基函数模糊神经网络的快速辨识方法 被引量：5

9

作者 江善和 张杰 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期590-593,共4页

神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络成为辨识模型的理论基础。首先研究了基于正交多项式函数的神经网络逼近理论和方法,并在此基础上证明了新型Chebyshev神经网络具有良好的非线性并研究了它的全局最优逼近性质。然后提出了一种... 神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络成为辨识模型的理论基础。首先研究了基于正交多项式函数的神经网络逼近理论和方法,并在此基础上证明了新型Chebyshev神经网络具有良好的非线性并研究了它的全局最优逼近性质。然后提出了一种用于复杂非线性系统辨识的基于Chebyshev基函数的模糊神经网络模型和学习算法。该模型以Chebyshev基函数为隶属函数,规则后件采用输入变量的线性函数,无需调整隶属函数的参数,只是采用BP学习算法学习后件参数,因而大大减少了模型算法的计算量,学习算法简单,加快了学习收敛速度,而且不使网络结构复杂,设计简单。仿真结果表明所提模型和方法的有效性。 展开更多

关键词 神经网络 函数逼近 Chebyshev基函数 模糊神经网络 非线性系统辨识

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基于禁忌搜索的模糊神经网络分类器设计 被引量：2

10

作者 肖丽 刘光远 方永慧 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期73-76,共4页

提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络分类器设计算法．该方法首先从训练样本中自动获取分类规则,构成模糊神经网络的初始网络结构,然后采用基于禁忌搜索和梯度下降法的混合算法同时优化模糊神经网络的结构和参数．使用IRIS数据集对所... 提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络分类器设计算法．该方法首先从训练样本中自动获取分类规则,构成模糊神经网络的初始网络结构,然后采用基于禁忌搜索和梯度下降法的混合算法同时优化模糊神经网络的结构和参数．使用IRIS数据集对所提出的方法进行性能测试,结果表明该方法能使用较少的分类规则获得很好的分类效果． 展开更多

关键词 禁忌搜索 模糊神经网络 分类

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一类折线模糊神经网络的存在性 被引量：3

11

作者 李丹 刘轶明 王贵君 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第1期1-5,共5页

应用折线模糊值函数的表示定理和Weierstrass第一逼近定理构造了一个三层折线模糊神经网络,并借助折线模糊数的优良性质证明了折线模糊神经网络对连续折线模糊值函数具有泛逼近性.

关键词 折线模糊数 折线模糊值函数 单隐层神经网络 折线模糊神经网络 泛逼近

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一般二维模糊控制器的等效神经网络建模与验证 被引量：1

12

作者 董淳 杨绍荣 +1 位作者 李太福 苏盈盈 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第11期2912-2914,2917,共4页

针对模糊控制器的计算复杂性,实时性能差,易产生维度灾难等问题,利用神经网络的万能函数逼近能力,构建一个神经网络模型,精确的逼近已知的模糊控制器,从而减少运算量,实现实时控制。以一个已知的二输入单输出模糊控制器为例,建立一个与... 针对模糊控制器的计算复杂性,实时性能差,易产生维度灾难等问题,利用神经网络的万能函数逼近能力,构建一个神经网络模型,精确的逼近已知的模糊控制器,从而减少运算量,实现实时控制。以一个已知的二输入单输出模糊控制器为例,建立一个与之等效的神经网络,通过训练,使得精确的逼近模糊控制系统。最后,给定输入信号,分别用模糊控制器和神经网络控制同一个被控对象。结果表明,用一个与模糊控制器等效的神经网络来控制同一个对象,控制效果非常相似。因此,用模糊控制器的等效神经网络模型代替,在实现环节上可以减少计算复杂性,维度灾难,提高实时性能。 展开更多

关键词 模糊控制器 神经网络 函数逼近 建模 维度灾难

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模糊反向传播神经网络的函数逼近能力研究 被引量：1

13

作者 王士同 朱晓铭 《应用科学学报》 CAS CSCD 2002年第3期287-290,共4页

研究了模糊反向传播神经网络的函数逼近能力 .研究结果给出了单调连续函数的 FBP按序单调特性、连续映射定理以及非函数一致逼近定理 ,并且说明了 FBP虽然能保持连续性映射 。

关键词 模糊反向传播神经网络 函数逼近能力 连续函数 连续映射定理 序单调性 学习规则

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基于神经网络再建模的模糊PID控制器精简化研究

14

作者 李太福 钟秉翔 +1 位作者 苏盈盈 叶乾生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第13期3431-3435,3444,共6页

针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制。然后,给定不同的输入信号,分别用模... 针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制。然后,给定不同的输入信号,分别用模糊控制器和等效神经网络模型控制同一个被控对象。结果表明,控制效果非常相似。因此,用精简的神经网络模型来代替模糊控制器,可减少计算的复杂性,避免维度灾难,提高实时性能。 展开更多

关键词 模糊PID 神经网络 函数逼近 建模

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基于晶体增长分类算法的个性化在线服务

15

作者 丁振国 王静 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期1421-1425,共5页

为给用户提供精确的个性化信息服务,提出了一种晶体增长分类算法,以此对网络上的信息资源进行分类。晶体增长分类算法利用反复提取原型向量的方式来聚合信息。其中,原型向量的提取根据输入的搜索关键词及其上下文关系,通过径向基函数神... 为给用户提供精确的个性化信息服务,提出了一种晶体增长分类算法,以此对网络上的信息资源进行分类。晶体增长分类算法利用反复提取原型向量的方式来聚合信息。其中,原型向量的提取根据输入的搜索关键词及其上下文关系,通过径向基函数神经网络完成。原型向量反复提取过程反映了一种树型关系,而每个阶段的结果形成树型目录的一个节点。信息分类结束后,形成一个树型目录。在此目录的基础上,结合在线服务技术和用户需求,以向导的方式对信息进行二次匹配,从而保证个性化信息服务的精确度。另外,所提算法也具有合理的计算复杂度,且实验结果验证了算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 概念模糊集 在线服务 搜索引擎

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基于禁忌搜索的模糊神经网络结构优化 被引量：3

16

作者 肖丽 刘光远 +1 位作者 贺一 邱玉辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第7期217-219,共3页

本文提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络自动优化学习方法(fuzzy neural network based on tabusearch,FNNTS)。该方法利用禁忌搜索算法搜索最优的模糊神经网络结构,并结合最小二乘法和梯度下降法对网络参数进行学习,大大减少了对专... 本文提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络自动优化学习方法(fuzzy neural network based on tabusearch,FNNTS)。该方法利用禁忌搜索算法搜索最优的模糊神经网络结构,并结合最小二乘法和梯度下降法对网络参数进行学习,大大减少了对专家知识的依赖。非线性函数逼近的实验结果表明,所提出的方法能获得更精练的网络结构和更小的误差,从而验证了本文方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 禁忌搜索 模糊神经网络 函数逼近

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面向大规模图像检索的深度强相关散列学习方法 被引量：4

17

作者 贺周雨 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2375-2388,共14页

近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于... 近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于大规模的图像检索.为此,提出了一种一元深度监督散列学习方法——深度强相关散列学习方法,为卷积神经网络添加了一个散列层以得到散列码,通过计算低维散列码之间的汉明距离完成快速图像检索.特别地,为了学习到的散列码更具有区别性,提出了强相关损失函数约束散列码的生成.强相关损失函数通过改变模型对权重矩阵的敏感度调节特征之间的距离,尽可能地增大特征类间距离、缩小类内距离.该方法能够实现快速、准确的大规模图像检索,并且可以广泛地使用在多种卷积神经网络中.在CIFAR-10, NUS-WIDE, SVHN这3个大规模公开数据集中进行了大量实验,结果表明该方法的图像检索性能优于目前主流方法. 展开更多

关键词 近似最近邻搜索 图像检索 卷积神经网络 深度散列学习 损失函数

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基于多输入单输出折线模糊神经网络的单调性分析

18

作者 何英 王贵君 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第4期15-21,共7页

依据折线模糊数及其扩展原理,在多输入单输出情形下针对折线模糊神经网络的单调性进行了理论分析.在转移函数满足非负递增时,证明了多输入单输出折线模糊神经网络中每个代表元都是单调递增的,进而在该网络构成一类函数的泛逼近器时,研... 依据折线模糊数及其扩展原理,在多输入单输出情形下针对折线模糊神经网络的单调性进行了理论分析.在转移函数满足非负递增时,证明了多输入单输出折线模糊神经网络中每个代表元都是单调递增的,进而在该网络构成一类函数的泛逼近器时,研究了这类函数的单调性问题. 展开更多

关键词 n-折线模糊数 n-折线模糊函数 折线模糊神经网络 扩展原理 泛逼近性

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新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性(英文) 被引量：9

19

作者 王士同 J.F.Baldwin T.P.Martin2 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期816-821,共6页

基于 J.F.Baldwin等人提出的 mass- assignment理论 ,提出了新的基于 mass- assignment的模糊 CMAC神经网络 ,接着研究了其学习规则 .理论研究结果揭示出 ,此新模糊 CMAC是一个全局逼近器 ,并且具有学习收敛性 .故此新模糊 CMAC有非常... 基于 J.F.Baldwin等人提出的 mass- assignment理论 ,提出了新的基于 mass- assignment的模糊 CMAC神经网络 ,接着研究了其学习规则 .理论研究结果揭示出 ,此新模糊 CMAC是一个全局逼近器 ,并且具有学习收敛性 .故此新模糊 CMAC有非常重要的应用潜力 . 展开更多

关键词 模糊CMAC 学习规则 mass-assignment理论 学习收敛性 神经网络

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FFNN优化GHS的电子元件固有参数预测

20

作者 高俊 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期86-92,共7页

针对电子元器件固有参数信号检测评估过程中算法效率和预测精度低下的问题,利用高斯和声搜索方法(GHS)实现对泛函模糊神经网络(FFNN)结构的优化,从而进一步实现电子器件参数的高精度预测。首先,基于泛函网络链接的概念,对模糊神经网络... 针对电子元器件固有参数信号检测评估过程中算法效率和预测精度低下的问题,利用高斯和声搜索方法(GHS)实现对泛函模糊神经网络(FFNN)结构的优化,从而进一步实现电子器件参数的高精度预测。首先,基于泛函网络链接的概念,对模糊神经网络的输出规则进行改进,组合实现了FFNN网络结构,提高了网络预测性能;其次,通过理论分析推导方式,设计了高斯和声搜索机制(GHS),并设计了FFNN网络的GHS编码方式,实现了电子器件参数的GHS-FFNN网络预测;最后,通过实验对比,显示基于GHS-FFNN网络的电子器件参数预测精度更高,算法性能更优。 展开更多

关键词 泛函模糊神经网络 和声搜索 电子器件 信号分析

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