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离散时滞标准神经网络模型的鲁棒稳定性分析被引量：1: 1; 作者张建海张森林刘妹琴《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1383-1388,共6页; 研究了离散时滞标准神经网络模型(SNNM)的鲁棒渐进稳定性和指数稳定性问题,结合Lyapunov稳定性理论和S方法推导出了两种稳定性的充分条件.所得到的稳定性条件被表示为线性矩阵不等式形式,便于求解.特别的,将鲁棒指数稳定性问题转化为一... 展开更多; 关键词标准神经网络模型(snnm) 离散时滞系统鲁棒稳定性线性矩阵不等式(LMI); 在线阅读下载PDF 职称材料

新的时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析方法被引量：1: 2; 作者张建海张森林刘妹琴《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期434-441,共8页; 通过引入标准神经网络模型(SNNM),为不同的递归神经网络(RNN)提供了一个统一分析框架.针对时滞SNNM的鲁棒渐进稳定和指数稳定问题,应用Lyapunov稳定性理论和S方法推导出基于线性矩阵不等式的充分条件.将鲁棒指数稳定性问题转化为一个广... 展开更多; 关键词标准神经网络模型时滞递归神经网络鲁棒渐进稳定性鲁棒指数稳定性线性矩阵不等式; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析: 3; 作者刘妹琴颜钢锋张森林《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1237-1244,共8页; 对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题,目前人们已经得到了很多富有意义的成果.该文提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),通过状态的线性变换,将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM),并利用有关DSNN... 展开更多; 关键词标准神经网络模型时滞双向联想记忆神经网络线性矩阵不等式线性微分包含全局渐近稳定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法被引量：1: 4; 作者刘宁马晓飞苏中《现代电子技术》北大核心 2019年第10期49-52,共4页; 针对金属壳谐振陀螺由于温度变化导致陀螺精度降低的问题,提出一种基于RBF神经网络的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法。在-4～60℃温度范围内,分别建立金属壳谐振陀螺的温度误差一阶多项式模型、二阶多项式模型和RBF神经网络模型,基于... 展开更多; 关键词金属壳谐振陀螺温度漂移温度误差补偿 RBF神经网络多项式模型漂移标准差; 在线阅读下载PDF 职称材料

运用人工神经网络对物理标准的量值进行预先估计: 5; 作者蔡煜东姚林生《计量学报》 CSCD 1993年第4期266-269,共4页; 通过建立物理标准的某一物理量值与该物理标准的其它特性指标之间的神经网络模型,求解得出该物理量值。研究结果表明此方法性能良好,可望成为预先估计物理标准量值的有效手段。; 关键词物理标准量值神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络TTU屋面风压极值插值分析: 6; 作者严赫郗金月《工程建设》 2022年第3期7-15,共9页; 为解决风洞试验中模型屋面测点布置无法完全覆盖,而导致对屋面风压数据掌握不完全的问题,本文基于BP神经网络对低矮建筑标准模型屋面角部区域风压极值进行插值预估,建立神经网络模型训练样本的同时保证极值信息的完备,构建贝叶斯训练模... 展开更多; 关键词低矮房屋标模风压系数插值 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名离散时滞标准神经网络模型的鲁棒稳定性分析被引量：1: 1; 作者张建海张森林刘妹琴; 机构杭州电子科技大学计算机学院浙江大学电气工程学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1383-1388,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60801054 60874050) 浙江省自然科学基金资助项目(Y1080970); 文摘研究了离散时滞标准神经网络模型(SNNM)的鲁棒渐进稳定性和指数稳定性问题,结合Lyapunov稳定性理论和S方法推导出了两种稳定性的充分条件.所得到的稳定性条件被表示为线性矩阵不等式形式,便于求解.特别的,将鲁棒指数稳定性问题转化为一个广义特征值问题,除了可以判断网络的指数稳定性,还可以方便地估计其最大指数收敛率.在数值示例中,将两类递归神经网络(RNNs)转化为SNNM的形式并利用得到的相关结论对其鲁棒稳定性进行了分析,仿真结果验证了稳定性判据的有效性.SNNM为分析递归网络提供了新的思路,简单且有效.; 关键词标准神经网络模型(snnm) 离散时滞系统鲁棒稳定性线性矩阵不等式(LMI); Keywords standard neural network model （snnm） delayed discrete-time system robust stability linear matrix inequality （LMI）; 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

题名新的时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析方法被引量：1: 2; 作者张建海张森林刘妹琴; 机构浙江大学电气工程学院杭州电子科技大学计算机学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期434-441,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(60504024) 浙江省自然科学基金资助项目(Y106010); 文摘通过引入标准神经网络模型(SNNM),为不同的递归神经网络(RNN)提供了一个统一分析框架.针对时滞SNNM的鲁棒渐进稳定和指数稳定问题,应用Lyapunov稳定性理论和S方法推导出基于线性矩阵不等式的充分条件.将鲁棒指数稳定性问题转化为一个广义特征值问题,既可以判断网络是否指数稳定,又可以方便地估计其最大指数收敛率,克服了以往方法中存在的不足.给出了将其他RNNs转化为SNNM的实例,并利用SNNM的相关结论对其进行了分析.仿真结果表明,该方法可以方便地对不同RNN的鲁棒稳定性进行分析,且稳定性条件易于求解.; 关键词标准神经网络模型时滞递归神经网络鲁棒渐进稳定性鲁棒指数稳定性线性矩阵不等式; Keywords standard neural network model time-delay recurrent neural networks robust asymptotic stability robust exponential stability linear matrix inequality; 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

题名基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析: 3; 作者刘妹琴颜钢锋张森林; 机构浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1237-1244,共8页; 基金国家自然科学基金项目资助课题(No.60074008); 文摘对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题,目前人们已经得到了很多富有意义的成果.该文提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),通过状态的线性变换,将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM),并利用有关DSNNM的稳定性的一些结论,得到DBAM神经网络平衡点的全局渐近稳定性的充分条件.这些条件都以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,容易验证,保守性低.该方法扩展了以前的稳定性结果,同时也适用于其它类型的递归神经网络(时滞或非时滞)的稳定性分析.; 关键词标准神经网络模型时滞双向联想记忆神经网络线性矩阵不等式线性微分包含全局渐近稳定性; Keywords standard neural network model(snnm), Bidirectional Associative Memory (BAM) neural network, Linear Matrix Inequality(LMI), Linear Differential Inclusion(LDI), Globally asymptotic stability; 分类号 TN-052 [电子电信]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法被引量：1: 4; 作者刘宁马晓飞苏中; 机构北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京控制与电子技术研究所; 出处《现代电子技术》北大核心 2019年第10期49-52,共4页; 基金国家自然科学基金(61771059) 北京市自然科学基金(3184046) 高动态导航技术北京市重点实验室开放课题~~; 文摘针对金属壳谐振陀螺由于温度变化导致陀螺精度降低的问题,提出一种基于RBF神经网络的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法。在-4～60℃温度范围内,分别建立金属壳谐振陀螺的温度误差一阶多项式模型、二阶多项式模型和RBF神经网络模型,基于三种温度误差模型对陀螺输出进行温度误差补偿。实验数据表明,基于RBF神经网络模型的补偿效果优于基于一阶多项式和二阶多项式模型的补偿效果,补偿后漂移标准差减少了66.31%,可大幅度降低温度变化对金属壳谐振陀螺精度的影响,在工程实际中有一定参考意义。; 关键词金属壳谐振陀螺温度漂移温度误差补偿 RBF神经网络多项式模型漂移标准差; Keywords metal shell syntonic gyro temperature drift temperature error compensation RBF neural network polynomial model drift standard deviation; 分类号 TN373-34 [电子电信—物理电子学] V241.5 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名运用人工神经网络对物理标准的量值进行预先估计: 5; 作者蔡煜东姚林生; 机构中国科学院上海冶金研究所; 出处《计量学报》 CSCD 1993年第4期266-269,共4页; 文摘通过建立物理标准的某一物理量值与该物理标准的其它特性指标之间的神经网络模型,求解得出该物理量值。研究结果表明此方法性能良好,可望成为预先估计物理标准量值的有效手段。; 关键词物理标准量值神经网络; Keywords Quantity value of a physical standard Artificial neural network Back-propagation model; 分类号 TB99 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP神经网络TTU屋面风压极值插值分析: 6; 作者严赫郗金月; 机构信阳师范学院; 出处《工程建设》 2022年第3期7-15,共9页; 基金信阳师范学院青年科研基金(2021-QN-035)。; 文摘为解决风洞试验中模型屋面测点布置无法完全覆盖,而导致对屋面风压数据掌握不完全的问题,本文基于BP神经网络对低矮建筑标准模型屋面角部区域风压极值进行插值预估,建立神经网络模型训练样本的同时保证极值信息的完备,构建贝叶斯训练模型对角部区域测点进行训练。结果表明:当风向角为0°和90°时,BP神经网络预测角部区域极值结果误差率为15%以下,当风向角为30°与60°时,由于受锥形涡的影响,预测效果稍差,最高误差率为50%;采用BP神经网络方可以优化模型屋面测点布置方式,完善屋面风压分布特征。; 关键词低矮房屋标模风压系数插值 BP神经网络; Keywords low-rise building standard model wind pressure coefficient interpolation BP neural network; 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	离散时滞标准神经网络模型的鲁棒稳定性分析	张建海张森林刘妹琴	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	新的时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析方法	张建海张森林刘妹琴	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析	刘妹琴颜钢锋张森林	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于RBF的金属壳谐振陀螺温度误差补偿方法	刘宁马晓飞苏中	《现代电子技术》北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	运用人工神经网络对物理标准的量值进行预先估计	蔡煜东姚林生	《计量学报》 CSCD	1993	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于BP神经网络TTU屋面风压极值插值分析	严赫郗金月	《工程建设》	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料