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带有稳定学习算法的小波神经网络及应用
被引量：
3
1
作者
丛秋梅
柴天佑
余文
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期305-308,316,共5页
针对当系统存在未建模动态时,神经网络辨识易产生参数漂移和不稳定的问题,采用输入-状态稳定性(ISS,input-to-state stability)分析方法,获得小波神经网络权值矩阵和小波尺度参数的误差反传类时变学习算法,该算法不带有鲁棒修正即可以...
针对当系统存在未建模动态时,神经网络辨识易产生参数漂移和不稳定的问题,采用输入-状态稳定性(ISS,input-to-state stability)分析方法,获得小波神经网络权值矩阵和小波尺度参数的误差反传类时变学习算法,该算法不带有鲁棒修正即可以实现小波神经网络的鲁棒稳定性.仿真例子表明,此稳定学习算法优于一般的误差反传算法,并将带有稳定学习算法的小波神经网络用于污水处理过程出水水质COD(化学需氧量,chemical oxygen demand)的预测,获得了较好的效果.
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关键词
小波神经网络
输入-状态稳定性
稳定学习算法
鲁棒稳定性
污水处理过程
化学需氧量
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题名
带有稳定学习算法的小波神经网络及应用
被引量：
3
1
作者
丛秋梅
柴天佑
余文
机构
东北
大学
信息科学与
工
程学院
东北
大学
流程
工
业综合自动化教育部重点实验室
墨西哥
国立
理
工
大学
高级
研究
中心
(
cinvestav-ipn
)
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期305-308,316,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(2009CB320601)
国家自然科学基金重点资助项目(60534010)
+1 种基金
国家创新研究群体科学基金资助项目(60521003)
高等学校学科创新引智计划项目(B08015)
文摘
针对当系统存在未建模动态时,神经网络辨识易产生参数漂移和不稳定的问题,采用输入-状态稳定性(ISS,input-to-state stability)分析方法,获得小波神经网络权值矩阵和小波尺度参数的误差反传类时变学习算法,该算法不带有鲁棒修正即可以实现小波神经网络的鲁棒稳定性.仿真例子表明,此稳定学习算法优于一般的误差反传算法,并将带有稳定学习算法的小波神经网络用于污水处理过程出水水质COD(化学需氧量,chemical oxygen demand)的预测,获得了较好的效果.
关键词
小波神经网络
输入-状态稳定性
稳定学习算法
鲁棒稳定性
污水处理过程
化学需氧量
Keywords
wavelet neural networks
input-to-state stability
stable learning algorithm
robust stability
wastewater treatment process
COD（chemical oxygen demand）
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带有稳定学习算法的小波神经网络及应用
丛秋梅
柴天佑
余文
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
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