一种新的混沌神经网络及其应用 被引量：16

1

作者 修春波 刘向东 +1 位作者 张宇河 唐运虞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期868-870,共3页

　提出了一种新的混沌神经元模型,该神经元的激励函数由Gauss和Sigmoid两种函数加和组成的非单调函数构成.通过分岔图及Lyapunov指数的计算,分析了其动力学特性.基于该模型,构造了一种新的具有暂态混沌特性的神经网络,该网络在寻优过程... 　提出了一种新的混沌神经元模型,该神经元的激励函数由Gauss和Sigmoid两种函数加和组成的非单调函数构成.通过分岔图及Lyapunov指数的计算,分析了其动力学特性.基于该模型,构造了一种新的具有暂态混沌特性的神经网络,该网络在寻优过程中同时衰减两种退火机制实现混沌退火.通过将特征点匹配问题转化为优化问题,该网络可以实现对目标识别问题的求解.仿真实验验证了该算法的有用性和有效性. 展开更多

关键词 混沌 神经网络 优化 特征点匹配

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迟滞非线性系统的神经网络建模 被引量：15

2

作者 刘向东 修春波 +1 位作者 李黎 刘承 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2007年第1期106-108,共3页

提出了一种利用神经网络对迟滞非线性系统的建模方法。网络分三层结构,隐层神经元的激励函数采用两个移位的Sigmoid函数组成的迟滞环构成,根据非线性系统的特点,给出了网络结构的确定方法。网络的学习算法采用传统的梯度下降学习算法。... 提出了一种利用神经网络对迟滞非线性系统的建模方法。网络分三层结构,隐层神经元的激励函数采用两个移位的Sigmoid函数组成的迟滞环构成,根据非线性系统的特点,给出了网络结构的确定方法。网络的学习算法采用传统的梯度下降学习算法。利用该网络对压电陶瓷迟滞特性进行了建模实验,实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 压电陶瓷 神经网络 建模 迟滞

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基于混沌神经网络的压电陶瓷迟滞模型 被引量：6

3

作者 刘向东 修春波 +1 位作者 刘承 李黎 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期135-138,共4页

为解决压电陶瓷迟滞建模问题,提出一种新型的G-S混沌神经网络模型.该网络由输入层、隐层和输出层构成,在输入层中引入延迟环节,从而使得历史输入能够对当前输入的响应产生影响.网络的学习过程是一种混沌优化算法,可有效避免普通神经网... 为解决压电陶瓷迟滞建模问题,提出一种新型的G-S混沌神经网络模型.该网络由输入层、隐层和输出层构成,在输入层中引入延迟环节,从而使得历史输入能够对当前输入的响应产生影响.网络的学习过程是一种混沌优化算法,可有效避免普通神经网络的局部极值和假饱和现象的发生.将该网络应用于纳米定位系统压电陶瓷执行器迟滞建模中,可以降低建模误差,实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 混沌神经网络 压电陶瓷 迟滞模型 纳米定位系统

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蚁群混沌混合优化算法 被引量：10

4

作者 修春波 张宇河 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第21期43-44,98,共3页

为了克服混沌搜索的盲目性,提出了一种蚁群算法和混沌优化算法相结合的混合优化算法,该算法利用蚁群算法中信息素正反馈的思想指导当前混沌搜索的区域。工作蚁群按照信息素的浓度高低,分别按照不同的概率搜索不同的搜索区域,从而可减少... 为了克服混沌搜索的盲目性,提出了一种蚁群算法和混沌优化算法相结合的混合优化算法,该算法利用蚁群算法中信息素正反馈的思想指导当前混沌搜索的区域。工作蚁群按照信息素的浓度高低,分别按照不同的概率搜索不同的搜索区域,从而可减少混沌盲目搜索的次数。仿真结果表明,该方法能够明显提高混沌优化算法的寻优效率,同时算法的通用性将有所提高。另外,对于含有多个全局最优解的函数,在一次寻优过程中,该算法可以找到全部最优解,这是通常混沌搜索算法所不具备的。 展开更多

关键词 混沌 蚁群 优化 信息素

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基于混沌算子网络的时间序列一步预测方法 被引量：3

5

作者 修春波 王金平 刘玉霞 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期507-509,共3页

为解决时间序列的一步预测问题,提出了一种基于混沌算子的预测网络。混沌算子具有复杂的动力学行为,根据各算子所处的不同状态,利用加权方法计算出时间序列下一时刻的预测值。根据预测值与实际值的误差,利用混沌优化方法动态地调节混沌... 为解决时间序列的一步预测问题,提出了一种基于混沌算子的预测网络。混沌算子具有复杂的动力学行为,根据各算子所处的不同状态,利用加权方法计算出时间序列下一时刻的预测值。根据预测值与实际值的误差,利用混沌优化方法动态地调节混沌算子的参数,逐渐提高网络的预测精度。利用该方法分别对混沌以及实际股票价格等复杂时间序列进行了仿真预测。仿真结果表明,该方法可以对具有内在确定性的系统进行有效的预测。 展开更多

关键词 时间序列 预测 混沌算子 网络

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基于幂函数载波的混沌退火搜索算法 被引量：1

6

作者 修春波 张雨虹 顾盛娜 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1021-1024,共4页

提出了一种用于求解组合优化问题的混沌优化策略.在寻优过程中,利用混沌搜索的方法确定解矩阵的变化位置,使得解矩阵在合法解空间内不断遍历寻优.为提高混沌搜索的充分性和遍历性,混沌载波采用幂函数载波的方式,并结合模拟退火的思想来... 提出了一种用于求解组合优化问题的混沌优化策略.在寻优过程中,利用混沌搜索的方法确定解矩阵的变化位置,使得解矩阵在合法解空间内不断遍历寻优.为提高混沌搜索的充分性和遍历性,混沌载波采用幂函数载波的方式,并结合模拟退火的思想来确保算法具有跳出局部极小到达全局最优的遍历寻优能力.该算法可用于多种实际工程问题的求解中.仿真结果验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 混沌搜索 模拟退火 幂函数载波 组合优化

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时间序列一步预测方法 被引量：4

7

作者 修春波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第4期1266-1269,共4页

为了改善时间序列预测的性能,提出一种时间序列一步预测分析方法。首先将一个时间序列分解为总体趋势和个体波动两个序列,然后分别对这两个序列进行预测分析,再将结果合成得到最终的预测结果。对于总体趋势序列利用加权滤波算法进行分析... 为了改善时间序列预测的性能,提出一种时间序列一步预测分析方法。首先将一个时间序列分解为总体趋势和个体波动两个序列,然后分别对这两个序列进行预测分析,再将结果合成得到最终的预测结果。对于总体趋势序列利用加权滤波算法进行分析,而对于个体波动序列则先进行混沌特性分析,再结合混沌预测分析方法对其进行预测。利用混沌优化方法动态地调节预测网络的参数,逐渐提高网络的预测精度。利用该方法分别对混沌序列、实际股票价格等序列进行了仿真预测分析,仿真结果表明,该方法具有良好的预测效果。 展开更多

关键词 时间序列 预测 混沌 网络

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基于混合噪声模型的图像超分辨率重建 被引量：1

8

作者 成怡 佟晓宇 修春波 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第9期1903-1907,共5页

为了获得更加理想的图像超分辨率重建结果,提出了一种基于混合噪声模型的图像超分辨率重建方法。首先利用L1范数在突变区域较好地保持图像边缘信息,然后采用L2范数抑制图像平坦区域的噪声,最后采用多幅图像进行超分辨率重建仿真实验。... 为了获得更加理想的图像超分辨率重建结果,提出了一种基于混合噪声模型的图像超分辨率重建方法。首先利用L1范数在突变区域较好地保持图像边缘信息,然后采用L2范数抑制图像平坦区域的噪声,最后采用多幅图像进行超分辨率重建仿真实验。仿真结果表明,相对于其他重建算法,该算法提高了图像重建结果峰值信噪比,降低了图像重建的误差,可以较好的平滑和保持图像边缘细节信息,同时加快了图像重建的速度,可以满足重建的实时性要求。 展开更多

关键词 图像超分辨率重建 混合噪声模型 峰值信噪比 均方根误差

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基于神经网络辨识的迟滞特性建模

9

作者 修春波 顾盛娜 刘向东 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期462-465,共4页

为解决压电陶瓷迟滞系统的建模问题，在分析了压电陶瓷迟滞特性形成的原因基础上，提出了一种新模型，该模型由两部分组成，一部分为位移伸长量，另一部分为位移缩短量．该模型的最终输出由压电陶瓷伸长与缩短两种相反趋势的相对强弱共... 为解决压电陶瓷迟滞系统的建模问题，在分析了压电陶瓷迟滞特性形成的原因基础上，提出了一种新模型，该模型由两部分组成，一部分为位移伸长量，另一部分为位移缩短量．该模型的最终输出由压电陶瓷伸长与缩短两种相反趋势的相对强弱共同决定．结合混沌优化学习算法，利用神经网络对该模型进行辨识．利用该模型对压电陶瓷迟滞特性进行建模．仿真实验结果表明，该模型可以降低建模误差，提高建模精度，建模效果优于传统方法． 展开更多

关键词 迟滞建模 压电陶瓷 神经网络 混沌

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迟滞混沌神经网络及应用

10

作者 修春波 刘玉霞 陆丽芬 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第3期300-303,共4页

提出了一种同时具有迟滞和混沌特性的神经元模型,并利用该模型构造出神经网络,用于求解优化计算等问题。通过在神经元中引入自反馈,使得神经元具有混沌特性。将神经元的激励函数改为具有上升分支和下降分支的迟滞函数,从而将迟滞特性引... 提出了一种同时具有迟滞和混沌特性的神经元模型,并利用该模型构造出神经网络,用于求解优化计算等问题。通过在神经元中引入自反馈,使得神经元具有混沌特性。将神经元的激励函数改为具有上升分支和下降分支的迟滞函数,从而将迟滞特性引入神经元和神经网络中。结合模拟退火机制,在优化计算初期,利用混沌特性可提高网络的遍历寻优能力,利用迟滞特性可在一定程度上克服假饱和现象,提高网络的寻优速度。在优化计算末期,网络蜕变为普通的Hopfiled型神经网络,按照梯度寻优方式收敛到某局部最优解。可通过构造能量函数的方法,将图像识别中的特征点匹配等问题转化为优化计算问题,从而可采用该神经网络进行问题求解。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 混沌 迟滞 神经元 神经网络

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序列图像的目标识别方法

11

作者 修春波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第33期41-42,68,共3页

针对灰度差绝对平均值算法匹配次数多,不具有旋转不变性等缺点,提出一种新的序列图像目标识别方法。首先,分别在模板图像和目标图像中进行特征点检测,然后将模板图像中检测到的特征点附近区域作为特征模板。利用特征模板与目标图像中的... 针对灰度差绝对平均值算法匹配次数多,不具有旋转不变性等缺点,提出一种新的序列图像目标识别方法。首先,分别在模板图像和目标图像中进行特征点检测,然后将模板图像中检测到的特征点附近区域作为特征模板。利用特征模板与目标图像中的特征点相应区域进行环形模板匹配操作,从而在目标图像中找到与模板图像相匹配的特征点。对于因遮挡而丢失的特征点,可根据已匹配特征点之间的相对关系来重新确定,从而实现目标识别的功能。仿真实验验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 目标识别 模板匹配 序列图像

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