几种递归神经网络及其在系统辨识中的应用

递归网络中包含延时变量 ,用其来进行系统辨识时可以得到动态网络系统。首先介绍了Elman网络和Jordan网络及其改变型。根据网络的输入 /输出数据 ,采用BP算法和数值优化算法进行训练 ,并利用一个具体的系统模型辨识的例子 ,通过性能对比揭示了各网络用于系统辨识时的优缺点 ,为递归网络的合理应用提供参考。     

基于自然连通度的复杂网络抗毁性仿真优化研究

建立了以自然连通度为目标函数的复杂网络抗毁性组合优化模型,进而提出了基于禁忌搜索的复杂网络抗毁性仿真优化算法,设计了变量编码、定义了移动操作、给出了特赦准则、设置了终止准则,给出了算法流程,最后基于仿真优化结果分析了最优抗毁性网络的结构属性,研究表明最优抗毁性网络呈现出明显的同配度关联模式,核心节点之间相互连接紧密形成"富人俱乐部"。     

航空公司定价动态模型与座位配置研究

提前订座限制将成为民航机票价格促销的主要形式之一,根据中国民航旅客订座累积概率分布特点,以提前座位时间天数和成本为主要变量,可以建立起航空公司机票定价动态模型.比例(随机)配置和平行(并联)配置规则是机票价格确定下的座位配置的两种优化方法,实证认为平行配置规则相对较优.     

多加性元素GERT网络解析法

本文在基本GERT网络解析法的基础上,应用信号流图理论和概率统计方法,导出了多加性元素GERT网络解析法的理论,用该方法可象时间变量一样将费用变量作为决策变量,从而进一步扩展了GERT网络解析法的应用范围。     

PLS路径模型在建立综合评价指数中的应用

提出将PLS(partialleastsquare)路径模型和复数据表分析相结合,建立多指标系统评估指数的方法.该方法一方面可以方便地研究每一个隐变量与其显变量集合之间的关系,并可以分析各隐变量与综合评估指数之间的联系;另一方面,还可以充分提取原始变量中有效信息,得到一个既能够综合各隐变量、又能很好地代表系统中所有指标变量的综合指数.论文以中国城市发展水平评估为例,采用了反映经济水平、生活水平和城市化水平的三个变量组,将PLS路径模型用于建立城市综合评估指数,对不同城市进行综合评价排名,得到的结果与一般的经济地理知识是十分吻合的.     

自组织时分多址数据链网络的仿真框架

数据链协议的性能分析是无线网络设计及参数选取中的重要环节，基于网络仿真工具OPNET构建了自组织时分多址（S-TDMA）数据链网络的仿真框架，并用于模拟航空移动通信的数据广播应用。该仿真框架为协议详细配置了物理层、链路层及应用层模型，可以设置不同的信道特性以及应用场景，便于仿真分析端到端延时、吞吐量、预约冲突率等协议性能，从而选择最佳的网络运行方案。     

传统产业集群企业网络能力与竞争力影响机理实证研究

企业网络能力是一种动态的群体能力、合作能力。目前,对网络能力的研究主要针对新创企业、高新技术企业网络能力与企业绩效、创业绩效之间的关系展开,本文以传统产业集群企业为研究对象,构建网络能力理论模型,通过实地调查,以政府介入为调节变量、资源获取为中介变量实证研究传统产业集群企业网络能力与竞争力的影响机理,并得出了相应的有益结论,为集群企业的发展和政府介入产业的发展提供了相关理论依据。     

复杂物流网络区间规划模型及算法

分析复杂物流网络结构特征,考虑物流网络规划设计的不确定性影响,运用区间规划理念,以区间数度量不确定性变量,构建多商品、多层次、多节点的复杂物流网络设计模型。定义风险系数与最大决策偏差,给出适合物流网络不确定性变量的区间运算准则,实现模型的确定性转化。在两层递阶优化求解策略下,结合区间运算与遗传算法,设计了区间分层优化遗传算法的求解模式。算例测试表明该方法具有较强的实用性,可以作为物流网络规划的决策参考方法。     

一种高度可配置的模块化仿真系统设计模式

计算机仿真为复杂系统设计、建设和应用优化提供了必要的验证手段。随着复杂度的增加,为了快速应对仿真需求的变化,对仿真系统的可配置性提出了更高要求。分析了仿真模型的可配置性和耦合因素的不利影响,提出了一种高度可配置的模块化仿真系统设计模式,通过实现仿真模型的可配置性来间接构造一个开放、易扩展的仿真系统。结果表明：可以在牺牲掉部分实时性的情况下实现仿真系统的高度可配置性以及仿真模型的共享和快速重用。     

工程状态诊断系统多变量耦合问题及拉氏解径

多变量耦合问题的存在给大型电力工程项目实施状态的宏观分析与决策带来极为不利的影响.针对这一问题,本文首先对系统多变量在工程项目实施状态变化过程中的耦合机理进行了数理分析与描述,并建立和确定了能够有效反映系统多态多变量耦合结果的泛性方程.然后,通过对该方程的分解性分析,发现了求解系统多变量耦合问题的两个关键参数.通过包含多变量耦合结果泛性方程的拉氏变换以及与能够有效表达工程实际管理需求且含有系统期望配置极点参数的拉氏方程之对比,获得了这两个参数的解,并在此基础上给出了能够有效解决系统多变量耦合问题的拉氏解径.工程实证结果表明,该方法在分析和处理系统多变量耦合问题方面不仅可行有效,而且精度很高.     

AN INFORMATION THEORETICAL APPROACH TO NEURAL NETWORKS

The purpose of this paper is to present a unified theory of several differentneural networks that have been proposed for solving various computation, pattern recog-nition, imaging, optimization, and other problems. The functioning of these networks ischaracterized by Lyapunov energy functions. The relationship between the deterministicand stochastic neural networks is examined. The simulated annealing methods for findingthe global optimum of an objective function as well as their generalization by injectingnoise into deterministic neural networks are discussed. A statistical interpretation of thedynamic evolution of the different neural networks is presented. The problem of trainingdifferent neural networks is investigated in this general framework. It is shown how thisapproach can be used not only for analyzing various neural networks, but also for the choiceof the proper neural network for solving any given problem and the design of a trainingalgorithm for the particular neural network.     

环状给水管网优化设计的一种综合方法

提出了一种环状给水管网优化设计的综合方法.这一方法以环状管网年费用(或投资)最小为目标函数,将二次正交旋转回归设计、二次规划和线性规划有机的结合在一起,较好的解决了环状管网的优化设计计算问题.在这一方法中,用二次正交旋转回归设计确定环状管网管段流量分配方案,用线性规划模型计算每一流量分配方案管网的年费用,建立管网的管段流量与年费用之间的二次多元回归方程;以这个二次多元回归方程为目标函数,用二次规划方法确定管网的管段流量分配最优方案;根据最优流量分配方案,用线性规划模型确定管网的最优设计方案.算例表明这一方法是可行的,可用于单水源泵站加压管网和重力管网的优化设计.     

基于遗传神经网络的自整定PID控制器

提出了一种基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成。第一部分利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数，作为PID控制器参数的初值，第二部分利用神经网络具有逼近任意非线形函数的能力，在线调整PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能，第三部分是传统的PID控制器，直接对被控对象闭环控制。计算机仿真结果表明，这种控制算法鲁棒性强，响应速度快，可用于控制不同的对象和过程。     

基于同类样本覆盖的BP网络结构设计准则研究

针对采用反向传播算法的神经网络(Backpropagation:BP)作为实现仿生模式识别理论的工具时所遇到的最佳结构设计问题,提出了一个基于提高仿生模式识别系统性能的BP神经网络结构设计准则。该准则基于无论是在不同类样本点间还是同类样本点间都存在有先验知识这一结论,通过利用同类样本中所蕴含的先验知识对神经网络的结构进行设计,不仅能够确保仿生模式识别过程中的学习过程有效收敛,而且也使得网络结构的设计满足特定任务的要求。交通标识符识别的对比实验结果证明了该设计准则的有效性。     

Hybrid approach for fuzzy system design

A hybrid approach for fuzzy system design based on clustering and a kind of neurofuzzy networks is proposed. An unsupervised clustering technique is firstly used to determine the number of if-then fuzzy rules and generate an initial fuzzy rule base from the given input-output data. Then, a class of neurofuzzy networks is constructed and its weights are tuned so that the obtained fuzzy rule base has a high accuracy. Finally, two examples of function approximation problems are given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

基于一种改进的RBF神经网络的直接甲醇燃料电池建模

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂，难以数学建模。应用一种改进的RBF神经网络对DMFC系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速为神经网络辨识模型的输入量，电池电压／电流密度为输出量，利用1000组实验数据作为训练和测试样本，建立了不同甲醇浓度和流速下电池电压／电流密度动态响应模型。应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明RBF神经网络比BP神经网络收敛得快，建模精度高，从而为设计DMFC实时控制系统奠定了基础。     

基于多目标优化的传感器网络任务分配模型

由于网络节点资源受限,节点任务分配对传感器网络性能和网络服务质量影响很大.本文以优化系统时延、能量消耗及网络均衡度为目标,建立了基于多目标优化的传感器网络任务分配模型.同时为了有效协调多目标间的关系,采用目标协调优化方法构造目标函数.利用关键路径法解决通信路径选择,给出了基于遗传算法的最佳任务分配方案,进而最大限度地提高了传感器网络效率.最后,仿真结果表明了该模型和算法是合理的和有效的.     

非线性系统自适应逆设计及应用

对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。     

0-1整型规划的Hopfield神经网算法分析

提出了0-1整型线性和二次型规划(0-1ILQP)的Hopfield神经网的解法.即将0-1ILQP的目标函数和约束条件用罚函数的方法写成能量函数形式,然后利用Hopfield神经网求解出该能量函数的全局最小点,从而求解出原0-1ILQP的最优解.最后,作为一个算例,给出了此方法在优化卫星任务规划中的成功应用.     

容错神经网络仿真器的研制

这篇文章中，考虑到现阶段使用神经网络时的困难，提出用容错神经网络仿真器来开发神经网络。文中首先给出了整体设计方案，然后详细地规划了各个模块及其相互调用关系，给出了基于ＶｉｓｕａｌＣ＋＋４．２的软件实现方法。文末还提供了程序运行过程中的几个界面，指出了其广阔的应用前景。