一种用于混沌系统辨识的小波神经网络及学习算法

提出了一种适用于高精度逼近和泛化建模的小波神经网络的学习算法,它可用来辨识混沌系统.文中给出了小波网络的基本原理和详细的网络训练算法.仿真实验通过用小波网络来辨识hernon混沌系统,并用Lyapunov指数验证了小波神经网络(WNN)在辨识混沌系统时的系统输出性能指标.     

基于量子激励的粒子群优化的SVM研究

本文提出一种基于量子激励粒子群算法优化支持向量机（SVM）训练参数的新方法。该方法在粒子群优化算法中引入量子论思想,提高了粒子搜索的遍历性,从而避免了陷入局部极值,最终得到SVM的最优参数。仿真实验结果表明,本文提出的基于量子激励的粒子群优化的SVM比传统算法优化的SVM的精度高、收敛速度快。     

基于决策支持的信息融合系统的研究

目前信息融合的研究重点多数都集中于信息处理技术和算法的研究,因此缺少了信息融合系统在认知能力和实际应用方面的研究。本文回顾了迄今为止关于信息融合的研究,并且提出了将信息融合系统作为实际决策支持系统的必备条件。此外还提供了一种构建信息融合系统的方法,这种方法不仅能保证信息融合系统作为决策支持系统的有效性,还提供了从用户视角以及自顶向下的信息融合的方法。     

粒子群优化BP网络及其应用

提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络的参数方法.该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的缺点,最终得到BP网络的最佳参数值.利用优化后的BP网络控制仿生机器马的运动状态,仿真结果表明该算法能快速、准确地达到最佳控制效果.