前馈型神经网络新学习算法的研究

前馈神经网络在非线性系统的建模及控制中有着广阔的应用前景,但是该网络的学习算法—向后传播算法(Backpropagation(BP)Algorithm)算法存在一些不足。为了提高多层前馈神经网络的学习效率及稳定性,引入了非线性最小二乘法。通过与其他学习算法的比较,得出结论:其中用差商近似代替导数的Powell法是一种高效、快速的学习方法,其学习速率比带动量项的学习率自适应的BP算法高一个量级,而比Daviden Fletcher Powell(DFP)、BroydenFletcher Goldfarl Shanno(BFGS)等变尺度方法以及其他非线性最小二乘法的稳定性要好得多。     

解等式约束非线性最小二乘问题的混合GN—BFGS方法

本文叙述了解约束非线性最小二乘问题的一个方法.该方法利用乘子罚函数把约束问题转化成解一系列一般的非线性最小二乘问题,并用 Fletcher 及 Xu(1987)的混合 GN-BFGS 方法进行近似求解.由于采用近似优化,对 Powell(1969)及Fletcher (1975)的调节参数θ的公式进行了适当的修改变形,以改善方法的效益,数值计算结果显示了本法的特性.     

一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时 ,收敛速度慢 ,易陷入局部极值 ,需调节参数多等的缺陷 ,提出将扩展卡尔曼滤波 (EKF)算法引入神经网络的学习中 .把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态 ,网络输出作为EKF的观测 .同时为了防止滤波发散 ,对算法做了改进 .仿真结果表明 ,该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高 ,同时还保证了一定的泛化能力     

基于神经网络的烧结终点预报的研究

针对烧结终点非线性的特点,采用误差反向传播算法的多层前馈神经网络(BP)来建立其模型,用自适应算法确定学习参数,用改进的BP神经网络的算法求出结构适宜的自适应网络。提出并实践了提高烧结终点BP神经网络预报速度的数据处理方法,基于现场数据采用计算机仿真的结果表明该方法的有效性。     

基于神经网络的多变量非线性系统的广义预测控制

为了使广义预测控制的思想成功应用于多变量非线性系统,用神经网络对其进行开环解耦得到单变量非线性系统后,采用一种复合多层前馈神经网络结构作为单变量非线性系统预测模型,利用递推最小二乘法和Davidon最小二乘法作为在线学习算法,建立了一种适合多变量非线性系统的自校正广义预测控制器。     

一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时，收敛速度慢，易陷入局部极值，需调节参数多等的缺陷，提出将扩展卡尔曼滤波(EKF)算法引入神经网络的学习中．把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态，网络输出作为EKF的观测．同时为了防止滤波发散，对算法做了改进．仿真结果表明，该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高，同时还保证了一定的泛化能力．     

基于异方差高斯过程回归的大坝变形预测模型

大坝变形是一个多因素影响下的非线性系统,具有显著的非线性、小样本和高维特点,这些变形特点导致构建精度和可靠性高的大坝变形预测模型难度较大.鉴于高斯过程(GP)学习算法能较好地解决小样本和高维数的非线性建模问题,提出基于异方差高斯过程(HGP)的大坝变形预测新模型.将HGP算法预测结果与BP神经网络(BP)、最小二乘支持...     

基于神经网络的车用发动机广义预测控制

为了改善具有非线性特性的发动机燃油控制效果,以达到高效率、低污染的要求。利用一种前向神经网络作为非线性系统的模型,并将其分为线性部分和非线性部分。其中非线性部分用单隐层的BP神经网络对其建模,采用学习速度较快的Davidon最小二乘法在线调整网络权值;线性部分采用受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型作为其数学模型,用递推最小二乘法(RLS)作为其参数辨识的方法。每步将所得非线性系统的网络模型线性展开,得到线性回归模型,并以非线性前馈增益方式补偿建模误差,建立了一种适合非线性系统的自校正广义预测控制器。仿真结果表明该算法收敛速度快,控制动作平稳,控制效果理想。     

改进的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对传统BP算法存在的收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的固有缺陷,提出用具有全局搜索能力的模拟退火算法优化BP神经网络,避免陷入局部极小值,提高网络的稳定性;引入Powell算法优化模拟退火算法,加快网络的收敛速度.最后,以齿轮箱故障诊断为例进行仿真试验,结果表明改进后的BP神经网络比传统BP神经网络的训练收敛速度快、精...     

一种改进的BP算法

为了克服BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,笔者利用非线性最小二乘法对其进行了改进.结果表明,采用改进后的BP算法来训练神经网络,能在一定程度上提高神经网络的收敛速度,具有学习速度快、识别能力强等优点.     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

“真空的真空”的存在性问题

许多科学家包括诺贝尔奖获得者李政道教授都预言,真空是未来物理学的一个重要研究对象.十七世纪的伽利略时代人们曾讨论过"真空"是否存在的问题.当时的学术界分成两派,一派以帕斯卡为代表,认为真空存在,另一派以笛卡尔为代表,认为真空不存在,最后实验证明"真空存在派"正确.现代研究表明,真空并非一无所有,这样就产生了一个新的问题"排除了真空物质后的空间",即"真空的真空"是否存在.本文探讨了与"真真空"有关的问题,提出了一些观测实验方法,这些方法可以帮助我们最终解答"真真空"的存在性问题.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。