运用样本更新的实时神经网络进行短期电力负荷预测

用多层神经网络模型解决短期电力负荷预测问题 ,提出了运用基于非梯度的单参数动态搜索(SPDS)算法训练网络 .这种学习算法可以克服 BP学习算法对规模大、特征多的问题难以收敛的困难 .根据预测日的天气信息进行样本集的动态构造和网络的实时训练 .计算结果表明 ,文中提出的模型可以较好地进行短期电力负荷预测 ,也验证了 SPDS学习算法的有效性.     

一种PID型模糊神经网络控制器

为了使一种基于两维控制规则基的PID型模糊控制器具有参数在线学习功能，提出了一种包含一个自回归神经元的五层模糊神经网络，并根据梯度下降法，给出了它各权值的修正算法，该网络可以在反馈控制系统中作为一个自学习控制器来使用，最后，根据有关定理，给出并证明了该网络各层权值学习速率的收敛准则。     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

地面站数传系统的RBFNN模型及算法

针对难以建立精确数学模型的地面站数传系统,提出改进梯度迭代学习的径向基神经网络建模方法。改进梯度学习算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;改进迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,加快了迭代收敛速度;并增加结构调整过程,实现对网络规模的精简。通过采集地面站数传系统输入-输出数据,将改进梯度学习算法应用于网络离线训练,并给出具体实现步骤。地面站数传资源配置优化实例验证了模型具有较高泛化能力,且算法稳定性较佳。     

一种基于频域分析的小波神经网络收敛算法

针对高精度神经网络在线学习过程中，当神经网络所用的神经元和采样数据非常多，传统的梯度下降法很难保证得到的神经网络具有良好的推广能力的问题。根据小波理论提出一种基于频域分析的在线学习算法，并通过仿真试验对这种新的算法进行验证。理论和试验都表明它不但能够保证神经网络在线辨识过程中具有良好的推广能力，而且加快了神经网络的收敛速度。     

基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在5层静态模糊神经网络基础上进行了优化和改进,形成了可将暂态信息记忆于网络的动态回归层的动态模糊神经网络,来提高对动态系统的辨识能力。同时给出了参数的动态自适应学习算法。通过仿真实验,证明提出的动态模糊神经网络对动态非线性系统的辨识,可以取得较好的辨识精度,较快的网络收敛速度,为动态非线性系统的辨识提供新的思路。     

基于混沌算法的自适应预测模型

在混沌算法神经网络的预测模型中 ,适当选择非线性反馈项 ,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为 ,网络系统在学习和训练过程中能够跳出能量的局域极小达到全局极小或其近似 .本文基于EP进化算法建立一种自适应机制 ,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项 .应用这种算法的神经网络对基于 Mackey-Glass方程和 Lorenz系统的时间序列进行在线预测 ,结果表明 ,网络具有很好的自适应预测性能.     

基于递归小波神经网络的非线性动态系统仿真

为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力，在Elman神经网络的基础上，提出动态递归小波神经网络（RWNN），给出了其动态梯度下降算法，并将其成功应用于非线性动态系统仿真．仿真算例表明，该网络具有收敛快，精度高等优点，仿真效果很好，同时具有较好的泛化性能，具有广阔的应用前景。     

BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用

解决了BP神经网络结构参数、学习速率与初始权值的选取问题,并对传统的BP算法进行了改进,提出了BP神经网络自适应学习算法,又将其编制成计算机程序,使得输入节点、隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改善了学习速率和网络的适应能力.计算结果表明:BP神经网络自适应学习算法较传统的方法优越,训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能较精确地预测未来趋势.     

基于自适应SSUKF的组合导航信息融合方法

针对车载组合导航系统噪声统计特性无法事先实时获取的问题,提出了一种神经网络辅助的自适应SSUKF信息融合算法.该算法利用神经网络在线估计系统噪声,采用SSUKF同时估计系统状态和在线训练神经网络的权值,从而能在系统噪声统计特性未知的情况下获得组合导航系统的实时最优估计,给出了算法的详细实现过程.最后,针对车载INS/GPS组合导航系统的信息融合问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该算法在系统噪声统计特性未知的情况下仍能获得高精度的估计效果,同时与自适应UKF算法相比,有效降低了算法的计算量,提高了算法运行的实时性,证明了该算法是一种有效而实用的方法.     

基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用

根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导，建立混沌神经网络，即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，该模型仍能对系统作高精度的短期预测；在此基础上，又设计了模糊神经网络预测控制器，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中，仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。     

离散神经网络的全局收敛性

应用能量函数,建立了离散的细胞神经网络与离散的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 神经网络全局收敛的充分条件,其结果推广了最近文献中某些已知的结果。     

有限规模多层前向网络研究(Ⅰ):基本观点

本文是关于有限规模多层前向网络研究论文的第一部分,着重阐明了有限规模网络的概念,利用动力学系统的观点对网络进行了概略性的描述,最后,提出了结构—功能—结构的研究方法。     

提高预测精度的ELMAN和SOM神经网络组合

针对预测样本数量有限的问题,提出了对训练样本和要预测的样本先聚类、后分别训练和预测的方法。利用网络特性,对复杂信息进行预先分类,使后续信息处理和映射更精确迅速,采用ELMAN神经网络和SOM神经网络的组合提高预测精度。通过对天气和疾病的预测仿真实验表明,该方法增强了网络的局部泛化能力,预测精度高于BP网络和单一采用EMAN网络或SOM网络的精度。     

基于神经网络集成系统的股市预测模型

基于神经网络集成理论,建立股市预测模型.其中分别建立"基本数据模型"、"技术指标模型"和"宏观分析模型",最后以简单平均生成集成系统.实证分析表明,股市预测神经网络集成系统的泛化能力高于各个独立的模型,从而使模型具有更好的稳健性和更好的应用价值.     

Tracking maneuvering target based on neural fuzzy network with incremental neural leaning

1 .INTRODUCTIONIn mixing information battle field,it is necessaryto esti mate the targets sport characteristics for i m-proving efficiency of weapons . The military tacticsguided missile defense system and air detectionsystemneed to track andidentify thousands of tar-getsinreal ti me ,the target informationinclude notonly maneuvering target and not maneuvering tar-gets ,but also environment reverberation and falsealarm. These situations take place in accurateweapon launch system, secondary…     

量子神经网络软测量模型及应用

提出了一种基于量子神经网络的软测量模型,组成该模型的量子神经元对信息的处理分为两阶段。第一阶段为宏观信息收集部分,产生控制量子比特;第二阶段为微观信息处理部分,根据控制量子比特,改变工作量子比特,即神经元的状态,整个过程模拟量子受控非门。以某石化厂乙烯收率为软测量对象,实验结果显示出,提出的量子神经网络软测量模型可以较好地跟踪乙烯收率的变化。     

人工神经网络BP算法的数据处理方法及应用

利用人工神经网络建立了具有时间序列的对象的预测模型，并提出了基于本模型的数据处理方法，在此基础上，对吉林省榆树县大坡镇两家村的人均收人作了预测。证实了本模型的正确性和科学性.     

基于神经网络集成的说话人识别算法仿真研究

说话人识别研究中采用的语音信号特征同时包含了语义信息和话者信息,二者相互影响,给识别带来了很大的困难。为解决这个问题,我们将集成思想应用于说话人识别中,针对每个汉语单韵音的特征空间训练一个神经网络实现说话人分类,并使用另一个神经网络对多个单韵音神经网络识别器的识别结果进行结合。该方法可以有效地避免语义信息对说话人识别的干扰,提高识别精度。不仅如此,神经网络集成的识别结果还可以同时给出该帧语音所属的单韵音类型。仿真实验结果表明,集成系统的识别精度高于单一神经网络,并且在与多种算法的对比中也展示了良好的性能,更重要的是,该方法给出了一种从语音特征中分离语义信息和说话人信息的新思路。     

人工神经网络模型在种植业劳均耕地面积预测中的应用

利用人工神经网络建立了具有时间序列的对象的预测模型 ,并提出了基于本模型的数据处理方法 ,在此基础上 ,对吉林省榆树县大坡镇西山村的种植业劳均耕地面积作了预测 .证实了本模型的正确性和科学性.