基于电信行业小波神经网络模型的应用

为对未来电信业务总量和各类用户数进行有效预测, 利用分析历年电信业务总量和各类用户数, 建立小波神经网络预测模型, 以提高预测精度。在神经网络预测模型建立中, 神经网络中的转移函数使用小波函数替代, 从而得到小波基神经网络系统; 通过对自适应学习速度和参数初始值选取的改进, 获得高几率初始参数并加快算法收敛速度。     

一种基于径向基函数神经网络的自整定PID控制器

文章针对工业控制中最常用PID控制方法中存在的问题,讨论了基于径向基函数神经网络的PID控制,通过神经网络的自学习进行在线参数整定。并利用Matlab软件进行仿真。仿真结果表明,基于径向基函数的神经网络PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,可以获得满意的控制效果。     

防止BP神经网络训练函数进入局部误差振荡缺陷的一种方法

在应用MATLAB软件神经网络工具箱函数训练获取BP神经网络权值矩阵函数或非线性数学模型时,由于BP神经网络训练样本集中输入、输出(目标)样本参数的绝对值和离散性有时太大或过于集中,在网络权值矩阵误差函数逼近过程中,易产生局部误差最优或误差振荡等缺陷。本文介绍一种利用MATLAB神经网络工具箱prestd和poststd函数,通过对输入、输出(目标)样本参数进行正规化处理,使其不至于太小,可防止在网络权值矩阵函数训练时不会进入局部误差最优或误差振荡的缺陷区域。经实例分析计算证明,该方法在如何优化获得实用可靠的BP神经网络权值矩阵函数是有效可行的,对研究MATLAB语言用于网络系统控制和非线性函数或数学模型逼近研究工程技术人员具有一定的参考价值。     

基于改进差分进化算法的RBF神经网络在股指预测中的应用

为了提高径向基函数(RBF)神经网络的预测性能,文章提出改进的差分进化算法(IDE),通过引入混合变异策略和局部算子来增强算法的收敛速率和局部搜索能力,用改进的差分进化算法对径向基函数神经网络的网络结构参数进行优化,建立了IDE-RBF神经网络股指预测模型,并以上证综指为例进行了实证分析。实证结果表明,IDE-RBF神经网络的预测效果明显优于其他预测模型。     

SOM-BP神经网络在食品机械机构优化设计中的应用

论述了神经网络算法对食品机械机构优化设计的适用性.以自组织特征映射网络SOM和误差反向传播网络BP为理论基础,将SOM-BP集成神经网络模型应用于食品机械的机构优化设计领域,建立食品机械四杆机构优化目标函数模型,通过集成网络训练,得到优化设计结果.     

正弦函数混沌神经网络研究

通过复合正弦函数和Sigmoid函数构成激励函数,构造了一种新的暂态混沌神经网络.对混沌神经元模型的倒分岔和Lyapunov指数谱图进行了分析.基于这个神经元模型,建立了混沌神经网络.对各参数进行了网络寻优能力的比较和分析.通过对非线性连续函数的寻优问题的解决,验证了该网络的有用性和有效性.     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

基于TAF-MFNN的奇异摄动系统的自适应控制

研究了激活函数可调的神经网络在非线性奇异摄动系统的稳定控制器设计中的应用,给出了利用激活函数可调的神经网络设计非线性奇异摄动系统的方法.网络参数通过梯度下降法进行在线学习,利用Lyapunov方法证明了反馈系统的稳定性,仿真实验验证本方法的有效性.结果表明,利用激活函数可调的神经网络具有结构简单,逼近函数能力强等特点.     

一类梯形激活函数的细胞神经网络的静态解及Smale马蹄

研究了一类以梯形激活函数为输出函数的细胞神经网络．通过将a-z平面分解成25个不交的区域,分析了这类细胞神经网络的静态解．其中,a和z（即反馈系数和阈值）被视为参数．当给定参数时,每个区间内该类细胞神经网络的静态解的范围被确定．针对一类特殊的梯形激活函数的细胞神经网络,研究了其静态解诱导的映射产生的Smale马蹄的充分条件,说明了该映射的复杂性．     

陟槽型激活函数细胞神经网络稳定点研究

细胞神经网络稳定点研究可以为联想记忆提供理论支持,但是,以往没有对陟槽型激活函数的细胞神经网络进行研究。陟槽型激活函数是包含单位型增益型激活函数,因此其应用范围更广。文章主要研究了使用陟槽型激活函数的细胞神经网络中细胞平衡点数量的范围,通过研究细胞神经网络参数之间的关系,获得了一些网络稳定的充分条件,根据这些条件以及细胞神经网络的输入和输出能够得到细胞神经网络的权值范围,并且可获得该网络每个细胞平衡点数量的范围,得出其值小于2 δ。最后,通过数值模拟证明文中提出的理论是有效的。     

智能制造系统中立体神经视觉的校准

提出一种利用神经网络校准立体视觉系统的方法。该方法充分利用神经网络的学习、记忆功能 ,采用样本进行训练后 ,神经网络能学习到立体视觉系统中的非线性关系和摄像机的内外方位元素 ,并且保存起来。该方法克服了传统校准方法计算复杂、计算量大的缺点。通过实际应用 ,获得了很好的效果     

模型未知非零和博弈问题的策略迭代算法

提出了一种在线积分策略迭代算法,用来求解内部非线性动力模型未知的双人非零和博弈问题.通过在控制策略和干扰策略中引入探测信号,从而避开了系统的模型信息,得到了一个求解非零和博弈的无模型的近似动态规划算法.该算法同步更新值函数、控制策略、扰动策略,并且最终得到收敛的策略权值.在算法实现过程中,使用4个神经网络分别近似两个值函数、控制策略和扰动策略,使用最小二乘法估计神经网络的未知参数.最后仿真结果验证了算法的有效性.     

一般有界Sigmoidal函数神经网络的插值与逼近

研究了一维欧氏空间中神经网络的插值问题.首先,对于一组插值样本和定义在R上的一般有界Sig-moidal激活函数,给出了精确插值的单隐层前向神经网络存在的条件;然后,构造了近似插值网络,给出了估计精确和近似插值网络之间的误差;最后,利用连续模作为度量,分别估计了两类网络对连续函数的逼近误差.     

一类三层前向折线模糊神经网络的构造

为克服模糊数运算的复杂性引入了折线模糊数的概念,并应用其优良性质和折线模糊值函数的表示定理,通过插值神经网络的构造方法获得了一类三层前向折线模糊神经网络,证明了该折线模糊神经网络是连续折线模糊值函数的泛逼近器.     

一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法

针对传感器故障，提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法，用RBF神经网络建立传感器故障模型，对系统的状态和故障参数进行在线估计，然后将故障参数与修正的Bayes分类算法（MB算法）相结合，进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对多重传感器进行故障进行快速准确的分离和估计，并对传感器故障具有容错性。     

非线性系统定阶的神经网络方法

前馈型神经网应用于非线性系统辨识的一个问题是确定系统阶次。采用前馈神经网进行非线性系统定阶与神经网的推广性问题密切相关。ＯＬＳ算法是构筑径向基神经网的一种学习算法，但是采用ＯＬＳ算法构筑神经网存在推广性问题。ＲＯＬＳ算法将ＯＬＳ算法与正则化（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）方法相结合，以提高算法的推广能力。本文将基于径向基网的ＲＯＬＳ算法应用于非线性系统定阶。本文对提出的方法进行了仿真研究，结果验证了方法的有效性。     

动态系统参数估计的一种新方法

分析了利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络进行系统参数估计的基本原理，把参数估计问题转化为Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的能量函数的最小化问题．当能量函数达到最小值时，Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的输出即为待估计的参数值．仿真实验证明了该方法的有效性．     

基于AIC方法的切换神经网络模型设计

将切换系统设计中的切换思想与神经网络相结合,构建了切换神经网络模型.根据模糊C均值（FCM）聚类方法将样本数据分为多组训练数据,每组数据对应训练一个单一神经网络模型,再利用赤池信息准则（AIC）制定相应的切换规则.根据输入数据特性,选择单一网络或多网络组合的输出作为模型输出,从而达到函数逼近目的.本模型更好地利用了各个子网络在特定区域具有较高逼近精度的特点.仿真结果表明,切换神经网络模型有较高的逼近精度.     

ES-SOFM混合模型及其在水环境评价中的应用

提出一种基于进化策略（Evolutionary Strategy,ES)和自组织特征映射（Self-Organizing Feature Map,SOFM)神经网络的混合模型进行水环境评价的新方法。把SOFM网络嵌入到ES中，根据SOFM网络的运行状态构造ES的适应性函数，利用ES的强搜索能力克服SOFM网络对初始权向量和样本输入次序敏感的弱点。在水环境评价中的应用效果表明，此方法比模糊聚类法分类更合理。     

人工神经网络用于多环芳烃及胆蒽系化合物致癌活性的研究

用人工神经网络中误差反向传播网络(BPNN)和径向基函数网络(RBFNN)对甲基、烷基、环戊并及环己并及胆蒽系化合物的致癌性强弱进行了分类，采用的输入参数为单个原子能（IAE）、电子能(EE)、生成热(HOF)、原子最高正电荷(QMAX)、原子最低负电荷(QMIN)、最高占有轨道能量(HOMO)、最低朱占有轨道能量(LUMO)、偶极矩(DIP)、水合能(HE)、疏水性参数(logP)、分子表面积(SA)、极化率(Polar)、代谢活性区中心碳原子离域能(△E1)、亲电活性区中心碳原子离域能(△E2)和分子中脱毒区总数(n)。BP网络采用tan-sigmoid函数，RBF网络采用Quadratic和Inverse Quadratic函数。两种模型的分类准确率均达80％以上。