过程神经元网络学习算法及软测量方法的研究

研究输入输出以及连接权函数均可为时间函数的过程神经元网络(process neural network,PNN)的学习算法,在基本算法上增加基函数展开系数的规一化处理、权函数动量项调整项,提出学习率自适应调整方法和加速网络收敛速度的改进算法。将过程神经元网络引入到生产过程质量参数的软测量,研究基于正交基展开的过程神经元网络算法,通过分析原网络收敛速度慢等问题,对传统BP算法加以改进,实现了污水处理过程出水水质BOD的预测,仿真取得较好的结果,实践证明这是一种时变过程参数软测量的新方法。     

过程神经元网络学习算法中的积分方法分析

过程神经元网络常采用基于正交基展开的学习算法,以简化积分运算.分析对比了基于正交基展开和基于梯形公式两种不同积分方法,提出并证明了网络结构一定时,两种方法可以使网络达到相同的误差精度,并推论出积分运算方法不影响网络训练所能达到的误差精度.两种方法具有不同的适用情况,连续函数输入适合采用正交基展开法,在网络输入为离散等距采样点时,基于梯形公式的方法能够在不影响网络原始输入数据的前提下简化运算,避免了由原始数据构造拟合曲线或平滑插值,再进行正交基展开的过程.     

基于神经网络的铅锌烧结过程产量质量预测模型

针对铅锌烧结过程中具有强非线性、时滞的特点,提出一种基于变学习率的烧结块产量质量神经网络预测模型.通过分析过程特性和工况参数的相关性,确定影响产量和质量的操作参数;采用普通的BP(Back Propagation,简称BP)神经网络结构,建立铅锌烧结块产量质量预测模型;在网络训练的过程中,采用变学习率的方法对BP算法进行改进,获得了满意的预测效果,该算法具有较快的收敛速度.将改进的神经网络模型进行仿真实验,结果表明,该模型具有较高的预测精度和较强的自学习功能,从而验证了方法的有效性.     

基于小世界模型动态演化邻域的微粒群算法

分析了影响网络中信息传播的主要因素,并结合小世界网络的形成机制,提出了一种具有动态邻域结构的微粒群算法.该算法初始化群体拓扑结构为"聚集系数大,平均最短路径长"的环形规则网络,以降低邻域间信息交流的速度,保持种群的多样性.在算法进化过程中,当邻域多样性小于给定阈值时,以小概率向网络随机增加长距离边,逐步形成"聚集系数大,平均最短路径小"的小世界网络,加快邻域间信息交流的速度.仿真结果表明,结合适当的惯性策略,该算法能获得更好的收敛性能和收敛速度.     

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。     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

LM-BP算法在金融股指预测中的参数设定

针对股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性,分析了基于BP网络进行股市预测的原理,利用三层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络的拓扑结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的选取和预处理、初始参数的确定等问题.为了避免网络陷入局部最小点和提高网络的收敛速度,算法采用改进后的LM-BP,并与其他BP算法进行比较.以最具代表性的上证指数为例,仿真实验表明了经过对筛选后的样本学习,并对所建的预测模型进行训练后,该LM-BP算法能够对有短期上证指数走势进行有效稳定预测.     

前馈神经网络的一种连续型学习算法

本文给出前馈神经网络的一种连续型学习算法，对传统的ＢＰ算法作了改进。分析了该算法的收敛性。通过实例与传统ＢＰ算法进行比较，该算法可以明显提高网络的收敛速度，说明它是一种实用的学习算法。     

柔性作业车间AGV与机器双资源集成调度研究

针对含有AGV(automated guided vehicle)的柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的双资源集成调度优化模型.在种群初始化过程中提出一种启发式初始化方法,提高种群初始解的质量,加快算法的收敛速度.针对离散粒子群算法易早熟的弊端,结合竞争学习机制和随机重启机制提出一种可有效避免早熟的...     

基于阈值控制的一种改进鲸鱼算法

针对鲸鱼算法在迭代后期种群多样性减少问题,本文提出一种基于阈值控制的改进鲸鱼优化算法(简记为TIWOA),将均匀分布空间与伪反向学习策略相结合,对原始种群位置进行初始化,为全局搜索奠定基础;改进了基于正态变异算子的选择种群方案,增加了局部搜索速度;设计了非线性收敛因子,配合改进的基于正弦函数的螺旋位置更新,使算法在迭代后期有更好的全局搜索能力.文中选取了25个国际标准测试函数对改进算法进行测试,结果表明,TIWOA算法在收敛精度与收敛速度上,更明显优于其它算法,经过Friedman检验与Wilcoxon检验,TIWOA算法与其它改进的WOA有显著性差异,说明TIWOA算法改进有明显效果.     

A Review of Process Modeling Language Paradigms

1　 IntroductionIn both academia and industries,Business Process Reengineering( BPR) ( Hammer,1990 )has attracted significantattention to the processes through which work is accomplished orinformation is processed. BPR increases the need for representation schemes of theconcerned processes. There is a body of literature emphasizing process representation tosupport process management including process diagnosis,process design or redesign,process automation,etc.Asthe core of process represen…     

基于同步核的BPMN模型融合

流程融合有利于优化企业内部流程、促进企业间的有效合作.然而,现有流程融合技术在流程行为不变性保持以及融合过程自动化方面存在不足,而且未见BPMN模型的融合方法.为解决上述问题,本文提出了一种基于同步核的任务依赖关系建模机制,给出了流程的BPMN模型与同步核模型之间的相互转换方法,实现了相应的原型系统,最终基于同步核的融合实现了BPMN模型的融合.     

新的过程能力指数

分析过程能力指数,给出实际过程能力指数的准则,避免了在实际过程能力指数理论中出现的直观悖论.根据该准则,获得新的实际过程能力指数.结果表明,当过程中心与公差中心重合时,实际的过程能力指数为理想指数;当过程中心与规格界限重合时,实际过程能力指数不但不为零,而且相当于合格品率接近于50%的理想能力指数;当过程中心与公差中心的偏移度越大时,合格品率越低.     

导弹总体设计过程中的过程模型研究

针对导弹总体设计过程，提出以过程集成的思想来解决总体设计这个多学科多任务的复杂灵活的设计分析过程，并给出了能够描述导弹总体设计过程各种动态因素的过程模型-IPM，分析了IPM过程建模的相关内容。最后给出了一个应用实例验证了IPM思想的正确性和可行性。     

具有两种失效状态的δ-冲击模型的最优维修策略

针对在运行过程中不断受到冲击且有两种失效状态的系统,提出了一种新的δ-冲击模型.系统在工作过程中不断受到冲击,冲击的到达服从泊松过程,系统发生故障可能有两种原因,一种是由于系统的自然寿命,另一种是冲击造成的.系统逐次故障后的维修时间形成随机递增的几何过程,且逐次维修后的工作时间形成随机递减的几何过程,以系统进行更换前的故障次数N为策略,利用更新过程和几何过程理论求出了系统经长期运行单位时间内期望费用的表达式,并给出了具体例子和数值分析.     

实施小组软件过程提高成熟度等级

软件能力成熟度模型(CMM)已经成为众多软件企业改进软件过程的框架,但是它只给出了过程改进的方面和要达到的目标,而没有具体说明如何进行软件过程改进。小组软件过程是一个具体的、完善的、可以使用的软件过程,它支持基于CMM模型的软件过程改进。通过分析小组软件过程与CMM之间的关系以及实施小组软件过程对提高软件过程成熟度的作用。指出了实施小组软件过程对我国软件企业过程改进的意义。     

柔性机器加工排序问题中的遗传算法

现代制造系统中，计算机辅助加工计划(CAPP)起着非常重要的作用，它是从计算机辅助设计(CAD)到计算机辅助制造(CAM)不可缺少的中间环节。在允许作业柔性加工的基础上，本文提出一种新的两目标机器加工排序问题。由于该加工排序是一个NP-完全问题，进而构造了一个新的遗传算法求解该问题的非劣解解集。数值计算表明，该方法对两目标的柔性加工排序问题是有效的。     

企业中过程性知识的获取方法

企业中存在一种个人的、隐性的、过程性知识 ,对于这部分知识企业往往很难掌握。文中针对这一问题 ,提出了一种基于业务流程技术的过程性知识获取方法。该方法使用了多因素流程图 ( MFFC)和多层次文本 ( MLD)两种工具对过程性知识进行表示。对过程性知识的获取步骤从概括到具体 ,符合人类的认知过程。最后给出一个实际应用案例 ,对如何应用该方法进行了说明     

连续劣化系统的最佳检测与维修策略分析

针对故障状态需要检测确定的劣化系统,以Levy过程描述其运行过程中状态变化,在此基础上提出了一类综合优化检测间隔期与预防性维修阈值的视情维修模型。利用更新过程理论,建立了系统的检测间隔期、预防性维修阈值与优化目标函数之间的关系式,并采用Nelder-Mead法进行优化求解,得到了系统最佳的视情维修检测和维修优化策略。在该策略下,系统长期运行平均费用率最低。最后以典型的Levy过程-Gamma过程为例,实现了此优化模型,同时验证了对应求解方法的可行性。     

索赔为两类一般到达的保险风险问题

应用 Markov骨架过程的方法 ,研究了索赔为两类一般到达的保险风险模型 ,分别得到了破产时间与破产时刻前后资产盈余的联合分布以及破产时间的分布 .由此可计算出人们关心的一些重要指标 ,为保险公司的安全运营提供决策依据.