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21.
基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的 相似文献
22.
23.
本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。 相似文献
24.
分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法.针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点,提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法.神经网络有极快的运行速度,能很好地完成实时诊断任务. 相似文献
25.
26.
希尔伯特变换器优化设计研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于神经网络算法的希尔伯特变换器优化设计方法,证明了神经网络算法的收敛性,提出了希尔伯特变换器的优化设计实例。仿真结果表明了该网络模型是高效的神经网络模型。 相似文献
27.
Christopher Monterola May Lim Jerrold Garcia Caesar Saloma 《Journal of forecasting》2002,21(6):435-449
The problem of pollsters is addressed which is to forecast accurately the final answers of the undecided respondents to the primary question in a public opinion poll. The task is viewed as a pattern‐recognition problem of correlating the answers of the respondents to the peripheral questions in the survey with their primary answers. The underlying pattern is determined with a supervised artificial neural network that is trained using the peripheral answers of the decided respondents whose primary answers are also known. With peripheral answers as inputs, the trained network outputs the most probable primary response of an undecided respondent. For a poll conducted to determine the approval rating of the (former) Philippine president, J. E. Estrada in December 1999 and March 2000, the trained network predicted with a 95% success rate the direct responses of a test population that consists of 24.57% of the decided population who were excluded in the network training set. For the undecided population (22.67% of December respondents; 23.67% of March respondents), the network predicted a final response distribution that is consistent with the approval/disapproval ratio of the decided population. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
28.
提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 . 相似文献
29.
基于神经网络的建筑行业投标报价研究 总被引:9,自引:1,他引:8
在建筑行业的投标报价过程中,如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价之间的关系是一个棘手的问题.论文针对这两大难题提出了基于神经网络技术的解决方法.首先根据贡献变量分析理论确定出影响报价结果的9个报价因素,从而建立起基于神经网络的报价模型,然后在所确定模型的基础上改进传统的BP算法,进一步提高网络的泛化能力.从实际应用的结果可以看出,经过变量选择后所确定的报价因素是合理的,改进学习算法后的网络的泛化能力也有了很大的提高. 相似文献
30.
在对大量野外地质资料统计和综合分析基础上,依据地质专家在新构造领域的理论知识和成功经验,运用模糊数学理论和神经网络理论相结合的方法,提出一种用线性单元并联实现非线性划分的神经元网络模型,并研制出相应具有较强推理能力和学习功能、广泛用于非定性系统数据处理的专家系统,该系统经实例验证具有较强的适用性。 相似文献