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于三角函数正交的随机动态载荷分解技术
本发明公开了一种于三角函数正交的随机动态载荷分解技术,包括以下步骤:1、确定随机动态载荷的均值和自协方差矩阵;2、选择三角函数作为正交求解第二类Fredholm积分方程,计算自协方差矩阵的特征值和特征向量,并获得特...
李彦斌费庆国廖涛吴邵庆张鹏
文献传递
于分段常函数正交的随机动态载荷分解技术
本发明公开了一种于分段常函数正交的随机动态载荷分解技术,包括以下步骤:1、确定随机动态载荷的均值和自协方差矩阵;2、选择分段常函数作为正交求解第二类Fredholm积分方程,计算自协方差矩阵的特征值和特征向量,并获...
李彦斌费庆国廖涛吴邵庆陈强
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于三角函数正交的随机动态载荷分解技术
本发明公开了一种于三角函数正交的随机动态载荷分解技术,包括以下步骤:1、确定随机动态载荷的均值和自协方差矩阵;2、选择三角函数作为正交求解第二类Fredholm积分方程,计算自协方差矩阵的特征值和特征向量,并获得特...
李彦斌费庆国廖涛吴邵庆张鹏
于分段常函数正交的随机动态载荷分解技术
本发明公开了一种于分段常函数正交的随机动态载荷分解技术,包括以下步骤:1、确定随机动态载荷的均值和自协方差矩阵;2、选择分段常函数作为正交求解第二类Fredholm积分方程,计算自协方差矩阵的特征值和特征向量,并获...
李彦斌费庆国廖涛吴邵庆陈强
于权函数正交展开的过程神经元网络学习算法被引量:1
2009年
针对过程神经元输入和网络连接权均可以是过程或时变函数,为解决过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题,提出了于权函数展开的过程神经元网络学习算法。在网络输入函数空间中引入权函数正交,将输入函数和网络连接权函数表示为该组正交的有限项展开形式,利用函数正交性,可简化过程神经元在时间聚合运算中的复杂性,提高网络学习效率。
蔡月芹朱景福费丽君
关键词:过程神经元网络学习算法
函数正交展开的过程神经网络学习算法被引量:87
2004年
过程神经网络的输入和连接权均可为时变函数 ,过程神经元增加了一个对于时间的聚合算子 ,使网络同时具有时空二维信息处理能力 .该文在考虑过程神经网络对时间聚合运算的复杂性的础上 ,提出了一种函数正交展开的学习算法 .在网络输入函数空间中选择一组适当的函数正交 ,将输入函数和网络权函数都表示为该组正交的展开形式 ,利用函数正交性 ,简化过程神经元对时间的聚合运算 .应用表明 ,算法简化了过程神经网络的计算复杂度 ,提高了网络学习效率和对实际问题求解的适应性 .以旋转机械故障诊断问题和油藏开发过程采收率的模拟为例验证了算法的有效性 .
许少华何新贵
关键词:过程神经网络函数正交基计算复杂度学习算法
改进免疫算法在预测过程神经网络中的应用被引量:4
2010年
于过程神经网络(procedure neural network,PNN)建立了具有高精确度的多步预测模型。针对PNN训练过程复杂的特点,提出了一种正交函数展开和矢量矩免疫算法(vector distance based i mmunealgorithm,VD-IA)相结合的PNN训练方法。根据PNN在三角函数正交展开形式下的数学模型,推导出适用于VD-IA的优化问题模型,采用一种自适应策略加快了VD-IA的收敛速度。于Mackey-Glass混沌序列检验了该方法的有效性,将该方法与BP训练方法、改进粒子群优化(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)算法进行了对比分析。仿真结果表明,于VD-IA的PNN训练方法可以获得较优的结果,且获得泛化性能较好的PNN模型。
荆献勇肖明清余文波赵鑫
关键词:过程神经网络免疫算法学习算法函数正交基
过程神经元网络学习算法中的积分方法分析被引量:1
2009年
过程神经元网络常采用正交展开的学习算法,以简化积分运算。分析对比了正交展开和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展开法,在网络输入为离散等距采样点时,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,再进行正交展开的过程。
杨露沈怀荣
关键词:过程神经元过程神经网络时变系统学习算法函数正交基
于过程神经网络的动态系统模式识别方法研究
动态系统模式识别是实际工程领域和科学研究中普遍存在的问题。针对时变信号人工神经网络识别问题,近年来国内外学者提出了若干于传统BP神经元改进的判别模型,这些网络模型在解决系统过程式输入和时间顺序依赖性问题时,通常是将时间...
周继
关键词:过程神经网络学习算法支持向量机函数正交基
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关于过程神经元网络的理论探讨被引量:3
2007年
过程神经元网络是一种适合于处理过程式信号输入的网络,其本单元是过程神经元——新近出现的神经元模型.过程神经元和传统神经元有着本质的区别,但二者之间也存在着紧密的联系,前者可用后者以任意精度无限逼近.文中给出2个定理及其详细证明,分别论述了过程神经元的2种传统神经元逼近模型:时域特征扩展模型和正交分解特征扩展模型.于第2个定理,给出了过程神经元网络相关的2个推论.最后,针对过程神经元网络面临的主要问题进行讨论,指出了一些具有前景的研究方向.文中得到的结果对过程神经元模型及其网络的研究具有一定的理论意义.
叶涛朱学峰
关键词:人工神经网络过程神经元函数正交基傅里叶级数

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许少华
作品数:168被引量:1,017H指数:19
供职机构:山东科技大学
研究主题:学习算法 过程神经元网络 神经网络 过程神经网络 过程神经元
何新贵
作品数:109被引量:1,289H指数:25
供职机构:北京大学信息科学技术学院
研究主题:学习算法 过程神经元网络 人工智能 神经网络 过程神经网络
朱学峰
作品数:290被引量:1,523H指数:19
供职机构:上海第二工业大学
研究主题:软测量 KAPPA值 大时滞过程 蒸煮过程 预测控制
叶涛
作品数:15被引量:45H指数:4
供职机构:华南理工大学自动化科学与工程学院
研究主题:过程神经元 CC2510 软测量建模 管理信息系统 数据库
赵鑫
作品数:25被引量:62H指数:5
供职机构:空军工程大学
研究主题:信息熵 多线程 温湿度监控 硬件设计 1-WIRE