国家自然科学基金(60275025)
- 作品数：3 被引量：74H指数：3
- 相关作者：胡包钢王泳邢红杰更多>>
- 相关机构：中国科学院自动化研究所中国科学院研究生院河北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 应用统计方法综合评估核函数分类能力的研究被引量：30
- 2008年
- 应用统计方法对支持向量机方法中核函数选择问题进行了研究.文中将"纠正重复取样t测试"引入到核函数选择中,通过其与k-折交叉验证、配对t测试等多种统计方法的综合应用,对9个常用核函数的分类能力进行了定量研究.同时,文中还提出了基于信息增益的评估核函数模式识别能力的定量评估准则,证明了该准则是传统评估准则的非线性函数.数值实验表明,不同模型评估准则之间存在差异,但应用统计方法可以从这些差异中发现一些规律.同时,不同统计方法之间也存在显著差异,且这种差异对模型评估的影响要大于由于评估准则的不同而产生的影响.因此,只有应用综合的评估方法和准则才能对不同核函数的分类能力进行客观评估.
- 王泳胡包钢
- 关键词：模式识别信息增益非线性函数
- 非线性PID控制器研究-比例分量的非线性方法被引量：41
- 2006年
- 研究了基于比例控制分量非线性方法合成的新型非线性PID控制器(简记为:NPID- PCA)．该控制器将比例控制分量表示为误差信号的非线性函数,并通过三个独立非线性函数构造合成PID控制器．由于比例控制分量具有最简的非线性特征,因此该类控制器在设计上更为简洁,非线性在控制作用方面的物理意义更为明确．采用样条函数生成非线性作用曲线, 用户可以通过图形化交互方式直观地实现非线性设计．通过与文献中的控制实例比较,本文提出的新型非线性PID控制器可以实现更为优良的控制性能指标,包括对带有时延或死区的被控对象．有关NPID-PCA工具箱已经按照“开放源码”方式在网上发布．
- 胡包钢
- 关键词：PID控制器非线性时延死区
- 椭球基函数神经网络的混合学习算法被引量：3
- 2008年
- 提出一种训练椭球基函数神经网络(EBFNN)的混合学习算法.此算法首先使用期望最大化算法初始化EBFNN中椭球基函数节点的参数,而网络的连接权重和偏差项则用线性最小二乘方法进行初始化.然后用梯度下降法对EBFNN中所有参数同时进行优化.与其他3个相关的模型相比,用混合学习方法训练的梯度下降椭球基函数神经网络(GDEBFNN)能够取得更优的分类性能.此外,与支持向量机对比表明,GDEBFNN取得与之接近的泛化能力.与基于Adaboost的决策树模型比较表明,GDEBFNN可以取得更优的泛化性能.
- 邢红杰王泳胡包钢
- 关键词：混合学习算法椭球基函数
