您的位置： 专家智库 > >

国家自然科学基金(61074071)

作品数：2 被引量：35H指数：2
相关作者：王爱平王宏江丽更多>>
相关机构：安徽大学东北大学更多>>
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更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇学习算法
  • 1篇容错控制
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络学习
  • 1篇神经网络学习...
  • 1篇梯度下降
  • 1篇梯度下降法
  • 1篇子群
  • 1篇网络学习算法
  • 1篇下降法
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇故障诊断
  • 1篇函数拟合
  • 1篇反向传播算法
  • 1篇PSO
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 2篇安徽大学
  • 1篇东北大学

作者

  • 2篇王爱平
  • 1篇王宏
  • 1篇江丽

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇控制工程

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
共 2 条 记 录，以下是 1-2
全选 清除 导出
排序方式：
熵在随机系统故障诊断和容错控制中的应用被引量：21
2011年
长期以来,关于随机动态系统的故障诊断和容错控制的研究一直是控制理论和应用的重要领域之一。随机控制系统故障诊断的目标是建立有效的故障估计算法以使残差信号方差最小。这种方法仅适用于高斯型残差或者具有对称分布的概率密度函数的残差。然而,对非高斯残差而言,仅使用残差信号的方差不能够全面表示残差的不确定性。针对非高斯随机动态控制系统提出了新的故障诊断和容错控制算法,以使故障诊断中残差信号的熵极小化,同时极小化故障状态下闭环控制系统跟踪误差的熵。
王爱平王宏
关键词：故障诊断容错控制
基于PSO的BP神经网络学习算法被引量：14
2012年
针对标准反向传播(BP)算法收敛速度慢和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络学习算法。采用标准BP梯度下降法调整权值,利用粒子群优化算法进行网络权值及阈值的修正。将该算法与标准BP算法及传统基于粒子群优化BP网络算法进行仿真比较。实验结果表明,该算法能够克服标准BP算法的缺点,性能优于其他2个BP网络优化模型。
王爱平江丽
关键词：神经网络反向传播算法粒子群优化梯度下降法函数拟合
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0