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针对离散Hopfield 神经网络(DHNN) 的权值设计问题, 提出一种改进型学习算法, 并在DHNN动力学分析的基础上设计该学习算法. 利用矩阵分解的方法(MD) 得到正交矩阵, 并采用得到的正交矩阵直接计算DHNN的权值矩阵. 通过该学习算法得到的权值矩阵, 可以很好地存储训练样本的信息, 使测试样本收敛到稳定点. 该学习算法不需要进行分块计算, 减少了计算步骤和计算量, 降低了网络的迭代次数, 从而提高了网络运行速度. 最后, 将该学习算法应用于水质评价, 验证了其有效性和可行性. 相似文献
3.
针对极端学习机(extreme learning machine,ELM)结构设计问题,基于隐含层激活函数及其导函数提出一种前向神经网络结构增长算法.首先以Sigmoid函数为例给出了一类基函数的派生特性:导函数可以由其原函数表示.其次,利用这种派生特性提出了ELM结构设计方法,该方法自动生成双隐含层前向神经网络,其第1隐含层的结点随机逐一生成.第2隐含层的输出由第1隐含层新添结点的激活函数及其导函数确定,输出层权值由最小二乘法分析获得.最后给出了所提算法收敛性及稳定性的理论证明.对非线性系统辨识及双螺旋分类问题的仿真结果证明了所提算法的有效性. 相似文献
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5.
针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,FM-CMNN),用于解决非线性动态系统的时间序列预测问题.首先,FM-CMNN在保留原始CMNN输入变量的地址映射方式的情况下,在CMNN存储空间中引入铃型模糊隶属度函数,从而保证在不需增加量化级数的情况下提高网络的泛化能力.然后,使用梯度下降算法对网络权值进行更新,提高网络的逼近强度.最后,通过非线性时间序列预测基准实验和污水处理中水质参数预测实验,验证了FM-CMNN性能的可靠性. 相似文献
6.
为了满足污水处理过程出水水质排放达标的同时降低运行能耗,提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立了基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计出一种污水处理多目标优化方法,利用多目标粒子群优化算法同时对污水处理自适应能耗和出水水质模型进行优化,获得溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对溶解氧和硝态氮浓度优化设定值进行跟踪控制,实现了污水处理过程的多目标优化控制。基于污水处理基准仿真平台BSM1的实验结果显示,该多目标优化控制方法不但能够保证出水水质达标,而且能有效降低污水处理过程的能耗。 相似文献
7.
通过对污水生化处理过程的分析,选取能耗和罚款最低为优化目标,建立污水生化处理过程多目标优化控制模型。为了提高Pareto最优解集的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto支配和分解的混合多目标骨干粒子群优化算法(HBBMOPSO)。该方法采用带自适应惩罚因子的分解方法选取个体引导者,采用Pareto支配和拥挤距离法维护外部档案和选取全局引导者。此外,采用精英学习策略增强粒子跳出局部Pareto前沿的能力。最后,将HBBMOPSO与自组织模糊神经网络预测模型和自组织控制器相结合,实现污水生化处理过程溶解氧和硝态氮设定值的动态寻优、智能决策和底层跟踪控制。利用国际基准仿真平台BSM1进行实验验证,结果表明所提HBBMOPSO方法在保证出水水质参数达标的前提下,能够有效降低污水处理过程的能耗。 相似文献
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