网络结构增长的极端学习机算法

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.     

水泥熟料烧成系统建模方法研究进展

水泥熟料烧成系统模型对于理解水泥熟料煅烧过程、改进煅烧工艺、优化控制段烧状态、提高燃烧效率至关重要.然而,水泥熟料煅烧过程机理复杂,燃烧状态不稳定,存在建模难的问题.经过学者几十年的努力,已涌现出一大批优秀的研究成果,但仍存在一些不足和挑战.对此,针对水泥熟料烧成系统建模问题,综述国内外已有的建模方法和技术,分析各种方法的优势及存在的问题.最后,分析并指出水泥熟料烧成系统建模领域未来的研究方向和前景.     

基于灵敏度分析法的ELM剪枝算法

针对极端学习机(ELM)网络结构设计问题,提出基于灵敏度分析法的ELM剪枝算法.利用隐含层节点输出和相对应的输出层权值向量,定义学习残差对于隐含层节点的灵敏度和网络规模适应度,根据灵敏度大小判断隐含层节点的重要性,利用网络规模适应度确定隐含层节点个数,删除重要性较低的节点.仿真结果表明,所提出的算法能够较为准确地确定与学习样本相匹配的网络规模,解决了ELM网络结构设计问题.     

一种增量式模块化回声状态网络

针对传统回声状态网络(ESN) 难以解决多振荡子叠加(MSO) 问题, 提出一种增量式模块化回声状态网络(IM-ESN). 该网络储备池由多个相互独立的子储备池组成. 利用矩阵的奇异值分解(SVD) 构造每个子储备池的权值矩阵, 并依据分块对角矩阵原理, 将子储备池逐一添加至网络中. 在网络增长过程中, IM-ESN 无需放缩权值矩阵便能保证网络的状态回声特性. MSO 问题的仿真结果表明, IM-ESN 能够自主确定与问题复杂度相匹配的网络规模, 具有较好的预测性能和鲁棒性.

     

溶解氧浓度的直接自适应动态神经网络控制方法

针对污水处理过程溶解氧浓度的控制问题,提出一种直接自适应动态神经网络控制方法(direct adaptive dynamic neural network control,DADNNC).构建的控制系统主要包括神经网络控制器和补偿控制器.神经网络控制器由自组织模糊神经网络实现系统状态与控制量之间的映射;提出一种基于规则无用率的结构修剪算法,并给出结构调整后网络收敛的理论证明.同时,为保证系统稳定,设计补偿控制器减小网络逼近误差,参数调整由Layapunov理论给出.国际基准仿真平台上的实验表明,与固定结构神经网络控制器、PID和模型预测控制等已有控制方法相比,DADNNC方法具有更高的控制精度和更强的适应能力.