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由于现有优化算法在全局优化方面的局限性,导致神经网络需要多次训练才能获得满意的结果。为了解决神经网络训练中的一致性问题,文章提出了一种自适应并联结构神经网络(Adaptive Parallel Structure Neural Network, APSNN)。APSNN由多个神经网络单元并联组成,在训练过程中,采用常规优化算法对各神经网络单元进行训练。神经网络单元的训练样本由上一级神经网络单元的训练残差构成,通过训练残差在各神经网络单元中的单向传递,实现训练残差的逐级减少。神经网络根据训练残差,决定是否进行神经网络单元级联和结构扩张,从而保证训练结果的一致性。文章对5种非线性函数进行了神经网络逼近测试。与BP神经网络相比较,APSNN在50次不同初始条件下,训练精度十分稳定,具有很好的一致性。为了实现对交通流量预测,文章将APSNN与BP神经网络和小波神经网络进行了对比研究,结果表明:APSNN的预测总体标准差均小于BP神经网络和小波神经网络,交通流量的预测偏差较BP神经网络和小波神经网络分别降低2.7%和9.7%。 相似文献
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人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密,人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题.根据人工神经网络相关文献进行分析,综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史,根据神经网络的发展介绍了人工神经网络相关概念,其中主要涉及到多层感知器、反向传播神经网络、卷积神经网络以及递归神经网络,描述了卷积神经网... 相似文献
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引出了当人工神经网络算法解决结构工程实践问题时,网络结构本身所面临缺陷。描述了人工神经网络和遗传算法的概念,以及二者的长处和关系,从理论和实例上说明了运用遗传算法优化和改进神经网络结构可行性,从而结合二者的长处解决工程实践问题。详细阐述了如何利用遗传算法优化或改进BP网络模型和RBF网络模型,以及如何利用遗传优化BP网络和遗传优化RBF网络模型分析结构损伤,从而比较遗传BP网络和RBF网络在结构损伤分析方面的性能。 相似文献
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A primal-dual neural network for online resolving constrained kinematic redundancy in robot motion control. 总被引:1,自引:0,他引:1
Youshen S Xia Gang Feng Jun Wang 《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》2005,35(1):54-64
This paper proposes a primal-dual neural network with a one-layer structure for online resolution of constrained kinematic redundancy in robot motion control. Unlike the Lagrangian network, the proposed neural network can handle physical constraints, such as joint limits and joint velocity limits. Compared with the existing primal-dual neural network, the proposed neural network has a low complexity for implementation. Compared with the existing dual neural network, the proposed neural network has no computation of matrix inversion. More importantly, the proposed neural network is theoretically proved to have not only a finite time convergence, but also an exponential convergence rate without any additional assumption. Simulation results show that the proposed neural network has a faster convergence rate than the dual neural network in effectively tracking for the motion control of kinematically redundant manipulators. 相似文献
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针对化工过程的非线性和动态性,以TE过程为背景,应用深度学习中的一维卷积神经网络算法对TE过程进行故障检测,解决了BP神经网络算法用于故障检测时测试识别率低的问题。用训练数据集分别对BP神经网络模型和一维卷积神经网络模型进行训练,将测试数据集输入已经训练好的神经网络,最后统计出了BP神经网络模型和卷积神经网络模型对故障的识别率。仿真结果表明BP神经网络和卷积神经网络对故障的检测具有较好的效果,但BP神经网络算法收敛速度慢,很容易就陷入局部最小值,从而会导致整体的检测性能下降,而卷积神经网络构建出的一维卷积模型能很好地解决存在的问题,通过比较充分体现了卷积神经网络在故障检测方面的优越性。 相似文献
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In this study, a revised Group Method of Data Handling (GMDH)-type neural network self-selecting functions is applied to the computer aided image diagnosis (CAD) of lung cancer. The GMDH-type neural network algorithm has an ability of self-selecting optimum neural network architecture from three neural network architectures, such as sigmoid function neural network, radial basis function neural network and polynomial neural network. The GMDH-type neural network also has abilities of self-selecting the number of layers, the number of neurons in hidden layers and useful input variables. This algorithm is applied to CAD of lung cancers, and it is shown that this algorithm is useful for the CAD, and is very easy to apply to practical complex problems because optimum neural network architecture is automatically organized. 相似文献
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基于神经网络的PID自整定控制系统 总被引:2,自引:0,他引:2
文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。 相似文献
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A general projection neural network for solving monotone variational inequalities and related optimization problems 总被引:4,自引:0,他引:4
Youshen Xia Jun Wang 《Neural Networks, IEEE Transactions on》2004,15(2):318-328
Recently, a projection neural network for solving monotone variational inequalities and constrained optimization problems was developed. In this paper, we propose a general projection neural network for solving a wider class of variational inequalities and related optimization problems. In addition to its simple structure and low complexity, the proposed neural network includes existing neural networks for optimization, such as the projection neural network, the primal-dual neural network, and the dual neural network, as special cases. Under various mild conditions, the proposed general projection neural network is shown to be globally convergent, globally asymptotically stable, and globally exponentially stable. Furthermore, several improved stability criteria on two special cases of the general projection neural network are obtained under weaker conditions. Simulation results demonstrate the effectiveness and characteristics of the proposed neural network. 相似文献
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图神经网络因其特性在许多应用领域展露锋芒,将图神经网络与推荐相结合成为研究热点之一.在推荐中使用图神经网络方法,能够在复杂环境中显著提高推荐的水平.对图神经网络的方法、个性化推荐和群组推荐分别进行总结介绍;对基于图神经网络的推荐方法进行概述,重点对图神经网络及其近年来在推荐领域的研究成果进行归纳总结;分析了推荐研究现状... 相似文献
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在Elman神经网络的基础上提出了改进的网络,根据实际网络中测量的网络流量数据,建立了基于Elman神经网络的流量模型,分别用Elman神经网络和改进的Elman神经网络对实际网络流量进行预测,仿真实验结果表明,改进的Elman神经网络具有良好的预测效果,改进的Elman神经网络具有更高的预测精度和更好的动态性能. 相似文献
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基于复合正交神经网络的自适应逆控制系统 总被引:10,自引:0,他引:10
目前,在自适应逆控制系统中常采用BP神经网络,而BP网络存在算法复杂、易陷入局部极小解等不足。而正交神经网络能克服BP网络的不足,但由于正交神经网络学习算法存在某些局限性,提出了一种复合正交神经网络,该正交网络结构与三层前向正交网络相同,不同的是正交网络的隐单元处理函数采用带参数的Sigmoid函数的复合正交函数,该神经网络算法简单,学习收敛速度快,并能对网络的函数参数进行优化,为非线性系统的动态建模提供了一种方法。仿真实验表明,网络在用于过程的自适应逆控制中具有很高的控制精度和自适应学习能力。该动态神经网络比其它神经网络具有更强的建模能力与学习适应性,有线性、非线性逼近精度高等优异特性,非常适合于实时控制系统。 相似文献
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灰色系统与神经网络融合技术探索 总被引:18,自引:2,他引:16
本语文分析了灰色系统、神经网络的各自特点,论述了灰色系统与神经网络间的关系,分析了灰色系统与神经网络的结合方式,并提出一种新的灰色系统与神经网络融合方式即灰色神经网络。 相似文献
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将模糊逻辑与神经网络相结合,构造模糊神经网络,将神经网络输入层的确定性信息模糊化后变成模糊量,将故障征兆参数相对应的隶属度数值作为神经网络的输入,从而使神经网络更加适合设备故障描述,克服了神经网络对不精确信息表达的缺点。提出基于黄金分割法的变步长BP算法来训练神经网络,根据误差变化趋势动态调整学习速率,实现学习步长的自适应调整,提高网络收敛的速度,防止网络训练时陷入局部极小。将训练好的模糊神经网络应用于抽油机设备的故障诊断,取得良好效果。 相似文献
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通过分析BP神经网络和Elman神经网络的基本结构和算法,研究了基于神经网络的模拟电路故障诊断方法,并通过仿真实验对比分析了BP神经网络和Elman神经网络的诊断能力。结果表明,BP神经网络的收敛速度相对较慢、训练时间长;Elman神经网络的结构参数调整简单、训练时间短、性能稳定,更适合存在容差、非线性等问题的模拟电路故障诊断。 相似文献