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针对连续系统输入过程可分为若干时间阶段,输出为一个即依赖于当前阶段系统过程输入,又与前一阶段系统状态有关的离散过程,提出了一种级联过程神经元网络模型.将连续输入信号分阶段处理,不同阶段系统输入输出映射关系用不同过程子网络描述.考虑过程神经元网络计算的复杂性,提出了一种基于函数正交基展开的学习方法,利用基函数的正交性,简化计算过程.文中给出了学习算法,并以油藏开发三次采油过程模拟为例验证了模型和算法的有效性. 相似文献
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多聚合过程神经元网络及其学习算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应的累积,可同时反映多个多元过程输入信号在多维空间上的共同作用影响以及过程效应的累积结果.多聚合过程神经元网络是由多聚合过程神经元和其它类型的神经元按照一定的结构关系组成的网络模型,按照输出是否为多元过程函数建立了前馈多聚合过程神经元网络的一般模型和输入输出均为过程函数的多聚合过程神经元网络模型,具有对多元过程信号输入输出关系的直接映射和建模能力.文中给出了一种基于多元函数基展开的梯度下降与数值计算相结合的学习算法,仿真实验结果表明了模型和算法对多元过程信号分类和多维动态过程模拟问题的适应性. 相似文献
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提出了一种带有反馈输入的过程式神经元网络模型,模型为三层结构,其隐层和输出层均为过程神经元。输入层完成连续信号的输入,隐层完成输入信号的空间聚合和向输出层逐点映射,并将输出信号逐点反馈到输入层;输出层完成隐层输出信号的时、空聚合运算和系统输出。在对权函数实施正交基展开的基础上给出了该模型的学习算法。仿真实验证明了该模型的有效性和可行性。 相似文献
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过程神经元网络及其在时变信息处理中的应用 总被引:7,自引:1,他引:6
针对时变信息处理和动态系统建模等类问题,建立了输入输出均为时变函数的过程神经元网络和有理式过程神经元网络2种网络模型.在输入输出为时变函数的过程神经元网络中,过程神经元的时间累积算子取为对时间的积分或其他代数运算,它的时空聚合机制和激励能同时反映外部时变输入信号对输出结果的空间聚合作用和时间累积效应,可实现非线性系统输入、输出之间的复杂映射关系.在有理式过程神经元网络中,其基本信息处理单元为由2个成对偶出现的过程神经元组成,逻辑上分为分子和分母2部分,通过有理式整合后输出,可有效提高过程神经元网络对带有奇异值过程函数的柔韧逼近性和在奇异值点附近反应的灵敏性.分析了2种过程神经元网络模型的性质,给出了具体学习算法,并以油田开发过程模拟和旋转机械故障诊断问题为例,验证了这2种网络模型在时变信息处理中的有效性. 相似文献
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一类反馈过程神经元网络模型及其学校算法 总被引:9,自引:0,他引:9
提出了一种基于权函数基展开的反馈过程神经元网络模型.该模型为三层结构,由输入层、过程神经元隐层和过程神经元输出层组成.输入层完成系统时变过程信号的输入及隐层过程神经元输出信号向系统的反馈;过程神经元隐层用于完成输入信号的空间加权聚合和激励运算,同时将输出信号传输到输出层并加权反馈到输入层;输出层完成隐层输出信号的空间加权聚集和对时间的聚合运算以及系统输出.文中给出了学习算法,并以旋转机械故障自动诊断问题为例验证了模型和算法的有效性. 相似文献
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针对过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题,提出了一种基于傅立叶正交函数基展开的过程神经元网络学习算法。在网络输入函数空间中引入傅立叶正交函数基,将输入函数和网络连接权函数表示为该组正交基的有限项展开形式,利用函数基的正交性,可简化过程神经元在时间聚合运算中的复杂性,提高网络学习效率。给出了具体的实现算法,仿真实验结果证明了算法的有效性。 相似文献
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高阶CMAC神经网络的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种高阶CMAC(HCMAC)神经网络,它是采用高阶的径向基函数作为接收域函数,为了进一步增强对输入模式的表达,还可以用接收域函数输入模式向量构成张量积,这时产生的是高维的增强表达,同时HCMAC沿用CMAC的地址映射方法,由于高阶接收域函数的引入,使其可以获得较CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,HCMAC在不改变CMAC简单结构的基础上较RBF网络有计算量少,学习效率高等优点,中 相似文献
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自组织过程神经网络及其应用研究 总被引:5,自引:1,他引:5
针对与时间过程有关的模式分类问题,提出了一种自组织过程神经元网络模型.网络由输入层和竞争层组成,其输入和连接权可为与时间有关的函数,输入层结点与竞争层结点实行全互连接.网络提取输入函数所隐含的过程式模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将分类结果表现出来.为简化计算,在输入空间中引入函数正交基,将输入函数和网络权函数表示为正交基的展开形式,利用基函数的正交性,使网络权函数的调整非时变化.给出了竞争学习和有教师示教两种学习算法,并以石油地质中沉积微相识别问题为例证明了模型和算法的有效性. 相似文献
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In this paper radial basis function (RBF) networks are used to model general non-linear discrete-time systems. In particular, reciprocal multiquadric functions are used as activation functions for the RBF networks. A stepwise regression algorithm based on orthogonalization and a series of statistical tests is employed for designing and training of the network. The identification method yields non-linear models, which are stable and linear in the model parameters. The advantages of the proposed method compared to other radial basis function methods and backpropagation neural networks are described. Finally, the effectiveness of the identification method is demonstrated by the identification of two non-linear chemical processes, a simulated continuous stirred tank reactor and an experimental pH neutralization process. 相似文献
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介绍了神经网络在VAV空调系统错误探测与诊断(FDD)技术中的应用,并引入Instar-Outstar映射网络和竞争学习法则分别从模型建立和演算方法两方面解释了探测与诊断的实现过程。 相似文献
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许新征 《计算机工程与应用》2007,43(14):75-76,109
提出了一种新的结构自适应的径向基函数(RBF)神经网络模型。在该模型中,自组织映射(SOM)神经网络作为聚类网络,采用无监督学习算法对输入样本进行自组织分类,并将分类中心及其对应的权值向量传递给RBF神经网络,分别作为径向基函数的中心和相应的权值向量;RBF神经网络作为基础网络,采用高斯函数实现输入层到隐层的非线性映射,输出层则采用有监督学习算法训练网络的权值,从而实现输入层到输出层的非线性映射。通过对字母数据集进行仿真,表明该网络具有较好的性能。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识 总被引:12,自引:0,他引:12
从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辩识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辩识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有连续特性的线性与非线性模型,具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。 相似文献
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双并联前向过程神经网络及其应用研究 总被引:6,自引:0,他引:6
为克服多层前向过程神经网络收敛速度慢、精度低的问题,提出了一种双并联前向过程神经网络模型.在输入空间中引入一组合适的函数正交基,将输入函数和网络权函数表示为该组正交基的展开形式,并利用基函数的正交性简化网络聚合运算过程.给出了相应的学习算法,并以飞机发动机状态监控中发动机排气温度的预测为例验证了模型和算法的有效性. 相似文献