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随机权神经网络(random weight neural network,RWNN)在解决数据定性和定量分析方面具有强大的潜力,其最显著的特征是隐含层参数随机生成.这一特征使得RWNN相比于基于梯度下降优化微调节点参数的神经网络具有诸多优势,如结构简单、易于实现和低人工干预等.RWNN的隐含层和输入层之间的参数是在一个固定区间内随机生成,而隐含层和输出层之间的输出权值则通过解析法进行求解.增量构造方法从一个小的初始网络开始,逐渐添加新的隐含层节点以提升模型品质,直到满足预期性能目标.基于此,重点从基础理论、增量构造学习方法和未来开放研究方向等方面切入,全面综述增量RWNN的研究进展.首先介绍RWNN的基本结构、理论和分析;进一步重点介绍RWNN在增量构造学习方法上的各种改进及应用;最后指出RWNN增量构造学习未来开放的研究方向. 相似文献
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针对多柱塞阀配流往复式容积泵的结构特点,提出了通过使进液阀在排液行程阶段延迟关闭的方法来实现泵出口流量调节的目的。为探究这种新型流量调节方法的有效性,利用AMESim建立了仿真模型并进行了仿真分析。结果表明:以曲轴转角位置作为控制信号,从曲轴处于排液行程位置开始,控制各个柱塞腔进液阀依序延迟关闭一定的曲轴转角角度,可使已进入柱塞腔的部分液压介质经进液阀回流至液箱,进而使流经排液阀进入后续液压系统的流体体积减少,最终实现了流量调节目的。相较于现有的基于变频技术和电磁卸荷技术的流量调节方案,提出的新型流量调节方法可避免由于曲轴转速反复变化引起的泵动力端润滑质量下降以及由于卸荷阀反复启闭引起的后续液压系统压力波动频繁等问题。 相似文献
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