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971.
RBF神经网络的混合微粒群学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析RBF神经网络的结构特点基础上, 定义一个布尔向量L作为网络的结构参数, 与原来RBF神经网络的隐节点参数集一起构成了新的RBF网络隐节点参数集{c,σ, L}, 并给出了一个新的RBF网络输入输出关系表达式;采用一种混合协同微粒群算法同时对RBF网络拓扑结构和隐层节点参数进行优化设计,并将输出线性参数集分离后采用最小二乘法进行优化设计,简化了优化空间,加速了算法的收敛速度. 相似文献
972.
基于BP神经网络的故障诊断技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率. 相似文献
973.
负载均衡在校园网的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
负载均衡是一种策略,可使多台网络设备在应用压力较大的时候,分流繁重的计算或I/O任务,从而提高系统整体性能,以确保网络的稳定运行.随着网络信息流量的指数级的增加,使得保护网络安全的防火墙成为网络使用的瓶颈并制约着网络的实际应用,以及影响网络的性能和扩展性.同时防火墙也可能成为整个网络系统的单一故障点,降低防火墙的可用性.负载均衡技术应用于两台以上的防火墙集群服务,采用自适应动态负载均衡方式,是提高防火墙的可用性、处理能力和吞吐量的一种适用而有效的方案. 相似文献
974.
975.
976.
针对换热器的复杂非线性特征,利用一种模糊RBF神经网络结构,对其网络学习算法进行部分改进,并用于解决换热器的建模问题。采用模糊RBF神经网络不仅符合人的思维推理方式,也提高了神经网络的学习泛化能力,在改进的学习算法中通过学习率的值的不断变化和添加动量项,可以使学习速度加快,提高了辨识换热器模型的准确性。通过与传统的学习算法的仿真比较,验证了所提出的改进学习算法在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果。 相似文献
977.
978.
目前大多数仿真系统采用流量发生器等模拟l离散事件的发生,为了充分模拟网络环境中分布式系统各子系统的并发运行和彼此之间依据算法的实时交互,设有虚拟局域网VLAN的IEEE802.1Q协议。提出一种改进NS2模拟局域网分布式系统实际运行的在线仿真的集成方法,将各分布式应用对象移植为NS2的C++扩展对象,执行实际算法,构造一个模拟中心调度对象,管理各分布式对象的并发运行、转发各分布式对象之间的消息交给NS2以模拟其网络延迟,与领域仿真软件交换数据等。对NS2中共享式以太网协议模块改造,添加VLAN802.1Q协议模块,分别实现对交换式局域网和多播报文的模拟。变电站自动化系统的通信网络仿真实验结果,验证了在线仿真方法是有效的、所扩展的NS2模块是正确的。 相似文献
979.
ACO—BP在神经网络训练中的研究与应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对神经网络收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,可将蚁群算法与人工神经网络相融合的方法来解决,但容易出现训练时间与训练精度、泛化能力之间的矛盾.为解决上述矛盾,提出将蚁群优化算法与反向传播算法相融合共同完成神经网络训练的方法.算法首先采用蚁群优化算法对网络权值进行整体寻优,克服反向传播算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优的权值为初值,采用反向传播算法做进一步的寻优,克服单一训练网络时间较长、精度不高的缺点.最后对ACO-BP与反向传播算法进行了比较,给出两种算法在不同隐结点数目下的检验误差值和两种网络在矿选指标中的应用效果.通过对实验结果的分析.表明ACO-BP算法要优于反向传播算法. 相似文献
980.
基于模糊神经网络的变换器自适应控制方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种新型的基于模糊神经网络自适应PI调节电流控制电压型PWM变换器方法.结合了模糊神经网络控制与PI控制器,根据三相电流比较产生的三相电流误差和电流误差变化率,自动调整P、I参数,提高了电流的控制精度和变换器的动态性能.采用MATLAB/Simulink对常规PI控制器和模糊神经网络自适应PI控制器进行了仿真对比.仿真结果表明了采用模糊神经网络自适应PI控制器,其系统输出的误差及误差变化要小,系统的跟踪精度得以提高,动态性能得到改善. 相似文献