基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测模型

通过对粗糙集和BP神经网络的分析研究,以专家系统为核心,提出了一种基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测模型;选取影响燃煤发热量的6个参数,利用粗糙集理论对原始信息表进行约简操作,去除冗余的属性和属性值,得到约简规则,并将其作为BP神经网络的输入,对燃煤发热量进行预测;通过分析对比线性回归方法和粗糙集神经网络方法,说明该模型能有效地简化神经网络的网络结构,减少网络的训练步数,提高网络的学习效率,能够较准确地对燃煤发热量进行预测。     

含离散和分布时变时延神经网络系统的指数稳定性

针对一类含有离散和分布时延神经网络,在神经激活函数较弱的约束条件下,通过定义一个更具一般性的Lyapunov泛函,使用凸组合技术,得到了新的基于线性矩阵不等式表示的指数稳定性判据.与现有结果相比,这些判据具有较小的保守性.仿真算例表明,得到的结果是有效的且保守性小.     

选矿过程工艺指标确定方法及应用

当前选矿生产实现了对个别工序工艺指标的优化控制,但各工序的工艺指标目标值仍然由选矿工程师根据入选原矿情况来确定,具有较大的模糊性与随意性,各工序之间不能有效协调,无法满足对更好综合生产指标的追求.因此,以某选矿厂为实际背景,设计了一套基于案例推理技术确定各工序工艺指标目标值的系统,为避免人工确定初始案例的缺点,采用动态自组织映射神经网络从历史数据中提取了若干初始案例,该系统与各工序原有的过程优化控制系统相配合在实际生产中取得了较好效果.     

二级倒立摆的Sugeno型模糊神经网络控制

为了提高二级倒立摆系统实时控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,设计了一种更有效率的基于Sugeno型模糊推理规则的模糊神经网络控制器.该控制器使用BP神经网络和最小二乘法的混合算法进行参数训练.能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则.通过与Mamdani型控制器的仿真对比及实际控制实验结果,表明该Sugeno型模糊神经网络控制器时二级倒立摆实验装置的控制具有良好的稳定性、快速性和较高的控制精度.     

基于混沌时间序列的变电站设备温度预测

变电站输变线路和设备的温度变化能够反映其老化、负载过高等引起的安全隐患.通过对变电站设备温度数据的非线性分析和预测,实现对设备的有效预警,将避免事故引起的巨大损失.对变电站已测温度数据建立时间序列,利用小数据量法验证变电站设备温度时间序列的混沌特性.研究基于RBF神经网络的混沌时间序列预测并与神经网络预测进行对比,单步预测与多步预测结果均优于神经网络预测.仿真结论证明了基于神经网络的混沌时间序列预测方法的有效性.     

永磁同步电机的自适应反演滑模变结构控制

针对永磁同步电机提出一种基于反演的PMSM自适应滑模控制方案.设计基于反演的滑模变结构位置控制器,通过RBF神经网络实现系统参数变化和外部负载扰动等引起的不确定上界值的在线辨识,减小滑模控制器的控制量,并引入饱和函数来减弱系统的"抖动"现象.理论分析和仿真结果对比表明,基于RBF神经网络的自适应反演滑模控制对参数变化和外部负载扰动具有很好的鲁棒性,永磁同步电动机获得了很好的跟踪效果.     

基于改进GA-BP和CNN的园区不可调控负荷预测研究*

在智能园区的虚拟电厂建设中,常规不可调控负荷的预测准确度直接影响虚拟电厂对园区内可调设备的调度。针对园区负荷中常规不可调控负荷的预测,通过改进遗传算法GA的编码方式和交叉、变异概率,提高了BP网络的全局搜索能力。使用改进的GA-BP与CNN、BP对同一历史负荷数据进行预测对比,以均方根误差、平均绝对误差作为预测精度评判指标。实验结果表明了改进GA-BP在负荷预测中相较于CNN与传统BP具有更高的预测准确度,同时验证了改进的GA-BP在常规不可调负荷预测中引入环境因素对预测准确度具有负面扰动作用。     

SAF-CNN：面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架（sparse acceleration framework of convolutional neural network, SAF-CNN）,通过软硬件协同设计的方法,从硬件加速器与软件推理框架2个角度进行联合优化.首先, SAF-CNN构建并行计算阵列,并且设计并行编解码方案,实现单周期多数据的传输,有效减少通信代价.其次,设计细粒度结构化块划分剪枝算法,于输入通道维度进行块内裁剪来获得稀疏且规则的权重矩阵,借此显著降低计算规模和DSP乘法器等资源占用.然后,提出一种兼容深度可分离卷积的输入通道维度动态拓展及运行时调度策略,实现输入通道参数灵活适配与逐通道卷积和逐点卷积的资源复用.最后,提出一种计算图重构及硬件算子融合优化方法,提升硬件执行效率.实验采用2种资源受限的低端FPGA异构平台Intel CycloneV与Xilinx ZU3EG,结果表明SAF-...     

基于RAW域的低光照图像质量增强方法

考虑原始图像(RAW图像)中的噪声未经过相机ISP的复杂非线性映射,更加容易建模,提出基于RAW域对低光照图像进行质量增强,以获得清晰的、高质量的图像.首先,将由相机传感器捕获的RAW图像进行线性插值,获得RGGB共4个通道的彩色图像,并模拟不同曝光程度的图像;其次,设计神经网络模型来学习不同曝光程度的RAW图像与正常曝光图像的映射关系,该神经网络采用了自编码器结构,并嵌入了通道注意力模块,以提取并增强图像中的纹理与细节特征;最后,在神经网络训练时,引入了结构相似性损失和梯度下降损失,引导网络生成与参考图像之间结构相似性和色彩关联性较高的高质量图像.该方法在SID数据集上进行了训练和测试,PSNR达到了29.738 0 dB,MPSNR达到了30.233 4 dB,均高于目前流行方法(如EnlightenGAN,Zero-DCE,SID,Residual和ALEN等);在主观质量方面,该方法生成的图像质量显著优于比较方法,无明显噪声和色斑伪影,颜色也更加真实细腻.