RBF网的动态设计方法

提出一种RBF网的动态设计算法 (DYNRBF方法 ) ,该算法有效地融合了ROLS算法和RAN网络的优点 ,不仅能动态调节RBF网的隐节点数 ,还能使网络的数据中心自适应变化 .该方法所设计的RBF网不仅具有较好的泛化能力 ,当训练样本集变化时也具有好的鲁棒性 .

神经网络的泛化理论和泛化方法

泛化能力是多层前向网最重要的性能 ,泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热点 .文中综述了神经网络泛化理论和泛化方法的研究成果 .对泛化理论 ,重点讲述神经网络的结构复杂性和样本复杂性对泛化能力的影响 ;对泛化方法 ,则在介绍每种泛化方法的同时 ,尽量指出该方法与相应泛化理论的内在联系 .

最小RBF网设计的进化优选算法及其在动力配煤过程状态预测建模中的应用

文中提出一种RBF网设计的进化优选算法 ,该算法能设计出满足给定学习精度的最小RBF网络 ,从而使所得到的RBF网具有较好的泛化能力。我们以煤灰软化温度预测为例 ,介绍了如何将该算法应用于动力配煤过程的状态预测建模。我们还把ESA算法与另外 2种最常见的RBF网设计方法 ,即聚类方法和OLS算法作了比较 ,结果表明 ,用进化优选算法设计的RBF网模型具有最好的泛化能力。

基于RBF网络的火电机组实时成本在线建模方法

针对火电厂实时成本建模问题,该文提出一种基于RBF网的在线建模方法,即资源优化网络,简称RON。RON能自动根据最近一段时间内的误差信息优化网络结构:如果当前网络不能实现新输入样本,则在线增加新隐节点,否则使用梯度法在线调节网络的隐节点数据中心和扩展常数。数据中心和扩展常数调整过程中还引入了隐节点的合并操作和删除操作。进一步介绍了火电厂实时成本建模方法,包括网络结构的确定,及如何获取训练样本。仿真实例表明,RON对能较好地适应对象参数的时变特性,并对训练样本集变化具有较好的鲁棒性。

梯度算法下RBF网的参数变化动态

分析神经网络学习过程中各参数的变化动态,对理解网络的动力学行为,改进网络的结构和性能等具有积极意义.本文讨论了用梯度算法优化误差平方和损失函数时RBF网隐节点参数的变化动态,即算法收敛后各隐节点参数的可能取值.主要结论包括:如果算法收敛后损失函数不为零,则各隐节点将位于样本输入的加权聚类中心;如果损失函数为零,则网络中的冗余隐节点将出现萎缩、衰减、外移或重合现象.进一步的试验发现,对结构过大的RBF网,冗余隐节点的萎缩、外移、衰减和重合是频繁出现的现象.

RBF网学习的进化优选算法

讨论了用正交最小二乘算法训练RBF网的不足之处 ,然后引入了选择路径的概念 ,在此基础上 ,提出了RBF网隐层节点选取的进化优选算法 .仿真结果表明 ,在不同的精度要求下 ,用进化优选算法均能设计出比正交最小二乘算法更小的RBF网 .

非线性系统RBF网在线建模的资源优化网络方法

提出了一种RBF网非线性动态系统在线建模的资源优化网络(RON)方法.RON在资源分配网络的学习过程中引入了滑动窗口和网络结构在线优化的思想,使网络能根据最近一段时间内的误差信息自动实现网络结构优化,从而使RBF网既能在线适应对象的变化,又能使网络规模维持在较小水平,并保证了网络的泛化能力.使用滑动窗口技术使RON对学习参数变化具有较好的鲁棒性,并更易收敛.三个标准例子演示了算法的有效性.

面向自动化类本科生的“人工智能”课程教育教学改革

本文针对本科生“人工智能”课程研究设计了全周期教学改革方案,并从教学目标、教学内容、教学方法、教学案例、教学评价等方面研究了新时代面向本科生的“人工智能”课程教学改革思路和方法,认为将价值塑造、知识传授和能力培养三者融为一体的教学目标更有利于教学工作开展。

基于模糊与PID混合算法的制浆蒸煮过程控制

本文在分析蒸球蒸煮过程数学模型的基础上 ,提出了基于模糊与 PID的混合算法 ,在小偏差时使用改进的 PID算法 ,在大偏差时使用模糊控制算法 .该算法用于某造纸厂六个蒸球的工业曲线跟踪控制后 ,在系统存在较大干扰的情况下 。

基于AP和BP神经网络算法的手写数字识别

针对现有的手写数字识别技术不适合大规模应用的问题,提出了一种基于AP和BP神经网络的快速手写数字识别算法。首先对预处理后的样本通过AP算法(affinity propagation)聚类消除冗余,重新构造样本空间;然后构造BP(误差反向传播)神经网络模型,学习测试集合样本。采用UCI机器学习数据库中的数据进行实验,结果表明,算法的识别正确率可达96.10%,高于BP神经网络算法的识别正确率94.88%,且执行时间约为后者的10%,具有较高的实用价值。

南极科考支撑装置电源系统控制策略

针对南极科考支撑装置中发电机组在极地高原低气压、缺氧的条件下运行这一情况,采用大量的高原试验来确定发电机组的运行参数。同时,为了保证发电机组的高可靠性,提出了采用循环队列的控制策略。该策略采用循环调用的方式调度发电机,为每台发电机独立编号。发电机组在西藏高原的测试结果以及在Dome A地区的运行结果表明,该控制策略可以有效地保证电源系统发电机组的可靠运行。

从课堂教学到项目教学的跨越——双轨并行的程序设计教学改革探索与实践

构建工科非计算机专业教学改革的总体设计,提出"课堂授课+项目研讨"双轨并行的计算机语言研讨型教学新模式,从教学目标、教学导向、授课项目和成绩评价方面具体阐述该教学模式在内容和形式上的实施过程、特点。

超短期太阳辐照度多模型预测

为了提高太阳辐射预测精度,提出了1种超短期混合预测模型。该模型用非线性方法集成多个子模型,从而克服了单一模型的局限性,提高了整体预测性能。预测时,首先将历史太阳辐射值转换为晴空系数,消除太阳位置对辐射值的影响;然后根据相关性分析,将转换的晴空系数输入各子模型,并将子模型的预测结果非线性集成。最后,将预测的晴空系数转换为目标水平总辐照度。实验结果表明:所提出的混合模型性能优于单一预测模型,非线性集成方法优于传统的平值加权集成方法,且整体预测均方差相对持续模型提高了约60%。

南极科考智能支撑平台监控系统的设计与实现

南极科考智能支撑平台是由我国首座独立自主研发使用于极端条件下的能源支撑平台。针对低温低压的特殊环境,为了确保关键器件能够正常工作。系统的可靠性及安全性变得尤为重要,因此监控系统采用了温度控制、冗余设计等策略。从系统硬件选型、搭建进行了详细分析并加以实验验证,从而确保系统成功运行。

两栖战车海上射击海浪环境的实时仿真研究

两栖战车在海上射击时 ,由于受到海浪的影响 ,精确射击难以实现。这一问题的解决需要研究海浪对战车及其火控系统的影响。因此 ,必须有一个较理想的海浪信号来研究上述问题。海浪的实时仿真可以解决这个问题。本文采用两种改进的方法对海浪进行数值模拟 ,得到了比较满意的仿真结果 ,并在此基础上 ,考虑了海浪对海上战车的影响。

“程序设计与算法语言”实践课程中的项目教学

"程序设计与算法语言"是为工科新生开设的一门实践性课程,其项目教学能提高学生自主学习与解决问题的能力,有助于改变学生侧重于书本的学习惯性并尽快适应大学的学习方式。本文阐述了项目教学中项目选题、管理方式与评价方法等;通过统计数据说明项目教学的有效性,以及它对学生未来学习的促进。

面对真情境解决真问题的混合式教学

针对大学工科非计算机专业的程序设计基础课程与前沿领域脱节的现状,提出将科研前沿与工程实践案例融入教学,构建6步骤教学方法,结合混合式教学的优势,阐述整合教学内容后的教学过程,并说明取得的教学成效。

工业锅炉汽包水位模糊自适应PID控制系统

锅炉汽包水位控制系统是火力发电厂中的一个重要的热工控制系统,汽包水位的控制大多采用常规PID控制方式,由于其控制参数是固定不变的,不能进行在线调整,其控制效果往往难以满足要求。将模糊控制的方法应用到工业锅炉PID控制系统的参数调节中去,实现了PID参数的自适应调节。这种方法已经运用到苏钢3号炉的控制系统中,取得了良好的效果。

基于物联网的大场景智能照明监控系统中心软件设计与实现

设计了一个集合基本的开关控制、定时控制、光控,实时信息监测、故障自动报警、信息查询和系统管理于一体的基于物联网的大场景智能照明监控系统中心软件。对监控系统中心软件的设计中模块的划分、电力线载波通信、GPRS通信、控制任务的制定和执行进行了详细的描述。监控软件符合大场景智能照明系统的监控要求,是一个智能化的监控系统中心软件。