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考虑测量不确定性的ANN-Wiener过程加速退化试验评估
1
作者 李小璐 锁斌 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期87-92,98,共7页
考虑加速退化试验过程中关键性能参数的测量不确定性,将测量不确定性处理为区间数,并建立一种结合人工神经网络与Wiener过程的区间加速退化数据可靠性评估方法。基于ANN-Wiener过程构建加速退化数据的负对数似然函数,采用遗传算法建立... 考虑加速退化试验过程中关键性能参数的测量不确定性,将测量不确定性处理为区间数,并建立一种结合人工神经网络与Wiener过程的区间加速退化数据可靠性评估方法。基于ANN-Wiener过程构建加速退化数据的负对数似然函数,采用遗传算法建立负对数似然函数未知参数的求解方法,最终实现了区间加速退化试验的可靠性评估。通过激光器的加速退化试验,对该方法进行验证,比较该方法与其他方法评估得到的可靠度和真实可靠度的绝对误差,结果表明,基于ANN-Wiener过程对可靠度的评估结果更准确,且考虑到测量不确定性因素的影响,得到激光器可靠度的保守和乐观估计。相同可靠度的情况下,忽略测量不确定性时的评估时间晚于保守估计的评估时间,会导致产品预防维护时机的推迟,增大产品运行过程中的失效风险,增加因产品失效而造成的损失。 展开更多
关键词 加速退化试验 wiener过程 测量不确定性 人工神经网络 遗传算法
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Least Action Trajectory in Neural Networks
2
作者 Ellison C. Castro Bhazel Anne R. Pelicano 《Open Journal of Applied Sciences》 2013年第3期6-8,共3页
The study of complex networks had developed over the years to include systems such as traffic, predator-prey interactions, financial market, and even the world wide web. Complex network studies encompass biology, chem... The study of complex networks had developed over the years to include systems such as traffic, predator-prey interactions, financial market, and even the world wide web. Complex network studies encompass biology, chemistry, physics, and even engineering and economics [1-6]. However, the dynamics of such complex networks are yet to be understood fully [7,8]. In this paper, we will be focusing mostly on the possible learning ability in a complex network. To do this, an optimization process is used via Wiener process [9,10]. It is apparent from the sample lattice shown that the final position was not a basis of the transition probability, or it was never used to calculate the probability, since the transition probability only considers the current position. The final point is reached because of the orientation of the edges, where each edge is facing the final point, an aspect of the nervous system (afferent and efferent nerves) [11-13]. No matter how random the orientation of the neurons is, each directs to the central nervous system for processing and is transmitted away for reaction. 展开更多
关键词 neural networkS Optimization wiener PROCESS
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STABILITY ANALYSIS OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS UNDER RANDOM PERTURBATION
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作者 廖桂生 焦李成 保铮 《Journal of Electronics(China)》 1992年第4期321-326,共6页
Based on the theory of stochastic differential equation,the stability of a kind ofcontinuous-time generalized Hopfield neural networks with white noise perturbation is studiedin the paper,and the related stability cri... Based on the theory of stochastic differential equation,the stability of a kind ofcontinuous-time generalized Hopfield neural networks with white noise perturbation is studiedin the paper,and the related stability criteria and design requirements of neural networks areestablished. 展开更多
关键词 HOPFIELD neural networks Stability analysis Stochastic differential EQUATIONS wiener process
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基于Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型的非线性动态过程完整建模方法
4
作者 王珠 刘志辉 肖既磊 《化工自动化及仪表》 CAS 2023年第5期652-659,共8页
基于Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型提出Wiener结构神经网络(WienerNN)模型和Wiener-Hammerstein结构神经网络(WHNN)模型,推导了Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型的泛化能力,并给出了模型神经网络化的全过程。将所推导出的Wiene... 基于Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型提出Wiener结构神经网络(WienerNN)模型和Wiener-Hammerstein结构神经网络(WHNN)模型,推导了Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型的泛化能力,并给出了模型神经网络化的全过程。将所推导出的WienerNN模型和WHNN模型用于单变量和多变量非线性动态过程建模,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 非线性动态系统 神经网络 wiener模型 wiener-Hammerstein模型
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基于Wiener核和BP神经网络的非线性模拟电路故障诊断 被引量:28
5
作者 林海军 张礼勇 +2 位作者 任殿义 康辉 顾耕 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1946-1949,共4页
研究提出基于非线性电路的Wiener核和BP神经网络的故障诊断方法。在输入为高斯白噪声的情况下,对输入、输出信号进行采样,通过计算各阶相关函数的方法得到正常及各种故障状态下非线性电路的Wiener核。把该核作为状态特征并进行适当的预... 研究提出基于非线性电路的Wiener核和BP神经网络的故障诊断方法。在输入为高斯白噪声的情况下,对输入、输出信号进行采样,通过计算各阶相关函数的方法得到正常及各种故障状态下非线性电路的Wiener核。把该核作为状态特征并进行适当的预处理,与对应的状态一起组成BP神经网络的输入和输出样本来对神经网络进行训练,从而实现对模拟非线性电路的故障诊断。文中给出了Wiener核的数字计算方法和诊断神经网络的建立方案,并通过诊断实例加以验证。 展开更多
关键词 wiener 神经网络 非线性电路 故障诊断 相关函数
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基于WIENER模型的压电陶瓷神经网络动态迟滞模型的研究 被引量:15
6
作者 党选举 谭永红 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2701-2703,2716,共4页
从频域的角度分析,一般认为迟滞特性的形成是由于对输入信号进行了相位滞后而造成,从而形成了输入和输出的多值对应关系,但直接从相位滞后角度所建立的迟滞模型主要是对迟滞环中的主环进行逼近。该文给出了多值对应的迟滞特性的新解释,... 从频域的角度分析,一般认为迟滞特性的形成是由于对输入信号进行了相位滞后而造成,从而形成了输入和输出的多值对应关系,但直接从相位滞后角度所建立的迟滞模型主要是对迟滞环中的主环进行逼近。该文给出了多值对应的迟滞特性的新解释,提出迟滞特性是由形成多值对应的相位滞后部分和动态非线性部分串联组成。采用改进的Wiener模型建立压电陶瓷的迟滞回环特性模型,仿真和实验结果表明在描述压电陶瓷的多值对应、动态特性及非线性特性方面,所提出的神经网络动态迟滞模型具有较高的精度。 展开更多
关键词 压电陶瓷 相位滞后 动态迟滞特性 wiener模型 神经网络
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一种基于动态人工神经网络的Wiener模型辨识 被引量:9
7
作者 李世华 吴福保 李奇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期92-95,共4页
提出了一种新的辨识模型对Wiener模型进行辨识.该模型由一线性动态神经元串联一静态BP网络模型组成.利用线性动态神经元对Wiener模型的线性动态部分建模,利用静态BP网络逼近模型的静态非线性部分.并且给出了统一的BP辨识算法.仿真结果... 提出了一种新的辨识模型对Wiener模型进行辨识.该模型由一线性动态神经元串联一静态BP网络模型组成.利用线性动态神经元对Wiener模型的线性动态部分建模,利用静态BP网络逼近模型的静态非线性部分.并且给出了统一的BP辨识算法.仿真结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 人工神经网络 系统辨识 wiener模型
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非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法 被引量:11
8
作者 吴德会 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1192-1196,共5页
提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结构,使网络权值对应于相应的Wiene... 提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结构,使网络权值对应于相应的Wiener模型参数;并推导了基于反向传播的网络权值调整方法.最后,通过网络迭代训练,可同时得到线性动态子环节和非线性静态增益的模型参数.通过一个Wiener模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法切实可行. 展开更多
关键词 非线性动态系统 辨识 神经网络 wiener模型
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基于Wiener模型的混沌系统辨识与控制研究 被引量:1
9
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2001年第3期227-230,共4页
本文采用 Wiener模型来辨识混沌系统 ,利用扩展 Kalm an滤波算法加快辨识过程 .在此基础上 ,设计非线性广义预测控制算法对混沌系统加以控制 ,引入增量因子改善了动态过渡过程特性 .大量的辨识和控制仿真验证了本文的有效性 .
关键词 wiener模型 广义预测控制 神经网络 系统辨识 混沌系统
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基于神经网络的Wiener系统故障检测方法 被引量:1
10
作者 沈艳霞 朱嵘嘉 纪志成 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第A02期95-99,共5页
针对一类线性部分严格正定且非线性部分可逆的Wiener模型,提出了基于神经网络参数估计的系统线性部分故障检测方法.引入卡尔曼滤波器滤除系统未知干扰和噪声,并将Wiener模型转化为ARMA模型,计算得到线性部分参数;神经网络在线估计系统... 针对一类线性部分严格正定且非线性部分可逆的Wiener模型,提出了基于神经网络参数估计的系统线性部分故障检测方法.引入卡尔曼滤波器滤除系统未知干扰和噪声,并将Wiener模型转化为ARMA模型,计算得到线性部分参数;神经网络在线估计系统线性部分的参数,通过参数估计值与实际值的比较检测系统故障.仿真实例证明了该方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 wiener模型 卡尔曼滤波算法 神经网络 参数估计 故障检测
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基于Lag-SBP的Wiener型非线性系统的辨识方法 被引量:3
11
作者 许自富 李嗣福 陈宗海 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第8期1053-1055,共3页
给出了Wiener型非线性系统的一种新的辨识方法。采用Laguerre函数与静态BP网络相结合构成Wiener型非线性系统的模型,并给出此模型参数递推辨识算法。这种模型参数辨识不需要实际系统的阶次和时延先验知识,对实际系统阶次和时延变化有较... 给出了Wiener型非线性系统的一种新的辨识方法。采用Laguerre函数与静态BP网络相结合构成Wiener型非线性系统的模型,并给出此模型参数递推辨识算法。这种模型参数辨识不需要实际系统的阶次和时延先验知识,对实际系统阶次和时延变化有较强的鲁棒性。数字仿真验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 Lab-BP wiener型非线性系统 辨识方法 LAGUERRE函数 人工神经网络
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基于Hammerstein-Wiener模型的连续搅拌反应釜神经网络预测控制 被引量:11
12
作者 满红 邵诚 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2275-2280,共6页
针对化工过程中广泛使用的连续搅拌反应釜(CSTR),提出一种基于神经网络的模型预测控制策略,采用分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法,在此基础上建立线性自回归模式(ARX)结构和高斯径向基神经网络串联的非线性... 针对化工过程中广泛使用的连续搅拌反应釜(CSTR),提出一种基于神经网络的模型预测控制策略,采用分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法,在此基础上建立线性自回归模式(ARX)结构和高斯径向基神经网络串联的非线性预测控制器。利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性神经网络预测控制算法。对CSTR的仿真结果表明,该方法能够更有效地跟踪控制反应物浓度。 展开更多
关键词 HAMMERSTEIN-wiener模型 最小二乘支持向量机 BP神经网络 非线性预测控制
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基于RBF和优化Wiener模型的轴承剩余寿命预测 被引量:4
13
作者 周建民 高森 +2 位作者 张龙 李家辉 熊文豪 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第2期246-253,共8页
针对滚动轴承寿命准确预测缺乏表征其健康状态的可靠退化指标的问题,提出径向基(RBF)神经网络及带有漂移参数的维纳(Wiener)模型进行剩余寿命预测。首先,使用小波包奇异谱熵提取轴承振动信号初始特征;其次,利用早期无故障样本特征和失... 针对滚动轴承寿命准确预测缺乏表征其健康状态的可靠退化指标的问题,提出径向基(RBF)神经网络及带有漂移参数的维纳(Wiener)模型进行剩余寿命预测。首先,使用小波包奇异谱熵提取轴承振动信号初始特征;其次,利用早期无故障样本特征和失效样本特征训练RBF神经网络模型,将已提取特征全寿命数据输入到RBF神经网络模型,计算隶属度,作为轴承退化指标;最后,根据滚动轴承的退化轨迹,选择不同Wiener模型进行退化建模,根据AIC信息准则和对数似然值选择合适的模型,利用极大化轮廓似然函数在线更新模型参数,预测轴承寿命。结果表明,所提出的轴承退化指标能够表征健康状态,基于该退化指标的Wiener模型能够准确预测轴承的剩余寿命。 展开更多
关键词 滚动轴承 维纳过程 剩余寿命预测 RBF神经网络
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一种基于Wiener模型的非线性预测控制
14
作者 史芸 田学民 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第4期387-390,共4页
提出了一种基于Wiener模型的非线性预测控制方法.通过引入非线性部分的广义回归网络逆模型,将非线性预测控制转化为线性预测控制,用线性优化算法解决非线性预测控制问题,避免了复杂的非线性优化.仿真实验表明了该方法的有效性.
关键词 非线性预测控制 wiener模型 广义回归网络 逆模型
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基于Wiener模型的非线性预测控制研究
15
作者 赵红 《中国测试技术》 2008年第4期81-83,95,共4页
针对复杂的非线性预测控制问题,提出了一种基于Wiener模型的非线性预测控制方法。通过引入非线性部分的广义回归网络逆模型,将非线性预测控制转化为线性预测控制,用线性优化算法解决非线性预测控制问题,避免了复杂的非线性优化。该方法... 针对复杂的非线性预测控制问题,提出了一种基于Wiener模型的非线性预测控制方法。通过引入非线性部分的广义回归网络逆模型,将非线性预测控制转化为线性预测控制,用线性优化算法解决非线性预测控制问题,避免了复杂的非线性优化。该方法具有良好的控制效果,算法简单且易于实现。两个仿真实例也表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性 预测控制 wiener模型 广义回归网络 逆模型
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一种含控制滞后的Wiener模型的辨识方法
16
作者 朱彤蒋 静坪 喻江 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1997年第2期81-86,共6页
研究了含控制滞后Wiener模型的辨识.在一定条件下,这一模型满足一组回归函数.利用Fourier级数部分和可以求得回归函数在若干点上的估计.基于这些估计值可以决定控制滞后步数,进而辨识线性子系统和非线性映射的参数.
关键词 wiener模型 系统辩识 傅里叶函数 神经网络
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船用柴油机转速控制系统辨识及自适应控制技术仿真研究 被引量:2
17
作者 石勇 宋恩哲 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1078-1083,1100,共7页
船用柴油机具有非线性和时变性,而传统PID控制器无法优化参数,以适应柴油机不同工况下的调速控制要求。因此,为实现柴油机转速自适应控制,一种基于BP神经网络参数优化和Wiener神经网络模型辨识器的PID自整定控制器被提出。在该控制器中... 船用柴油机具有非线性和时变性,而传统PID控制器无法优化参数,以适应柴油机不同工况下的调速控制要求。因此,为实现柴油机转速自适应控制,一种基于BP神经网络参数优化和Wiener神经网络模型辨识器的PID自整定控制器被提出。在该控制器中,柴油机非线性模型采用Wiener模型描述,并通过神经网络算法优化辨识。利用辨识的模型求出被控对象输出对控制输入变化的灵敏度信息,并用于优化PID参数,提高了参数收敛速度。此外,在该控制器的优化目标评价函数引入相对偏差,以满足不同转速下的控制误差。利用dSPACE开发了该控制技术的半物理仿真平台,仿真在50%额定负荷,柴油机转速交替从1100(RPM)变化到1500(RPM)过程下,采用自适应控制器,速度波动率小于0.81%,稳态响应时间小于6.5s,模型仿真验证该自适应控制可满足的柴油机转速控制要求。 展开更多
关键词 船用柴油机 BP神经网络 速度控制 wiener神经网络 自适应控制器
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基于神经网络和维纳滤波的半盲离焦图像复原 被引量:4
18
作者 李征 苏理云 +2 位作者 马洪 琚生根 杨舰 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期39-40,共2页
本文提出了一种基于小波神经网络和维纳(Wiener)滤波的半盲离焦图像复原算法,首先提取训练图像的小波域特点参数向量,将该参数用来训练小波神经网络,利用训练好的网络估计图像离焦模糊参数。由离焦模糊参数获得点扩展函数,然后用Wiener... 本文提出了一种基于小波神经网络和维纳(Wiener)滤波的半盲离焦图像复原算法,首先提取训练图像的小波域特点参数向量,将该参数用来训练小波神经网络,利用训练好的网络估计图像离焦模糊参数。由离焦模糊参数获得点扩展函数,然后用Wiener滤波完成图像的复原。实验结果表明:该方法能有效地估计离焦模糊参数和复原模糊图像。 展开更多
关键词 离焦图像复原 小波变换 小波神经网络 wiener滤波
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基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法 被引量:12
19
作者 李云红 伊欣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2060-2067,共8页
分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量。首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声... 分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量。首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值。然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正。最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像。结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9dB。该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量。 展开更多
关键词 斑点噪声 维纳滤波 脉冲耦合神经网络 小波变换
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啮齿动物群落多样性对气候变化滞后效应的研究 被引量:7
20
作者 卢志宏 武晓东 +2 位作者 杨素文 李燕妮 叶丽娜 《中国草地学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期85-90,共6页
以阿拉善典型温性荒漠为试验区,选取不同放牧干扰下2009~2014年4~7月啮齿动物群落ShannonWiener指数和2006~2014年气象因子,分别建立BP神经网络模型,模拟啮齿动物群落Shannon-Wiener指数对气候变化的滞后响应。结果表明:不同放牧干扰... 以阿拉善典型温性荒漠为试验区,选取不同放牧干扰下2009~2014年4~7月啮齿动物群落ShannonWiener指数和2006~2014年气象因子,分别建立BP神经网络模型,模拟啮齿动物群落Shannon-Wiener指数对气候变化的滞后响应。结果表明:不同放牧干扰下BP神经网络模型预测效果不同(拟合优度分别为0.9499、0.9442和0.8678),轮牧干扰优于禁牧和过牧;啮齿动物群落Shannon-Wiener指数对气候变化的响应存在明显的滞后效应,禁牧、轮牧、过牧干扰下分别滞后3个月、3个月、1个月;根据滞后效应和滞后时间,可以提前预测不同放牧干扰下Shannon-Wiener指数的变化趋势,继而为鼠害防治工作提供理论指导。 展开更多
关键词 BP神经网络 啮齿动物 SHANNON-wiener指数 滞后效应
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