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模糊神经网络分类器的主动学习方法 被引量:4
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作者 胡静 高隽 杨静 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期241-246,共6页
针对模糊神经网络分类器设计过程中所遇到的样本采样与标注过程耗时、代价大的问题,提出了一个新颖的模糊神经网络分类器主动学习方法,以最小-最大边界法以及确定样本的不确定性阈值两个新概念为主动样本选择准则,确保选择其中信息量尽... 针对模糊神经网络分类器设计过程中所遇到的样本采样与标注过程耗时、代价大的问题,提出了一个新颖的模糊神经网络分类器主动学习方法,以最小-最大边界法以及确定样本的不确定性阈值两个新概念为主动样本选择准则,确保选择其中信息量尽可能大的样本进行标注,使得网络设计过程中对未标注样本的标注工作量和时间大为减少.实验结果表明,该方法与模糊神经网络的被动学习模型相比,训练样本数目大为减少,训练时间大大缩短. 展开更多
关键词 主动学习算法 模糊神经网络分类器 最小-最大边界法 不确定性阈值 模糊隶属度值
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基于概率-非概率混合可靠性模型的结构地震易损性分析 被引量:2
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作者 贾大卫 吴子燕 何乡 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2021年第4期90-99,共10页
在易损性分析中,存在对结构阈值的不确定性研究较少,对阈值的选择通常为规范中的数值,得到的破坏概率仅为固定数值等问题,文中同时考虑结构响应和阈值不确定性,建立一种基于概率-非概率混合模型的结构地震易损性分析方法。基于Opensees... 在易损性分析中,存在对结构阈值的不确定性研究较少,对阈值的选择通常为规范中的数值,得到的破坏概率仅为固定数值等问题,文中同时考虑结构响应和阈值不确定性,建立一种基于概率-非概率混合模型的结构地震易损性分析方法。基于Opensees建立桥梁有限元模型,选择最大支座纵向位移、最大桥墩柱弯曲延性作为衡量结构性能的工程需求参数,并被视为符合二元对数正态分布的概率随机变量;以混凝土应变作为反映结构极限状态的指标,利用增量动力分析法,获得工程需求参数阈值的样本数据,利用灰度理论得到阈值的取值区间,并将阈值视为非概率凸集变量;建立基于概率-非概率混合模型的二维性能极限状态方程,利用混合模型的可靠性分析法求解破坏概率,建立易损性曲线。为对比计算结果,将阈值分别拟定为服从对数正态分布的随机变量和固定数值,并通过蒙特卡洛法求解破坏概率,研究表明:通过概率-非概率混合模型可有效得到破坏概率的区间估计,从而弥补了传统研究中只能得到固定数值破坏概率的问题;不考虑阈值的随机性会对分析结果产生较大影响。 展开更多
关键词 地震易损性 概率-非概率混合模型 阈值不确定性 灰色理论 混合模型可靠性分析
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Effective model based fault detection scheme for rudder servo system
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作者 徐巧宁 周华 +2 位作者 喻峰 魏兴乔 杨华勇 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第11期4172-4183,共12页
The inherent nonlinearities of the rudder servo system(RSS) and the unknown external disturbances bring great challenges to the practical application of fault detection technology. Modeling of whole rudder system is a... The inherent nonlinearities of the rudder servo system(RSS) and the unknown external disturbances bring great challenges to the practical application of fault detection technology. Modeling of whole rudder system is a challenging and difficult task. Quite often, models are too inaccurate, especially in transient stages. In model based fault detection, these inaccuracies might cause wrong actions. An effective approach, which combines nonlinear unknown input observer(NUIO) with an adaptive threshold, is proposed. NUIO can estimate the states of RSS asymptotically without any knowledge of external disturbance. An adaptive threshold is used for decision making which helps to reduce the influence of model uncertainty. Actuator and sensor faults that occur in RSS are considered both by simulation and experimental tests. The observer performance, robustness and fault detection capability are verified. Simulation and experimental results show that the proposed fault detection scheme is efficient and can be used for on-line fault detection. 展开更多
关键词 rudder servo system fault detection nonlinear unknown input observer adaptive threshold
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