针对传统随机向量函数链接网络集成模型时多样性不足和泛化性能差的问题,提出一种改进的随机向量函数链接集成模型.首先,通过6种简单回归模型替代传统随机向量函数链接网络中的直接链接;其次,采用高斯过程回归(Gaussian process regress...针对传统随机向量函数链接网络集成模型时多样性不足和泛化性能差的问题,提出一种改进的随机向量函数链接集成模型.首先,通过6种简单回归模型替代传统随机向量函数链接网络中的直接链接;其次,采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)方法初始化隐含层参数,增强各基分类器的多样性;最后,使用不同的结合策略,集成具有差异性的基分类器得到预测模型.结果表明,改进的随机向量函数链接集成模型的预测精度明显高于其他传统集成模型,较传统随机向量函数链接网络具有更好的泛化性能.展开更多
提出一种用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构造函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)的滚动轴承故障诊断系统。介绍了相关原理和具体算法,并给出了滚动轴承故障诊...提出一种用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构造函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)的滚动轴承故障诊断系统。介绍了相关原理和具体算法,并给出了滚动轴承故障诊断系统模型。首先,采用LS-SVM模型核函数代替常规FLANN模型的扩展函数,避免了扩展函数选择的任意性;其次,利用LS-SVM学习模型得到FLANN权重系数,避免了BP方法多次迭代寻优存在的耗时长、局部极小及迭代设置初值依赖经验等不足;最后,构造了多层LS-SVM-FLANN结构,对多类滚动轴承故障进行诊断。具体实验表明,用LS-SVM构造FLANN的滚动轴承故障识别系统精度高、鲁棒性好、实现简单。展开更多
作为磨矿过程的主要生产质量指标,磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率,并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制,磨矿粒度的实时测量难以实现...作为磨矿过程的主要生产质量指标,磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率,并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制,磨矿粒度的实时测量难以实现.因此,磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而,目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿,其矿浆颗粒存在磁团聚现象,所采集的数据存在大量异常值,使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时,传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点,且单一模型泛化性能较差,现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此,本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks,RVFLN)的基础上,将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合,提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法,用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究,然后采用磨矿工业实际数据进行验证,表明其有效性.展开更多
认知诊断测验因具有传统测验所不具备的诊断功能而日益受到重视。当前多级评分认知诊断模型开发中,研究者采用不同的链接函数(link function)开发出不同的多级评分认知诊断模型。本研究基于局部或相邻类别链接函数(local or adjacent ca...认知诊断测验因具有传统测验所不具备的诊断功能而日益受到重视。当前多级评分认知诊断模型开发中,研究者采用不同的链接函数(link function)开发出不同的多级评分认知诊断模型。本研究基于局部或相邻类别链接函数(local or adjacent categories link function)的思想,开发出多级评分认知诊断模型LC-DINA。研究采用Monte Carlo模拟研究与实证应用研究相结合的方法,将新开发模型与已有模型进行比较并应用于国际数学与科学评估(TIMMS)中,为实际应用者提供借鉴。展开更多
在基于偶极子磁场分量梯度的水下磁异常定位方法中,三轴磁力计自身误差及两磁场坐标系配准误差等是限制水下定位精度的主要因素,因此有必要对其进行校正,补偿磁场分量梯度计测量值。建立了磁场分量梯度计的测量误差模型,提出了基于函数...在基于偶极子磁场分量梯度的水下磁异常定位方法中,三轴磁力计自身误差及两磁场坐标系配准误差等是限制水下定位精度的主要因素,因此有必要对其进行校正,补偿磁场分量梯度计测量值。建立了磁场分量梯度计的测量误差模型,提出了基于函数链接型神经网络(functional link artificial neural network,FLANN)和最小二乘法的磁场分量梯度计误差校正方法,给出了误差参数辨识及校正算法,数值仿真和实测数据证明了校正算法具有良好的收敛性,能显著地抑制磁场分量梯度测量误差,该校正方法为提高磁场分量梯度计性能提供了一种可行途径。展开更多
文摘针对传统随机向量函数链接网络集成模型时多样性不足和泛化性能差的问题,提出一种改进的随机向量函数链接集成模型.首先,通过6种简单回归模型替代传统随机向量函数链接网络中的直接链接;其次,采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)方法初始化隐含层参数,增强各基分类器的多样性;最后,使用不同的结合策略,集成具有差异性的基分类器得到预测模型.结果表明,改进的随机向量函数链接集成模型的预测精度明显高于其他传统集成模型,较传统随机向量函数链接网络具有更好的泛化性能.
文摘提出一种用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构造函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)的滚动轴承故障诊断系统。介绍了相关原理和具体算法,并给出了滚动轴承故障诊断系统模型。首先,采用LS-SVM模型核函数代替常规FLANN模型的扩展函数,避免了扩展函数选择的任意性;其次,利用LS-SVM学习模型得到FLANN权重系数,避免了BP方法多次迭代寻优存在的耗时长、局部极小及迭代设置初值依赖经验等不足;最后,构造了多层LS-SVM-FLANN结构,对多类滚动轴承故障进行诊断。具体实验表明,用LS-SVM构造FLANN的滚动轴承故障识别系统精度高、鲁棒性好、实现简单。
文摘作为磨矿过程的主要生产质量指标,磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率,并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制,磨矿粒度的实时测量难以实现.因此,磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而,目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿,其矿浆颗粒存在磁团聚现象,所采集的数据存在大量异常值,使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时,传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点,且单一模型泛化性能较差,现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此,本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks,RVFLN)的基础上,将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合,提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法,用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究,然后采用磨矿工业实际数据进行验证,表明其有效性.
文摘认知诊断测验因具有传统测验所不具备的诊断功能而日益受到重视。当前多级评分认知诊断模型开发中,研究者采用不同的链接函数(link function)开发出不同的多级评分认知诊断模型。本研究基于局部或相邻类别链接函数(local or adjacent categories link function)的思想,开发出多级评分认知诊断模型LC-DINA。研究采用Monte Carlo模拟研究与实证应用研究相结合的方法,将新开发模型与已有模型进行比较并应用于国际数学与科学评估(TIMMS)中,为实际应用者提供借鉴。
文摘在基于偶极子磁场分量梯度的水下磁异常定位方法中,三轴磁力计自身误差及两磁场坐标系配准误差等是限制水下定位精度的主要因素,因此有必要对其进行校正,补偿磁场分量梯度计测量值。建立了磁场分量梯度计的测量误差模型,提出了基于函数链接型神经网络(functional link artificial neural network,FLANN)和最小二乘法的磁场分量梯度计误差校正方法,给出了误差参数辨识及校正算法,数值仿真和实测数据证明了校正算法具有良好的收敛性,能显著地抑制磁场分量梯度测量误差,该校正方法为提高磁场分量梯度计性能提供了一种可行途径。
