基于注意力模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物排放预测

氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention modular neural network,AMNN)的MSWI过程NO_(x)排放预测方法。首先,模拟脑网络“分而治之”处理复杂任务的特性,利用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法将待预测任务划分为多个子任务,从而降低预测任务复杂度;其次,针对各子任务,设计一种自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network,SOFNN)构建子模型,通过神经元增删机制和二阶学习算法提高子模型的学习效率和学习精度;然后,提出了一种基于注意力机制的子模型整合策略,进一步提高预测模型的泛化性能;最后,通过基准实验Mackey-Glass时间序列预测和北京某MSWI厂实际数据验证了AMNN的可行性和有效性。

层次模块化神经网络新方法研究

多个神经网络组成的系统有两种工作方式:其一是通过训练多个神经网络,以协同或竞争的方式来构建学习系统解决同一问题;其二则是将复杂问题分解成若干简单问题而后进行处理。应用分而治之的思想提出了一种层次模块化神经网络新方法———三层结构的模块化神经网络HMNN(HierarchicalModularNeuralNetwork)模型,在提高算法性能方面有一定优势,对比实验研究也表明该算法有效地提高了系统的泛化能力和算法稳定性。

基于模块化神经网络的动态联盟伙伴优化选择

动态联盟的关键问题是伙伴选择问题。本文构造了动态联盟伙伴选择问题的数学模型,提出了一种基于模块化神经网络的动态联盟伙伴选择的优化方法,实现了动态联盟伙伴的优化选择。

基于梯度的并行协作模块化神经网络体系结构

该文提出了一种基于梯度的并行协作模块化神经网络的体系结构 (GPCMNN) .它通过分解模块 ,根据梯度方法对学习样本空间自动分解 ,由子空间识别模块和子任务模块实现各子样本空间的识别和学习 ,集成模块将子样本空间结果集成得系统的输出 ,实现了复杂任务的自动分解、判定和模块化训练策略 .实验表明 ,该文提出的GPCMNN体系结构是可行的、有效的 ;与非模块化神经网络技术相比 ,提高了训练速度 ,改善了网络性能 .它具有高效并行的运行效率、便于硬件实现等特点 ,同时又保持了PCMNN[7] 算法的优点 ,改进了它的不足 .

面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型

随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一种自适应模块化神经网络结构模型(AMNN).首先,对训练数据集采用概率密度峰值聚类算法确定训练数据集的聚类中心,以此确定每个模块的训练样本集,然后每个模块采用训练BP神经网络算法,该算法可以利用分配来的训练样本数据自适应构建模块结构.实验结果表明,该模型相对标准的随机森林算法和传统单一全互连前馈神经预测心血管疾病准确率高,收敛速率快.

Chebyshev神经网络模块在铂电阻温度传感器非线性补偿中的应用

针对铂电阻温度传感器在应用中存在的非线性问题,提出了应用切比雪夫(Chebyshev)神经网络建立非线性补偿模型,并用与之对应的神经网络模块 SN9701实现的铂电阻温度传感器非线性补偿的硬件方法。以 pt100铂电阻温度传感器为例,介绍了非线性补偿的原理和网络的训练方法,给出了非线性补偿模型的数学表达式。结果表明,这种非线性补偿方法精度高、实时性好以及鲁棒性强等优点,对 pt100铂电阻温度传感器补偿后,在0～500℃范围内,可使各测量点非线性误差不大于0.02℃,有很好的应用价值。

基于模块化神经网络的铁水硅含量预测系统

目的提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉温.结果提高了学习效率和泛化能力,有效地改善了模型的预测精度.结论模块化神经网络铁水硅含量预测模型,将同类量进行了模块划分,通过对铁水硅含量预测,可提高炉温的控制精度和动态跟踪能力,具有结构简单、实时性好、预测精度高等特点.

基于模块化神经网络的汽车轮胎接触面压力模型

针对汽车轮胎与路面接触面压力测量问题,提出了一种基于模块化神经网络的轴载、胎压与接触面压力的关系模型.该模型首先将样本进行模糊聚类,针对不同的轴载、胎压信息,构造基于距离测度的隶属函数,通过模糊判别实现该信息子网络的在线选择,提高神经网络对信息处理的自适应性.对合肥市某公路的轴载检测样本的测试结果表明,基于模块化神经网络的接触面压力模型在精度上优于经验模型,环境适应性也有一定程度提高.

层次模块化模糊神经网络在铝电解故障诊断中的应用

目的针对铝电解故障发生机理及特点,提出采用层次模块化模糊神经网络实现对铝电解故障快速、有效检测的新方法.方法利用数据处理子模块,诊断子模块,决策子模块,从而对铝电解生产过程中的故障进行诊断.结果数据处理子网络实现了对数据的特征提取,优化了数据结构,将大结构的神经网络分解成多个小网络,并用决策神经网络对故障进行模式分类.结论该方法优化了大结构神经网络的学习性能,提高了故障检测的准确率,具有良好的实用价值.

遗传模块化神经网络的航空高光谱赤潮监测

研究对航空高光谱赤潮图像进行快速、准确地识别问题。传统单一BP网络在解决航空遥感高光谱图像大数据量问题时网络结构复杂、训练时间长、识别速度低。针对大数据量快速分析的需求,提出了一种集成结构的遗传模块化神经网络的航空高光谱赤潮识别方法。首先对学习任务进行划分,通过i/j分类方法组建训练样本集。然后,每个子神经网络模块仅仅针对特定小区域进行训练,为了避免传统BP网络在选择网络结构及参数时仅凭经验或反复大量实验的缺点,采用自适应遗传算法对网络结构及参数进行了优化。最后,通过模糊隶属度将分块学习的模块化神经网络进行集成。实验证明这种可以快速有效地对赤潮进行监测,为设计提供依据。

多层自适应模块化神经网络结构设计

针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑对信息的学习是有目的的选择不同功能模块中多个子模块协同学习的事实,提出一种多层自适应模块化神经网络结构设计方法.其实质是首先对所有的训练数据采用概率密度峰值快速聚类算法确定训练数据的聚类中心,以此确定模块化神经网络中功能模块的个数,其次采用条件模糊聚类实现对每个功能模块中子模块的划分并确定每个子模块的训练样本集;对功能模块中的每一个子模块采用训练误差峰值构造RBF网络的增长算法,该算法能根据分配来的训练样本自适应构建子模块结构;在子模块集成方面,采用基于距离测度的子模块集成方法,该方法能从不同的功能模块中选择不同的子模块对训练样本协同处理.该文提出的模块化神经网络结构设计方法只需要2个人工参数且学习速度提高了近10倍,在一定程度上实现了神经网络的黑箱效应.最后,文中基于人工数据集的复杂函数拟合问题、双螺旋分类问题以及真实数据集的回归问题进行了实验,并与当前国际流行的网络结构进行了对比,结果显示文中提出的模块化神经网络网络结构解决了全互连RBF网络难以应对的复杂问题,而且学习精度高,学习速度快,最终网络的泛化性能强.

基于模块化神经网络的轴承故障判断方法

提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法 .该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合 .首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块 ,用改进的BP算法判断有无故障 ,然后经分类网络模块确定其所属故障类型 .分类模块中的网络结构则通过对每类故障独立训练形成 .实验结果证明 ,与单一神经网络学习及判断结果相比较 ,本文提出的方法准确率更高 。

模块化神经网络子网的动态集成方法学研究

提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于:距离测度(绝对距离测度和相对距离测度);个体数目(有些全部参与集成,有些则是部分参与);集成策略和规则(数据驱动和数据/知识驱动)。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时,还提出了一种基于"一专多能"思想的子网训练方法。

一种基于模块化神经网络的场强预测方法

接收信号场强预测对无线通信网络的设计与规划非常重要.为此,提出了一种基于模块化神经网络的场强预测模型.对于给定的区域,选取一定数量的接收样本点,根据接收信号场强数据的分布特点,使用K均值(K-Means)聚类方法对全部样本点聚类,以实现对输入样本空间的分解,并建立对应的子神经网络模块.以某学校宿舍区域为例,选取了训练集和测试集样本点,通过对比单一神经网络模型和模块化神经网络模型的预测误差,发现模块化神经网络的预测结果优于单一神经网络,证明了所提出模型的有效性.

基于模块化回声状态神经网络光伏发电量预测

针对光伏发电的不确定性、间歇性给电力系统并网运行带来的安全问题,提出了一种基于模块化回声状态网络模型对发电量进行预测。首先利用模块化神经网络按季节建立预测子模型,再将子模型按相同日类型进行数据划分后,与平均气温一同作为样本,利用回声状态网络对子模型进行训练和发电量预测,最后集成输出结果。结果表明:此预测模型在日类型相同时预测误差较小,而在日类型不同时预测误差较大,但与ESN和BP预测模型相比均具有更高的预测精度和更快的预测速度。

基于粗糙集约简的模块化神经网络铁水硅含量预测系统

本文对影响炉温预测的数据进行了深入分析,利用粗糙集理论能够有效地降低特征的维数,同时采用模块化神经网络能将复杂问题分解为相对较为简单的若干子问题。利用粗糙集理论简化模块化神经网络的训练样本,消除冗余的数据,提供网络的收敛性,从而提高整个融合系统的效率。

基于模糊模块化神经网络的煤矿安全性评价

在合理选取煤矿安全性评判指标的基础上,运用模糊神经网络理论建立了煤矿安全性评价的模糊Modular神经网络模型,在开滦煤矿的实际应用表明了此模型用于煤矿安全性评价的可行性。

基于切比雪夫神经网络模块实现热电偶热电特性线性化

提出了利用切比雪夫 (Chebyshev)神经网络模块SN970 1对热电偶传感器非线性特性线性化的硬件实现方法 ,并介绍了SN970 1的训练方法。计算机仿真结果表明 ,利用该方法计算结果比常用的最小二乘拟合法更准确。该方法不仅提高了计算准确度 ,而且整个计算完全由硬件电路实现 。

模块化神经网络的Bayes子网集结新算法研究

针对模块化神经网络的重要命题——子网动态集成问题,提出一种基于改进的Bayes学习的子网集结新方法.首先从处理复杂问题能力、计算开销、训练误差限等级的合理性、逼近正确率的构造等方面分析了已有方法的不足.既而提出相应策略,其核心在于采用了简洁、相关性小的子网生成方法;同时以误差作为依据提出新的逼近正确率指标以确定子网的动态集结权值.仿真实验对两种改进方法的测试误差进行了比较研究,结果表明了改进方法的有效性.

模块化神经网络数据融合在谱线核测量中的应用

针对谱峰随不同干扰量漂移的问题,尝试使用模块化神经网络的信息融合对谱仪谱峰随温度、电压等干扰漂移进行数据融合。对谱仪峰位漂移,建立了融合的网络模型、算法及其学习方式。最后在建立的数学模型上对谱漂移试验数据进行计算和仿真。实验结果表明建立的数学模型有较好的精度,基于模块化神经网络的融合技术能运用在谱仪的谱峰漂移的数据融合中。