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非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法
被引量:
11
1
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.
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关键词
非线性动态系统
辨识
神经网络
WIENER模型
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职称材料
基于多分类支持向量机的智能辅助质量诊断研究
被引量:
5
2
作者
吴德会
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1689-1692,1696,共5页
在分析比较目前常用的质量辅助诊断方法局限性的基础上,提出了一种基于多分类支持向量机(SVM)的质量控制图智能诊断新方法。该方法以SVM技术为智能核心,较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量...
在分析比较目前常用的质量辅助诊断方法局限性的基础上,提出了一种基于多分类支持向量机(SVM)的质量控制图智能诊断新方法。该方法以SVM技术为智能核心,较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量诊断时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点。另一方面,通过结合投票法和决策树的基本思想,所提方法拓展出对控制图混合型异常模式的识别能力,从而提高了对质量过程诊断的全面性和准确性。与其它几种常见人工智能方法质量诊断的效果进行对比,实验表明,所提方法容易实现、诊断精度高,为实现小批量加工过程的在线质量诊断与控制提供可行的思路。
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关键词
小批量
质量诊断
多分类支持向量机
决策树
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职称材料
LS-SVM的非线性特征提取新方法及与PCA的关系研究
被引量:
1
3
作者
吴德会
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008年第7期1296-1300,共5页
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性特征提取新方法.先将线性特征提取公式表达成与LS-SVM回归算法中相同的形式;再根据SVM思想,将数据集由输入空间映射到高维特征空间,进而通过核技巧实现非线性特征提取.在理论上证明了所...
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性特征提取新方法.先将线性特征提取公式表达成与LS-SVM回归算法中相同的形式;再根据SVM思想,将数据集由输入空间映射到高维特征空间,进而通过核技巧实现非线性特征提取.在理论上证明了所提特征提取方法的结果与PCA方法具有一致性,是传统PCA的一种对偶形式,更适合高维特征数据集的提取.最后,通过近红外光谱数据集特征提取实例验证了在上述条件下该方法的优越性.
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关键词
最小二乘支持向量机
主成分分析
回归算法
特征提取
近红外光谱
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职称材料
题名
非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法
被引量:
11
1
作者
吴德会
机构
九江学院数字控制技术与应用江西省重点实验室
清华大学电力系统国家
重点
实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期1192-1196,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50705039)
中国博士后基金资助项目(20070420358)
文摘
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.
关键词
非线性动态系统
辨识
神经网络
WIENER模型
Keywords
nonlinear dynamic system
identification
neural network
Wiener model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于多分类支持向量机的智能辅助质量诊断研究
被引量:
5
2
作者
吴德会
机构
九江学院数字控制技术与应用江西省重点实验室
清华大学电机工程
与应用
电子
技术
系
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1689-1692,1696,共5页
基金
江西省科技项目(2007328)
国家自然科学基金(50705039)
文摘
在分析比较目前常用的质量辅助诊断方法局限性的基础上,提出了一种基于多分类支持向量机(SVM)的质量控制图智能诊断新方法。该方法以SVM技术为智能核心,较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量诊断时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点。另一方面,通过结合投票法和决策树的基本思想,所提方法拓展出对控制图混合型异常模式的识别能力,从而提高了对质量过程诊断的全面性和准确性。与其它几种常见人工智能方法质量诊断的效果进行对比,实验表明,所提方法容易实现、诊断精度高,为实现小批量加工过程的在线质量诊断与控制提供可行的思路。
关键词
小批量
质量诊断
多分类支持向量机
决策树
Keywords
small-batch
quality diagnosis
multi-class support vector machine(MSVM)
decision tree
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
LS-SVM的非线性特征提取新方法及与PCA的关系研究
被引量:
1
3
作者
吴德会
机构
九江
学院
清华大学电机系电力系统国家
重点
实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008年第7期1296-1300,共5页
基金
国家自然科学基金项目(70272032,70672096)资助
文摘
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性特征提取新方法.先将线性特征提取公式表达成与LS-SVM回归算法中相同的形式;再根据SVM思想,将数据集由输入空间映射到高维特征空间,进而通过核技巧实现非线性特征提取.在理论上证明了所提特征提取方法的结果与PCA方法具有一致性,是传统PCA的一种对偶形式,更适合高维特征数据集的提取.最后,通过近红外光谱数据集特征提取实例验证了在上述条件下该方法的优越性.
关键词
最小二乘支持向量机
主成分分析
回归算法
特征提取
近红外光谱
Keywords
least squares support vector machine(LS-SVM)
principle component analysis (PCA)
regression algorithm
fea- ture extraction
near-infrared(NIR) spectrometry
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法
吴德会
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
11
下载PDF
职称材料
2
基于多分类支持向量机的智能辅助质量诊断研究
吴德会
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
下载PDF
职称材料
3
LS-SVM的非线性特征提取新方法及与PCA的关系研究
吴德会
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008
1
下载PDF
职称材料
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