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, 1997 文中将模糊系统与神经网络相结合,集模糊系统较强知识表达能力与神经网络强大自学习能力于一体,探索模糊化处理、模糊规则的获取和模糊逻辑推理用神经网络实现的模糊神经网络技术,并以储集层油气评价为线索来阐述了模糊神经网络的理论 ...
李士伦, 冉启全
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, 2017 本发明涉及一种基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法，包括以下步骤：搜集基准的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，建立BP神经网络模型；将待诊断的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，输入到所述BP神经网络模型，进行故障诊断。本发明通过将BP神经网络与粗糙集算法结合，先利用粗糙集理论有效的降低泵功图样本特征的维数，再利用约简后样本特征构造BP神经网络识别器，简化BP神经网络结构，减少BP神经网络识别器学习和运行的时间 ...
李世超, 于海斌, 尚文利, 曾鹏
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, 1990 人工神经元网络的研究与应用正引起国际学术界的广泛关注。本文从计算机视觉的角度出发，以姿态测定和不变性识别为应用背景，对人工视神经元网络的技术与应用进行了有益的探索和研究。首先，本文详细地研究和分析了是最典型的人工神经网络－BP网络，对其学习算法、结构设计及参数影响等问题给出了实验结果和理论说明，并在此基础上提出了BP网络的一般设计原则。其次，本文针对BP算法的两个主要问题：训练慢的易陷入局部区域最小，提出了渐进分类法，设计了级联形式的网络结构，这样使得BP网络的训练速度大为提高 ...
张可可
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变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性
四川大学学报. 自然科学版, 2011 本文讨论了随机变时滞Cohen-Grossberg神经网络的矩指数稳定性.利用Ito公式、时滞微分不等式和神经网络的特征,作者导出了这类神经网络矩指数稳定性的代数条件并给出了一个说明性实例.
牛健人, 张子芳, 徐道义, 邓瑾
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Gaoya dianqi, 2022 为改善BP神经网络算法需要大量训练数据和预测精度有限等问题,提出了以输入层、隐含层和输出层为目标的分层优化思路。首先,利用灰色模型良好的小数据趋势辨别能力对输入层数据进行处理,以更好地提炼数据内部蕴含的数学规律,压缩神经网络所需训练数据样本数量;然后,利用遗传算法优越的全局寻优能力确定隐含层的初始权值和阈值,抑制神经网络隐含层参数无法准确获取所导致的误差较大和泛化能力弱的问题;最后,采用蚁群优化算法对输出层数据进行优化,以进一步改善神经网络模型的计算精度。以波动性较强的风电功率进行算例验证,结果表明 ...
朱显辉 +4 more
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, 2016 移动机器人在复杂环境自主运行就必须具有较高的智能性。模糊神经网络技术结合了模糊逻辑与神经网络的优点,充分发挥模糊控制的推理及神经网络的学习机制以增强机器人系统的智能性。本文采用超声波红外以及电子罗盘传感器采集未知环境的信息,通过模糊神经网络信息融合实现机器人的自主避障 ...
张伟, 高宏伟, 杨小菊, 米海山
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Gaoya dianqi, 2005 电力变压器的故障诊断对于变压器的维护起着至关重要的作用,诊断的可信度能给变压器维护提供更好的依据。为了克服单个神经网络不能给出诊断结果可信度的缺点,将多神经网络方法引入到变压器油色谱故障诊断中,利用多个神经网络对变压器诊断结果的方差给出了诊断结果的可信度;同时将多个网络输出的平均作为网络的诊断结果,减少了网络诊断的误差,提高了诊断的准确率。故障变压器实例验证了多神经网络方法的有效性。
徐志钮, 律方成
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, 2008 分析了BP、RBF和ARTMAP等人工神经网络在实现非线性映射方面的共同之处，基于RBF等网络对于人脑功能方面的模拟和仿生模式识别的思想，总结出一种处理这类问题的基本框架。该框架的特点是将问题分解为样本覆盖问题和基于模型的映射拟合问题。在利用该框架研究某个函数集在连续函数空间中的稠密性的基础上，提出了一种新的人工神经网络模型——主方向神经网络（PDNN）。通过与BP网络和RBF网络在函数拟合和混沌时间序列预测方面的对比实验 ...
殷维栋
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