多层前向网络相关论文
在深入研究多层前向网络逼近性质的基础上，提出一种基于多层前向网络的稳定自适应控制方案，并应用于水下自主航行器纵向控制系统的设......
神经网络与信号处理系统是当今科学研究中一个十分活跃的领域，有限精度设计理论是使神经网络与信号处理系统投入工程应用的技术关键......
肌肉痉挛 (ｓｐａｓｔｉｃｉｔｙ)是一种伴随着上运动神经损伤 ,如脊髓损伤、脊髓多节段硬化、中风以及帕金森氏病等出现的一种并发症 ,其表现主要包括......
本文研究了采用多种传感信号经人工神经网络估计刀具磨损量的方法，提出了有监督线性特征映射算法，研究了网络参数对学习速度和网络精......
概述了基于雷达成像的目标类型识别技术。阐述了多层前向网络的分类特性，提出一种网络结构自整定算法来训练网络，并构造分类器，对基于......
本文提出一种用于多层前向网络的广义能量约束算法。新的能量函数不仅包括误差平方和项,而且还包括某些能使网络获得所期望的性能......
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利用混沌运动的遍历性特点,将logistic映射与BP算法相结合,提出了一种学习多层前向网络的混沌算法.该算法能够克服了BP算法易于陷......
对非线性系统辨识问题 ,以多层前向网络为模型框架 ,用本文提出的带自适应冷却进度表的模拟退火算法与Powell算法构成新型混合算法......
通过应用具有二阶线性收敛速度的拟牛顿法于多层前向网络 ,以作为非线性预测控制中的预测模型 ,结合非线性优化方法 ,实现对于一般......
该文分析了输入－输出映射为连续情况下，多层前向网络的输出误差，获得了输出偏差与与权值偏差和输入偏差的关系。结果表明；权值范围的增......
神经网络的函数副近是许多应用的基础，膝用ｓｉｎｃ函数作为稳层激励函数，分别用于多层前向网络和径向基网络，并同传统激励函数作了比较，仿真结......
利用混沌运动的遍历性特点,将混沌映射与BP算法相结合,给出一个多层前向网络的混沌BP学习算法.仿真结果表明,该算法的效果良好.......
本文提出了一种基于Alopex算法的多层前向网络的快速随机学习算法并用其对非线性过程进行辨识，仿真结果表明本文提出的方法是有效可......
利用混沌运动的遍历性特点，将logstc映射与BP算法相结合，提出了一种学习多层前向网络的混沌算法。该算法能够克服了BP算法易于陷入局......
人工神经网络提供了新的信息处理方法。着重讨论了多层前向网络的基本特性，结合火力控制系统的研究分析了网络应用的几个方面，并给出......
提出基于神经网络的软测量技术的一般框架,并针对一个实际的催化裂化装置,采用多层前向网络和推广随机逼近算法对粗汽油干点的软测......
在深入研究多层前向网络逼近性质的基础上，提出一种基于多层前向网络的稳定自适应控制方案，并应用于水下自主航行器纵向控制系统的设......
前馈型神经网络的学习问题，在样本集、神经网络模型确定后，可以看作是一个多参数的函数优化问题。现有的算法收敛性分析理论在应用中......
汽车变速箱疲劳寿命试验中可能发生的故障种类很多。又由于汽车变速箱变速挡位多，多对齿轮同时啮合，结构紧凑，部件之间相互耦合，因而监......
本文通过对多层前向网络(MLFNN)中隐层神经元激活函数的强迫饱和化,降低了网络输出对输入的敏感性,进而改善了网络的稳健性(Robust......
模糊控制是人工智能的一个重要研究领域，已在家电和工业控制中得到重视和应用。模糊规则自动生成是模糊控制的关键性技术之一。模糊......
提出了一种对非线性系统的神经网络自学习控制方法．基于逆动力学控制的思想，构造了神经网络结构一致的控制器和辨识器．辨识器采用多层......
本文综述了近年来多层前向神经网络结构的研究进展，总结了多层前向网络结构调整的各种方法，并对各种方法进行了比较分析，最后提出了若......
通过对近20年来基于连接机制和基于进化机制的人工智能形式体系所取得的成就和存在的问题进行了系统的回顾,就目前引起学术界广泛......
研究了基于人工神经元网络模型的非线性预测控制。所采用的网络为一种将线性模型与多层前向网络相结合的ＤＬＦ网络。仿真结果表明，该“混......
本文把具有线性处理单元的神经网络应用于线性时不变动态系统辨识;讨论了用多层前向网络和回归网络分别对线性时不变动态MIMO系统......
提出了有监督线性特征映射网络（ＳＬＦＭ），并应用于刀具磨损量实时估计，研究了网络参数对学习速度和网络性能的影响，并与误差反馈式多层前向网络......
In this letter,Constructive Neural Networks (CNN) is used in large-scale data mining. By introducing the principle and c......
提出了一种从二维视图识别三维目标的多网络融合方法 ,基于单个网络分类的置信度概念 ,有效地结合多个网络的输出结果作出最终分类......
该文将模糊神经网络应用于飞行状态监测,主要在以下几方面展开工作:一、针对当提供的样本与所解决的问题不完全对应时,训练不容易......
近年来不断深入发展的人工神经网络研究为信号处理、自动控制、精确制导、目标识别与信号检测等领域开辟了新的途径.该文利用多层......
作为解决复杂问题不可或缺的一种重要工具和思想,神经网络依然是当前研究的一个重点,涉及模式识别、信号处理、组合优化等很宽的应......
本文深入剖析了多层前向网络的学习机理，总结了已取得的研究进展，针对基于最速下降法的BP算法存在的问题和缺陷，研究了基于阻尼最小二......
提出一种将线性模型方法和神经元网络方法相结合的负荷预测方法--混合模型神经元网络方法.该方法将一部分线性变化的负荷分量用线......
文章根据多层前向权、阈值神经网络的设计原则，将设计过程分成两步进行：先用尽可能少的领域将样本中的各类分隔开来，然后再用作者提出......
多层前向网络的随机学习新算法及其工业应用戴连奎马龙华李晓东（浙江大学工业控制技术研究所杭州３１００２７）关键词多层前向网络，学习算法，催化裂......
提出了多层前向神经网络的新型二阶递推学习算法 .该算法不仅能使网络各层误差而且使二阶导数信息因子反向传播 .证明了新算法等价......
本文通过对多层前向网络（ＭＬＦＮＮ）中隐层神经元激活函数的中强迫饱和化，降低了网络输出对输入的敏感性，进而改善了网络瓣稳健性（Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ）。文中给出了相......
将多层前向神经网络技术和计算力学方法相结合应用于非均匀介质参数识别，提出了一种新的Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，使用前网络能较好实现全局最优逼近，采用......
