过程神经元网络相关论文
由于汉字类别多且字形结构复杂,汉字集合中相似字较多以及因不同人书写风格的差异造成手写汉字的变形很大,使得脱机手写体汉字识别......
复杂信号处理理论和技术是目前计算机应用技术领域一个重要的研究方向。随着信号与信息处理研究领域的不断扩大,以及许多非线性系......
过程神经元网络是一种适合于处理过程式信号输入的网络,其基本单元是过程神经元--一种新的神经元模型.本文介绍了过程神经元及其网......
针对传统人工神经网络在解决时间序列数据挖掘问题时受到输入同步瞬时限制的问题,本文提出了时序过程神经元网络挖掘模型,并给出了......
测井岩性识别是油气勘探中十分重要的基础工作,可为测井解释选择正确解释方法和解释参数提供依据。本文利用过程神经元网络建立了......
提出一类基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络模型,它融入了多时变输入的空间聚合和作用域限制的时间累积,并采用多种正交基......
针对过程神经元网络模型学习参数较多,正交基展开后的BP算法计算复杂、不易收敛等问题,提出了一种基于双链结构的量子粒子群学习算......
针对连续系统输入过程可分为若干时间阶段,输出为一个即依赖于当前阶段系统过程输入,又与前一阶段系统状态有关的离散过程,提出了......
针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练方法。将过程......
针对实际系统的输入输出是与时间有关的连续过程,提出了一类用于连续过程逼近的过程神经元网络模型.模型利用神经网络所具有的非线......
针对复杂非线性动态系统辨识问题，提出了一种基于过程神经元网络（PNN）的辨识模型和方法．根据系统待辨识的模型结构和反映系统模态变化......
提出一种利用过程神经元网络,对脱机手写体汉字二维图像的笔段提取方法。定义了脱机手写体汉字笔段的提取方法,给出了用于脱机手写......
为有效地获取脱机手写体汉字笔划信息,采用过程神经元网络提取手写体汉字基本笔段,分析各类笔段间的拓扑性质,并将手写体汉字图像......
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权......
基于函数正交基展开的过程神经元网络训练，由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题，本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方......
近年来，随着国内油气需求的迅速增长，随着石油对外依存度的逐年扩大和石油价格的持续高走，国内关于油气资源可持续发展的研究日益受到......
针对基于取心井岩心分析数据和测井过程数据的储层岩性判别问题,建立了一类学习向量量化过程神经元网络模型（LVQ-PNN：Learning Vecto......
阐述了陶瓷窑炉智能控制的过程神经元网络理论基础，提出了基于过程神经元网络的陶瓷窑炉智能控制系统的新机制，并说明了该系统的工作......
针对非线性动态系统PID过程控制问题,提出了一种基于过程神经元网络辨识的PID参数自适应整定的控制模型和方法。利用过程神经元网......
针对过程神经元输入和网络连接权均可以是过程或时变函数，为解决过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题，提出了基于权函数基展开......
针对复杂储层存在测井油水层识别困难的问题，建立了基于过程神经元网络的油水层综合判别模型。提出了一种基于阿克玛插值的新的过程......
针对过程神经元网络由于模型参数较多,正交基展开后的BP算法不易收敛的问题,结合量子理论,提出一种改进的粒子群算法,并用于过程神......
为评价我国目前油气资源的可持续发展能力，提出了一种将过程神经元网络与量子免疫算法相结合的评价方法。首先，在构建油气资源可持续......
为解决复杂时间序列的预测问题，针对目前过程神经网络的输入为多个连续的时变函数，而许多实际问题的输入为多个序列的离散值，提出一种......
基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后，将网络中的结......
提出一种基于反馈过程神经元网络的安全模型PNNSM，对移动终端在复杂移动环境下的行为实施安全控制。该模型通过策略函数化实现策略......
针对复杂时变信号模式识别，提出一种采用小波包变换和过程神经元网络进行水淹层识别的方法．该方法利用小波包分析具有的多分辨率特性......
针对非线性动态系统过程预测问题，提出一种满足时变信号预测机制的过程神经元网络模型．该网络模型的输入／输出以及连接权均可以是时变......
针对管道材料在土壤环境中的腐蚀速率预测问题，构建了一种基于过程神经元网络的动态预测模型。模型较好地模拟了金属在土壤环境中的......
传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采......
在油田开发中后期,稳油控水、提高油田开发效益是各油田公司当前及今后面临的主要工作之一,科学合理地制定开发规划方案是解决这一......
针对输入/输出均为时变函数的非线性系统建模问题,提出一种时变输入输出过程神经元网络模型,并给出了具体的学习算法.过程神经元网......
普通神经网络进行抽油机工况诊断时存在诊断精度偏低的问题,提出选用连续过程神经元网络作为诊断模型,特征输入选取能直接反映示功......
近年来随着激烈的市场竞争和对多品种、多规格、高附加值产品的需求,间歇和半间歇生产方式逐渐成为企业生存的关键。然而国内大部......
论文以某型卫星推进系统管路为研究对象,针对管路的故障仿真、管路状态预测的方法进行了研究,设计实现了基于PNNE的航天器推进系统......
石油行业作为我国国民经济的支柱型企业,在国内外市场竞争日趋激烈的今天,更多的表现为一个多学科、多专业融合的知识和技术密集型......
延迟焦化是一种成熟的减压渣油加工工艺,在炼油行业中占有非常重要的地位。近年来,为了提高延迟焦化装置的生产水平,很多炼油企业......
计算机系统仿真技术目前已成为分析、研究各种系统,特别是复杂系统的重要工具,由于具有经济、可靠、易实现和可多次重复使用等优点......
随着经济的迅速发展,电力成为越来越重要的生产要素,电力负荷预测对于保证电力系统安全稳定的运行、电网的合理规划和调度起到了越......
针对过程神经网络(PNN)单一训练算法自适应调整能力差、缺乏对学习性质有效控制的问题,提出一种梯度下降与牛顿迭代相结合的求解算......
为了充分利用交通流的时空过程特性,进行交通流的实时预测,将过程神经元网络和数据流在线学习技术引入到短时交通流预测中。充分考......
高速公路变通量预测对于高速公路建设和管理具有重要的指导作用.针对传统预测方法准确性低、预测时间长等问题,建立了遗传过程神经......
城市用水需求预测的准确性和供水系统的可靠性，是城市供水管网优化设计以及整个给水系统优化调度的前提和基础。针对城市用水量的特......
本文针对过程神经元网络（Process Neural Network,PNN）模型学习参数较多,正交基展开后的梯度下降算法初值敏感、计算复杂、不易收敛......
文章提出一种过程神经元模型，勘全入为与时间有关的函数或过程，它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型，给......
