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基于广义Чебышев多项式的新型神经网络算法
被引量：
2
1
作者
张代远
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期2274-2279,共6页
提出了一种基于广义Чебышев多项式的新型神经网络学习算法。对于给定的样本点,采用三次样条插值方法求得Чебышев结点处的函数值,并将Чебышев结点和对应的函数值作为新的训练样本。利用Чебышев多项式的正交...
提出了一种基于广义Чебышев多项式的新型神经网络学习算法。对于给定的样本点,采用三次样条插值方法求得Чебышев结点处的函数值,并将Чебышев结点和对应的函数值作为新的训练样本。利用Чебышев多项式的正交性,每个权函数可以表示为广义Чебышев多项式,它是最佳平方逼近多项式。与样条权函数神经网络算法相比,该算法最后表达式更简单,有利于泛化,而且每个权函数所需要存储的信息量更少。另外,提出的新算法不存在梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢的问题。最后,为了说明该算法的有效性,给出了一个实例,仿真实验说明通过提取广义Чебышев多项式的权函数,可以理解所训练的问题的内在关系,训练后的网络具有很好的泛化能力和很高的精度。
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关键词
人工智能
前馈神经网络
Чебышев多项式
权函数
最佳平方逼近
泛化
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职称材料
用前向网实现噪声图象的边缘提取
2
作者
王磊
莫玉龙
戚飞虎
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
1996年第5期549-555,共7页
本文提出采用多层前向网及改进的ＢＰ算法，对经Ｃａｎｎｙ最佳边缘检测算子处理噪声图象后得到的高、低门限图进行不连续轮廓的并行“修补”，能够较快地得到信噪比高的边缘图象．
关键词
边缘提取
BP算法
前向网
图像信号处理
噪声
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职称材料
基于神经逻辑网络冗余纠错和FNN组合的配网高容错性故障定位
被引量：
25
3
作者
孙雅明
杜红卫
廖志伟
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第4期71-75,60,共6页
创造性提出了基于多值神经逻辑网络 (MNLN)冗余纠错和前馈神经网络 (FNN)组合的配网故障定位原理和实现方法。根据配网SCADA系统汇集的信息具有冗余特征 ,及配网拓扑结构的关联性可获得各馈线终端单元 (FTU)信息之间的冗余关系 ,提出了...
创造性提出了基于多值神经逻辑网络 (MNLN)冗余纠错和前馈神经网络 (FNN)组合的配网故障定位原理和实现方法。根据配网SCADA系统汇集的信息具有冗余特征 ,及配网拓扑结构的关联性可获得各馈线终端单元 (FTU)信息之间的冗余关系 ,提出了基于MNLN原理的信息冗余纠错的模型及逻辑推理规则。经过纠错处理的、无畸变的信息即形成故障定位FNN模型的输入矢量集。文中所提出原理和方法对配电网具有广泛的通用性 。
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关键词
配电网
故障定位
多值神经逻辑网络
前馈神经网络
冗余纠错
容错性能
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职称材料
题名
基于广义Чебышев多项式的新型神经网络算法
被引量：
2
1
作者
张代远
机构
南京邮电大学计算机学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期2274-2279,共6页
文摘
提出了一种基于广义Чебышев多项式的新型神经网络学习算法。对于给定的样本点,采用三次样条插值方法求得Чебышев结点处的函数值,并将Чебышев结点和对应的函数值作为新的训练样本。利用Чебышев多项式的正交性,每个权函数可以表示为广义Чебышев多项式,它是最佳平方逼近多项式。与样条权函数神经网络算法相比,该算法最后表达式更简单,有利于泛化,而且每个权函数所需要存储的信息量更少。另外,提出的新算法不存在梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢的问题。最后,为了说明该算法的有效性,给出了一个实例,仿真实验说明通过提取广义Чебышев多项式的权函数,可以理解所训练的问题的内在关系,训练后的网络具有很好的泛化能力和很高的精度。
关键词
人工智能
前馈神经网络
Чебышев多项式
权函数
最佳平方逼近
泛化
Keywords
artificial
intelligence
feedfoward
neural
network
Чебышев
polynomial
weight
function
leastsquare
approximation
generalization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
用前向网实现噪声图象的边缘提取
2
作者
王磊
莫玉龙
戚飞虎
机构
上海交通大学
出处
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
1996年第5期549-555,共7页
文摘
本文提出采用多层前向网及改进的ＢＰ算法，对经Ｃａｎｎｙ最佳边缘检测算子处理噪声图象后得到的高、低门限图进行不连续轮廓的并行“修补”，能够较快地得到信噪比高的边缘图象．
关键词
边缘提取
BP算法
前向网
图像信号处理
噪声
Keywords
Edge
detection
feedfoward
neural
network
modified
BP
algorighm.
分类号
TN941.1 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于神经逻辑网络冗余纠错和FNN组合的配网高容错性故障定位
被引量：
25
3
作者
孙雅明
杜红卫
廖志伟
机构
天津大学自动化学院电力系
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第4期71-75,60,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目 (5 98770 16)
文摘
创造性提出了基于多值神经逻辑网络 (MNLN)冗余纠错和前馈神经网络 (FNN)组合的配网故障定位原理和实现方法。根据配网SCADA系统汇集的信息具有冗余特征 ,及配网拓扑结构的关联性可获得各馈线终端单元 (FTU)信息之间的冗余关系 ,提出了基于MNLN原理的信息冗余纠错的模型及逻辑推理规则。经过纠错处理的、无畸变的信息即形成故障定位FNN模型的输入矢量集。文中所提出原理和方法对配电网具有广泛的通用性 。
关键词
配电网
故障定位
多值神经逻辑网络
前馈神经网络
冗余纠错
容错性能
Keywords
Distribution
network
s
Fault
section
diagnosis
Multi
ple-valued
neural
logic
network
(MNLN)
feedfoward
neural
network
Redundant
er
ror
correct
Fault-tolerance
performance
分类号
TM727 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广义Чебышев多项式的新型神经网络算法
张代远
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008
2
下载PDF
职称材料
2
用前向网实现噪声图象的边缘提取
王磊
莫玉龙
戚飞虎
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
1996
0
下载PDF
职称材料
3
基于神经逻辑网络冗余纠错和FNN组合的配网高容错性故障定位
孙雅明
杜红卫
廖志伟
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
25
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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