小批量生产过程中产品质量控制的研究 被引量：5

1

作者 张文生 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期24-30,共7页

借助支持向量机技术解决了下面三个问题 :1 .在给定核函数的前提下 ,客观地、系统地给出一组增强输入模式 ,进而构造指出向量机网络 ,求出小批量数据所遵循的规律 ;2 .通过理论分析说明 ,该方法不仅能控制学习结果对测试样本的误差 ,而... 借助支持向量机技术解决了下面三个问题 :1 .在给定核函数的前提下 ,客观地、系统地给出一组增强输入模式 ,进而构造指出向量机网络 ,求出小批量数据所遵循的规律 ;2 .通过理论分析说明 ,该方法不仅能控制学习结果对测试样本的误差 ,而且能提高学习结果的泛化能力 ,从而避免 BP学习过程的缺陷 ,;3.通过求解小批量生产过程产品质量规律的实例 ,验证了上述结果 。 展开更多

关键词 小批量生产过程 产品质量控制 函数型连接网络 支持向量机 现代制造业

原文传递

新型“成长”函数型连接网络预报模型及应用 被引量：3

2

作者 刘铁男 李庆维 +2 位作者 丘海萍 张荃 娄彩艳 《自动化技术与应用》 2001年第1期15-18,共4页

对于具有生物“成长”历程的系统 ,提出一类新的“成长”函数型连接神经网络预报模型和递推Gauss-Newton学习算法。这种新型网络和学习算法 ,具有学习训练速度较快 ,预报精度高的特点 ,在油田产量预报问题中得到成功的应用。这表明本文... 对于具有生物“成长”历程的系统 ,提出一类新的“成长”函数型连接神经网络预报模型和递推Gauss-Newton学习算法。这种新型网络和学习算法 ,具有学习训练速度较快 ,预报精度高的特点 ,在油田产量预报问题中得到成功的应用。这表明本文方法的有效性。 展开更多

关键词 函数型连接网络 预报 油田系统 油田产量 人工神经网络

下载PDF 职称材料

基于模糊集理论的电力系统静态安全域分析 被引量：2

3

作者 吴小苗 韩祯祥 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 1994年第3期15-22,共8页

本文将模糊集理论用于以域方法为基础的电力系统静态安全分析，解决了安全域内、外运行点的安全程度问题。首先对函数型连接网络进行训练，分别建立起不同安全程序的隶属函数表达，然后通过Ｍａｘｎｅｔ网选出最大隶属度，其对应的安全... 本文将模糊集理论用于以域方法为基础的电力系统静态安全分析，解决了安全域内、外运行点的安全程度问题。首先对函数型连接网络进行训练，分别建立起不同安全程序的隶属函数表达，然后通过Ｍａｘｎｅｔ网选出最大隶属度，其对应的安全程序判别为运行点的安全状态。用ＩＥＥＥ６机３０节点系统进行试验，证明了本法的有效性。 展开更多

关键词 模糊集 安全域 函数型连接网络 电力系统

下载PDF 职称材料

单刚矩阵计算用神经网络结构的实验确定

4

作者 孙道恒 黄洪钟 +1 位作者 胡俏 徐灏 《电子机械工程》 2002年第4期9-12,共4页

提出将BP网络与函数型网络相结合用于有限元单元刚度矩阵的实时计算 ,给出了网络结构的设计依据 ;对不同阶数输入向量的网络的收敛速度进行了对比分析 。

关键词 单刚矩阵 神经网络 有限元 函数型连接网络 收敛速度 力学性能

下载PDF 职称材料

基于函数型连接神经网络的发输电系统可靠性评估研究 被引量：15

5

作者 王韶 周家启 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期142-146,共5页

发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来... 发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来快速计算行为指标(PI),形成FLNN分类器输入模式集。将FLNN分类模型和简化潮流模型相结合,提出了一种基于偶发事件筛选的函数型连接神经例络(FLNN)可靠性评估方法。用该方法对IEEE-RTS79测试系统进行计算,结果验证了该方法的正确性和有效性,同时表明了该方法在保证精度的前提下减少了计算时间,在目前情况下改进计算方法来提高计算精度比计及高阶事件的影响来提高计算精度更为有效。 展开更多

关键词 发输电系统 可靠性评估 函数型连接神经网络 枚举法 电力系统

下载PDF 职称材料

一种电容非介入式压力测量方法研究 被引量：3

6

作者 黄姣英 袁海文 +2 位作者 安晨亮 崔勇 李成贵 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1773-1777,共5页

非介入测量对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,研究了液压系统的电容非介入式压力测量的可行性,基于函数型连接神经网络建立了电容式压力测量的电容与压力的数学模型,在此基础上,设计了相应的电容非介入式压力测量实验平台,结合实... 非介入测量对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,研究了液压系统的电容非介入式压力测量的可行性,基于函数型连接神经网络建立了电容式压力测量的电容与压力的数学模型,在此基础上,设计了相应的电容非介入式压力测量实验平台,结合实验,得出实际液压系统中电容和压力确切的数学关系,也定性分析了液压油介电常数和温度的关系。仿真和实验结果表明,变介电常数电容法在液压管路压力非介入式测量中完全可行,为小管径液压系统的在线压力测量提供一种新的方法. 展开更多

关键词 非介入压力测量 液压系统 变介电常数 电容 函数型连接神经网络

下载PDF 职称材料

基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正 被引量：2

7

作者 郭全民 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第10期5-7,共3页

通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。... 通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。网络仿真结果与分段线性拟合曲线的比较表明:这种非线性校正模型结构简单、收敛速度快、逼近精度高。 展开更多

关键词 瓦斯传感器 函数型连接神经网络 非线性校正

下载PDF 职称材料

切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用 被引量：2

8

作者 胡志恒 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第4期287-290,共4页

本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层... 本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。 展开更多

关键词 信道均衡 码序列 数字通信 切比雪夫多项式 函数型连接神经网络

下载PDF 职称材料

一种复值函数型连接神经网络 被引量：1

9

作者 胡志恒 李春光 +1 位作者 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第2期95-99,共5页

本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经... 本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。 展开更多

关键词 信号处理 复数域信号 复值函数型连接神经网络 非线性信号 激活函数

下载PDF 职称材料

基于外积FLNN的非线性系统辨识

10

作者 李萍 吴乐南 《微计算机信息》 北大核心 2006年第02S期257-259,共3页

函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而大大简化网络结构,降低计算复杂度。本文提出一种外积扩展型连接神经网络,用于辨识幂函数非线性系统,并与MLP和CFLNN网络对比,仿真结果表明,外积型... 函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而大大简化网络结构,降低计算复杂度。本文提出一种外积扩展型连接神经网络,用于辨识幂函数非线性系统,并与MLP和CFLNN网络对比,仿真结果表明,外积型辨识幂函数非线性系统结构简单、计算量低、性能最优。 展开更多

关键词 外积扩展 函数型连接神经网络 MLP 非线性系统识别

下载PDF 职称材料

函数型连接神经网络偶发事件分类器设计

11

作者 王韶 张安邦 周家启 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期66-69,共4页

偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用... 偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器。讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标。通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度。 展开更多

关键词 函数型连接神经网络 偶发事件 分类器

下载PDF 职称材料

基于FLNN的塔机起重量软测量方法研究

12

作者 郭全民 贾永峰 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第6期59-61,65,共4页

通过起重量限制器的受力分析,指出在塔式起重机(塔机)起重量软测量中钢丝绳张力与拉力传感器拉力之间呈非线性关系,提出应用函数型连接神经网络(FLNN)建立软测量模型,为塔机起重量的间接在线测量提供了新方法。结合塔机QTZ63给出了网络... 通过起重量限制器的受力分析,指出在塔式起重机(塔机)起重量软测量中钢丝绳张力与拉力传感器拉力之间呈非线性关系,提出应用函数型连接神经网络(FLNN)建立软测量模型,为塔机起重量的间接在线测量提供了新方法。结合塔机QTZ63给出了网络的实现过程,实测研究表明:该测量方法具有误差小、精度高、容易实现等优点。 展开更多

关键词 塔式起重机 起重量 函数型连接神经网络 软测量

下载PDF 职称材料

基于MFLNN的变参数非线性系统辨识

13

作者 李萍 吴乐南 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第20期201-202,共2页

函数型连接神经网络的网络结构简单,计算复杂度低。该文提出了一种外积扩展型连接神经网络(MFLNN),用于辨识变参数非线性系统,仿真结果表明,MFLNN实现了变参数非线性系统的辨识,效果显著。

关键词 外积扩展 函数型连接神经网络 多层感知器 非线性系统识别

下载PDF 职称材料

油藏系统函数型连接神经网络辨识方法

14

作者 陈惟岐 刘劲涛 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2006年第6期624-628,共5页

为实现油田生产管理和决策的现代化,使地层参数估值具有全局最优性,在研究油井井底压力分布的描述和有关地层参数辨识问题的基础上,提出了一种由二阶学习算法与GA(Genetic A lgorithm)构成的新型混合遗传算法,并给出一种新型神经网络。... 为实现油田生产管理和决策的现代化,使地层参数估值具有全局最优性,在研究油井井底压力分布的描述和有关地层参数辨识问题的基础上,提出了一种由二阶学习算法与GA(Genetic A lgorithm)构成的新型混合遗传算法,并给出一种新型神经网络。该网络把级数中的函数看成非线性神经元,建立油藏系统的函数型连接人工神经网络模型。由系统辨识理论中的F检验法确定网络模型的结构参数n,用二阶学习算法和新型GA交替辨识网络模型的权系数v和地层参数θ。应用表明,采用上述方法建模精度高,模型的平均相对误差在1%以内,并能求出地层参数的全局最优估值。 展开更多

关键词 系统辩识 函数型连接神经网络 二阶学习算法 遗传算法 收敛性

下载PDF 职称材料

油藏系统函数型连接神经网络辨识方法研究

15

作者 吴雪雨 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期29-32,共4页

一些油藏系统的偏微分方程模型,经过变换能化为非线性函数项级数,级数的每一项均为地层参数θ的复杂非线性函数.地层参数是试井解释的依据,因而要求其估值应具有全局最优性,又因上述函数为多峰函数,在极值点处关于θ的变化很敏感,使问... 一些油藏系统的偏微分方程模型,经过变换能化为非线性函数项级数,级数的每一项均为地层参数θ的复杂非线性函数.地层参数是试井解释的依据,因而要求其估值应具有全局最优性,又因上述函数为多峰函数,在极值点处关于θ的变化很敏感,使问题更为困难,现有迭代法均未奏效.为了解决了这个问题,提出了一种新型混合遗传算法.实际应用表明,用上述方法建模具有很高的精确度,模糊的平均相对误差在1%以内,并且能求出地层参数的全局最优估值. 展开更多

关键词 系统辨识 函数型连接神经网络 二阶学习算法 遗传算法 收敛性

下载PDF 职称材料