应用递推神经网络的传感器动态建模研究 被引量：13

1

作者 田社平 姜萍萍 颜国正 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期574-576,共3页

根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型 ,以研究传感器的动态性能 ,是动态测试的一个重要内容。研究了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用。递归神经网络模型采用具有输入层、中间层、输出层的三层网络结构 ,整个网络的... 根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型 ,以研究传感器的动态性能 ,是动态测试的一个重要内容。研究了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用。递归神经网络模型采用具有输入层、中间层、输出层的三层网络结构 ,整个网络的特性决定于相邻层间的连接权。采用递推预报误差算法训练神经网络 ,具有收敛速度快、收敛精度高的特点。由于其反馈特征 ,使得递归神经网络模型能获取系统的动态响应特性。该方法特别适用于传感器非线性动态建模 ,而且避免了传感器模型阶次的选择的困难。试验结果表明 。 展开更多

关键词 递归神经网络 传感器 动态建模 递推预报误差算法 连接权 动态响应特性 模型 训练 获取 实验结果

下载PDF 职称材料

基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿 被引量：9

2

作者 田社平 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期13-16,共4页

讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输... 讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输出、输入的最大延迟 )等先验知识 ,简化了动态补偿器的结构设计 .采用递推预报误差算法训练神经网络 ,具有收敛速度快、收敛精度高的特点 .实验结果表明 ,经过补偿后的传感器具有期望的输入输出特性 。 展开更多

关键词 传感器 非线性动态补偿 递归神经网络模型 网络结构 训练算法 递推预报误差算法

下载PDF 职称材料

基于分布式神经网络递推预报误差算法的非线性系统建模 被引量：4

3

作者 熊智华 王雄 徐用懋 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2000年第5期414-420,共7页

采用基于递推预报误差算法的分布式神经网络结构建立非线性系统模型 .子神经网络模型及其连接权值均采用递推预报误差方法来进行训练 ,将所有子网络融合得到的分布式神经网络模型在模型精确性和鲁棒性方面有显著地增加 .

关键词 分布式神经网络 递推预报误差算法 非线性系统

下载PDF 职称材料

基于递归网络的传感器动态建模方法 被引量：3

4

作者 田社平 颜德田 丁国清 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2002年第9期36-38,共3页

研究了递归网络模型在传感器动态建模中的应用,给出了递归网络模型的结构及相应的训练算法。该方法避免了传感器模型阶次的选择的困难。试验结果表明,应用递归网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法。

关键词 递归网络 传感器 动态建模 递推预报误差算法

下载PDF 职称材料

人工肌肉系统神经网络建模与控制 被引量：2

5

作者 田社平 丁国清 +1 位作者 颜德田 林良明 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期300-308,共9页

针对广泛应用于医疗机器人等领域的空气压人工肌肉的非线性特性 ,运用神经网络模型 ,对人工肌肉系统进行建模与控制。设计了一个具有单关节的人工肌肉试验系统。采用递推预报误差 (RPE)算法来训练神经网络 ,并给出了RPE算法的具体实现 ... 针对广泛应用于医疗机器人等领域的空气压人工肌肉的非线性特性 ,运用神经网络模型 ,对人工肌肉系统进行建模与控制。设计了一个具有单关节的人工肌肉试验系统。采用递推预报误差 (RPE)算法来训练神经网络 ,并给出了RPE算法的具体实现 ,该算法与传统的BP算法相比具有更好的收敛特性。讨论了不同的输入向量和不同的隐层节点数对建模结果的影响。在此基础上提出了一种基于神经网络的人工肌肉系统非线性控制结构 ,并给出了人工肌肉关节跟踪正弦波和矩形波参考信号的试验结果。试验结果表明 ,采用神经网络模型对人工肌肉系统进行建模与控制 ,能有效地克服人工肌肉系统的非线性 ,能够得到更快的控制速度和更高的控制精度。 展开更多

关键词 人工肌肉 神经网络 递推预报误差算法 非线性建模与控制

下载PDF 职称材料

改进RPE算法的神经网络在客户欺诈预测中的应用 被引量：3

6

作者 王华秋 曹长修 +1 位作者 何波 刘祥明 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第18期25-27,共3页

客户欺诈在一定程度上抑制了消费,这会妨碍电信运营商和电信用户的亲密度,从而削弱电信运营商的市场竞争力。客户欺诈现象存在非常复杂的多元非线性关系,从统计学角度出发,难以建立预测模型,针对这些问题,提出了基于递推预报误差(RPE)... 客户欺诈在一定程度上抑制了消费,这会妨碍电信运营商和电信用户的亲密度,从而削弱电信运营商的市场竞争力。客户欺诈现象存在非常复杂的多元非线性关系,从统计学角度出发,难以建立预测模型,针对这些问题,提出了基于递推预报误差(RPE)算法神经网络的方法建模,并采用改进的动态遗忘因子方法保证了平稳收敛。实验结果表明,用该算法预测客户欺诈的危险度效果优于BP神经网络模型,具有实用性和有效性。 展开更多

关键词 递推预报误差算法 改进动态遗忘因子 客户欺诈 预测模型

下载PDF 职称材料

递推预报误差算法在非线性回归分析中的应用 被引量：2

7

作者 田社平 丁国清 颜德田 《计量技术》 2001年第3期43-44,共2页

在非线性回归分析中 ,常用的方法有变量代换法和多项式回归法[1] ,本文针对上述方法的缺点 ,介绍了一种递推预报误差算法 ,并应用于非线性回归分析中。计算结果表明 。

关键词 非线性回归分析 递推预报误差算法 回归曲线

下载PDF 职称材料

BP神经网络在测试系统动态补偿中的应用(英文) 被引量：2

8

作者 田社平 韦红雨 +1 位作者 王志武 颜国正 《测试技术学报》 EI 2005年第4期453-458,共6页

测试系统的非线性动态补偿是仪器技术的一个重要方面.采用BP神经网络对测试系统进行动态补偿.BP神经网络的结果决定于网络输入、隐层和输出节点.由于其非线性映射特性,BP神经网络完全能够反映测试系统的动态响应特性.采用了收敛速度较... 测试系统的非线性动态补偿是仪器技术的一个重要方面.采用BP神经网络对测试系统进行动态补偿.BP神经网络的结果决定于网络输入、隐层和输出节点.由于其非线性映射特性,BP神经网络完全能够反映测试系统的动态响应特性.采用了收敛速度较快的递推预报误差算法训练神经网络.试验结果表明,BP神经网络的特性完全能够满足测试系统的动态补偿要求,表明本文的方法是有效的. 展开更多

关键词 动态补偿 神经网络 递推预报误差算法

下载PDF 职称材料

神经网络模型及其在计量与测试中的应用 被引量：1

9

作者 田社平 丁国清 颜德田 《计量技术》 2001年第8期49-51,共3页

本文探讨了神经网络模型及其在计量与测试中的应用。以反传 (BP)神经网络为例 ,详细讨论了神经网络模型结构、学习算法 ,推导了一种优于常规BP算法的递推预报误差算法 ,并给出了应用实例。

关键词 神经网络 计量 测试 递推预报误差算法 神经网络模型 训练算法

下载PDF 职称材料

一种带钢力学性能预测的神经网络方法 被引量：1

10

作者 李文鑫 王武 张元敏 《机械设计与制造》 北大核心 2009年第9期125-127,共3页

采用神经网络进行建模,应用递推预报误差(RPE-recursive predict error)算法进行网络训练,实现了带钢力学性能预测,仿真结果表明算法的有效性,该方法可应用于轧钢流程的参数控制,提高生产的自动化水平。

关键词 神经网络 力学性能 带钢 递推预报误差算法

下载PDF 职称材料

基于对角递归网络的自适应反馈补偿控制器 被引量：1

11

作者 赵栩 段慧达 《电气传动》 北大核心 2009年第7期49-52,共4页

在轧钢控制系统中,由于轧机两侧液压压下系统的不一致会导致带材横向厚度差分布不均匀,直接影响带材的板形质量,针对此问题,提出将对角递归网络自适应PID控制器用于反馈回路中的补偿控制方案,用以提高轧机两侧压下动态同步的品质。仿真... 在轧钢控制系统中,由于轧机两侧液压压下系统的不一致会导致带材横向厚度差分布不均匀,直接影响带材的板形质量,针对此问题,提出将对角递归网络自适应PID控制器用于反馈回路中的补偿控制方案,用以提高轧机两侧压下动态同步的品质。仿真实验结果表明,此种方案能满足被控对象对高精度同步控制的要求。 展开更多

关键词 液压伺服 对角递归网络 板形控制 递推预报误差算法

下载PDF 职称材料

基于递推预报误差算法的前馈神经网络的设计

12

作者 穆玲玲 王桂萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第19期130-132,共3页

该文介绍了一种基于递推预报误差算法的前馈神经网络的实现方法。将该网络应用于非线性系统模型的仿真试验中取得了良好的效果。文中给出了试验的结果,并对该网络的应用进行了讨论。

关键词 递推预报误差算法 前馈神经网络 非线性系统建模

下载PDF 职称材料

基于DRNN自适应反馈补偿控制器设计与应用

13

作者 赵栩 孟祥萍 《微计算机信息》 2009年第10期67-69,共3页

在轧钢控制系统中,由于轧机两侧液压压下系统的不一致会导致带材横向厚度差分布不均匀,直接影响带材的板形质量,针对此问题,本文提出将对角递归网络自适应PID控制器用于反馈回路中的补偿控制方案,用以提高轧机两侧压下动态同步的品质。... 在轧钢控制系统中,由于轧机两侧液压压下系统的不一致会导致带材横向厚度差分布不均匀,直接影响带材的板形质量,针对此问题,本文提出将对角递归网络自适应PID控制器用于反馈回路中的补偿控制方案,用以提高轧机两侧压下动态同步的品质。仿真实验结果表明,此种方案能满足被控对象对高精度同步控制的要求。 展开更多

关键词 液压伺服 对角递归网络 板形控制 递推预报误差算法

下载PDF 职称材料

一种用于测量系统信息处理的神经网络设计

14

作者 穆玲玲 《电脑开发与应用》 2003年第8期20-21,共2页

介绍了一种在测量系统中使用的基于递推预报误差算法的前馈神经网络的设计以及实现方法。将该网络应用于测量系统模型的仿真试验取得了良好的效果。文中给出了试验的结果 。

关键词 测量系统 信息处理 神经网络 设计 电量测量 递推预报误差算法

下载PDF 职称材料

基于对角递归神经网络的建模及应用 被引量：16

15

作者 段慧达 郑德玲 刘聪 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期103-105,共3页

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性.

关键词 对角递归神经网络 非线性系统辨识 磷化 递推预报误差 递推预报误差学习算法

下载PDF 职称材料

基于改进算法递归神经网络的研究

16

作者 王大志 金辉 唐任远 《沈阳工业学院学报》 CAS 2003年第2期5-6,31,共3页

动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能 ,使其在系统辨识和控制中有独特的作用 .针对BP算法的不足 ,提出了一种递推预报误差 (RPE)学习算法 .对一个非线性系统进行了辨识 ,其仿真结果表明 ,改进的RPE算法优于BP算法 .

关键词 动态递归神经网络 递推预报误差学习算法 非线性系统 系统辨识 BP算法 仿真 Gauss-Newton搜索方向 前馈网络

下载PDF 职称材料

基于对角递归网络补偿器的直线永磁同步电机伺服系统

17

作者 周振雄 杨建东 曲永印 《煤矿机械》 北大核心 2008年第4期127-130,共4页

针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一... 针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一种新型非线性补偿器,并利用一种改进的递推预报误差学习算法加快权值调整速度、节约在线训练时间。 展开更多

关键词 直线永磁同步电机 动态对角递归网络 递推预报误差学习算法

下载PDF 职称材料

多层动态前向网络在油田系统预测中的应用

18

作者 陈立志 方瑾 +1 位作者 蔡庆生 刘铁男 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期363-366,共4页

针对油田系统常规的建模和动态预测方法的局限性,采用多层动态前向网络作为油田系统的辨识模型,研究了多层动态前向网络预测模型与预测技术.分析了递推预报误差学习算法的不足之处,提出了改进方案,提高算法的性能,从而更新了油田系统建... 针对油田系统常规的建模和动态预测方法的局限性,采用多层动态前向网络作为油田系统的辨识模型,研究了多层动态前向网络预测模型与预测技术.分析了递推预报误差学习算法的不足之处,提出了改进方案,提高算法的性能,从而更新了油田系统建模和预测方法.新方案在油田开发动态指标预测应用中,取得了很好的效果,表明本文方法的有效性. 展开更多

关键词 油田系统 多层动态前向网络 预测 多变量 非线性系统 递推预报误差学习算法

原文传递