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基于小波神经网络的大型多辊热连轧机产品质量模型 被引量：9
1
作者 李换琴 万百五 《系统工程》 CSCD 北大核心 2002年第5期55-58,共4页
依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性 ,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法 ,这种小波网络结构类似多层感知器 ,不同的是隐层神经元的激励函数为小波函数。分别对 3种小波函数进行试验 ,利用多种优化算法训练神经... 依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性 ,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法 ,这种小波网络结构类似多层感知器 ,不同的是隐层神经元的激励函数为小波函数。分别对 3种小波函数进行试验 ,利用多种优化算法训练神经网络 ,经比较 ,选择 B-样条函数为激励函数 ,利用L- M算法较为理想 ,成功解决了 32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建模问题。经过 86 0 0组实测数据拟合和检验 ,测试结果表明 ,拟合命中率达 82 .3% ,测试命中率达 80 .5 % ,表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 小波 神经网络 大型多辊热连轧机 产品质量模型 高维输入
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两阶段混合算法及其在热轧数据建模中的应用 被引量：8
2
作者 邢进生 万百五 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第12期105-107,共3页
提出了神经网络两阶段的混合学习算法 .将这种算法用于大型多辊热轧产品质量数据的建模中 ,经过 90 0 0多个实测数据建模及检验 ,85%的样本的检测值与实测值的误差满足了工程实际的要求 .应用实例及测试结果表明 ,这种算法适宜解决高维... 提出了神经网络两阶段的混合学习算法 .将这种算法用于大型多辊热轧产品质量数据的建模中 ,经过 90 0 0多个实测数据建模及检验 ,85%的样本的检测值与实测值的误差满足了工程实际的要求 .应用实例及测试结果表明 ,这种算法适宜解决高维输入数据的建模问题 。 展开更多
关键词 神经网络 两阶段混合算法 高维输入 热轧 学习算法 智能理论
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模块小波神经网络在工业产品质量控制中的应用 被引量：3
3
作者 李换琴 万百五 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期295-298,共4页
针对输入空间包含多种类型的数据时,以单一的神经网络为模型,其收敛很困难的问题,提出一种基于模块小波神经网络的建模方法.利用分而治之思想,模块神经网络通过一个门控网络进行分类和协调,可以将一个复杂任务分解成几个简单的子任务,... 针对输入空间包含多种类型的数据时,以单一的神经网络为模型,其收敛很困难的问题,提出一种基于模块小波神经网络的建模方法.利用分而治之思想,模块神经网络通过一个门控网络进行分类和协调,可以将一个复杂任务分解成几个简单的子任务,每个子任务由一个局部专家网络学习.与传统的模块网络不同,这里的专家网络是小波网络而不是BP网络.将所提出的网络模型用于热连轧产品质量建模,并与单一的神经网络建模结果进行比较.建模结果表明,模块小波神经网络模型优于单一神经网络模型. 展开更多
关键词 模块小波网络 高维输入 质量模型 热连轧机
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一种改进模糊期望值决策法在隧道施工安全评价中的应用 被引量：7
4
作者 谢洪涛 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期248-251,共4页
结合隧道施工的特点,提出了基于径向量基函数神经网络修正的模糊期望值决策法。首先采用三角模糊数的形式给出评价指标的取值以及评价者的主观经验值,基于模糊期望值决策法得到隧道施工安全的评价期望值;然后构造适用于高维输入的径向... 结合隧道施工的特点,提出了基于径向量基函数神经网络修正的模糊期望值决策法。首先采用三角模糊数的形式给出评价指标的取值以及评价者的主观经验值,基于模糊期望值决策法得到隧道施工安全的评价期望值;然后构造适用于高维输入的径向量基函数神经网络算法,建立网络自组织调整隐节点优化规则,采用RBF神经网络修正模糊决策得到期望值,从而建立了RBF神经网络修正模糊期望值的安全评价方法。从安全管理、环境条件等8个方面建立了隧道工程安全评价指标体系。结合工程案例,运用该方法对隧道工程的施工安全进行评价。结果表明,总体上该方法与模糊评价法结果一致,但更具合理性和准确性。 展开更多
关键词 安全工程 安全评价 隧道施工 径向量基函数 神经网络 高维输入
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用于大工业过程建模的新型小波神经网络结构 被引量：1
5
作者 李换琴 李晓华 万百五 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期941-944,共4页
提出一种新的小波神经网络结构 ,旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络 ,不同的是将一部分输入节点移至隐层 ,输入变量不是由同一层输入 ,而是根据变量起作用的前后次序分别在网... 提出一种新的小波神经网络结构 ,旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络 ,不同的是将一部分输入节点移至隐层 ,输入变量不是由同一层输入 ,而是根据变量起作用的前后次序分别在网络的不同层输入 ,从而使网络的规模减小 ;同时 ,隐层神经元的激励函数是一维小波函数 ,避免了多元小波函数带来的维数灾难问题。因此 ,该神经网络是处理高维问题的有效工具 ,尤其适用于包含多道加工工序的大工业过程的建模。将该神经网络用于热连轧产品质量建模 ,并经过了实测数据拟合与检验。试验结果表明 ,提出的小波神经网络结构是可行的 ,而且有很好的应用前景。 展开更多
关键词 小波神经网络 高维输入 多输入层 加工工序 大工业过程 质量模型 热连轧机
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公共工程项目风险评价的神经网络方法 被引量：1
6
作者 朱文喜 单汩源 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期142-146,共5页
公共工程项目整个生命周期中存在着大量的不确定性因素．在详细分析公共工程项目内外环境影响因素的基础上，建立了公共工程项目风险评价指标体系，并构造了一种适用于高维输入的神经网络模型及改进算法，建立了网络自组织调整隐节点优... 公共工程项目整个生命周期中存在着大量的不确定性因素．在详细分析公共工程项目内外环境影响因素的基础上，建立了公共工程项目风险评价指标体系，并构造了一种适用于高维输入的神经网络模型及改进算法，建立了网络自组织调整隐节点优化规则．然后采用模糊综合评价确定各风险因素的数值化评价值，结合构造的高维神经网络模型对公共工程项目投资风险的概率大小进行综合评判，并建立了一种风险预警机制．最后结合案例，对公共工程项目风险评价作出了较为客观的评价，该方法有效地弱化确定权重时的人为因素；为解决复杂的公共工程项目风险综合评价提供了一种新的方法和思路． 展开更多
关键词 公共工程 风险评价 神经网络 高维输入 模糊综合评判
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基于高维多尺度核函数的模糊SVM剩余寿命预测 被引量：1
7
作者 石慧 李芷萱 彭壮壮 《系统工程》 北大核心 2022年第6期148-155,共8页
为提高齿轮剩余寿命预测精度,本文提出基于高维多尺度核函数的模糊SVM齿轮剩余寿命预测方法。首先结合多个退化特征量作为SVM的高维输入来反映设备的退化过程,而不同的退化特征量因其自身的特性不同,在剩余寿命的建模中贡献度也不相同,... 为提高齿轮剩余寿命预测精度,本文提出基于高维多尺度核函数的模糊SVM齿轮剩余寿命预测方法。首先结合多个退化特征量作为SVM的高维输入来反映设备的退化过程,而不同的退化特征量因其自身的特性不同,在剩余寿命的建模中贡献度也不相同,通过熵权法确定不同变量权重,实现高维变量加权系数的自动求取。其次考虑到高维数据具有异构特性,针对每一维变量分别输入多尺度核函数进行映射,同时基于样本的分布特征利用梯形模糊隶属度函数弱化离群点,对每个训练点赋予不同的权值,以此来构建高维多尺度核函数的模糊SVM模型,实现小样本数据潜在信息的最大挖掘。最后通过齿轮箱的试验对模型进行验证,表明本文提出方法与SVM、多尺度核SVM、模糊SVM相比,可提高预测准确度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 高维多尺度核函数 高维输入 模糊SVM 熵权法
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基于高维输入小波神经网络的热连轧机产品质量模型(英文) 被引量：1
8
作者 李换琴 万百五 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2006年第4期614-618,共5页
小波神经网络是一种以小波函数为激励函数的神经网络。现有的小波神经网络局限于低维,本文提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,对几种小波函数与学习算法进行了比较实验,成功地解决了32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建... 小波神经网络是一种以小波函数为激励函数的神经网络。现有的小波神经网络局限于低维,本文提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,对几种小波函数与学习算法进行了比较实验,成功地解决了32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建模问题。 展开更多
关键词 小波神经网络 质量模型 高维输入 热连轧机
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基于加工工序的高维多输入层神经网络及应用 被引量：5
9
作者 邢进生 刘人境 +1 位作者 汪应洛 万百五 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期63-67,共5页
　提出一种新的神经网络——高维多输入层神经网络,给出了这种神经网络的结构图及其学习算法.这种神经网络可看作是BP神经网络将一部分输入结点移至其某些隐层上的结果,因此具有较少的连接权;又因为这种神经网络可以依照生产流程安排除... 　提出一种新的神经网络——高维多输入层神经网络,给出了这种神经网络的结构图及其学习算法.这种神经网络可看作是BP神经网络将一部分输入结点移至其某些隐层上的结果,因此具有较少的连接权;又因为这种神经网络可以依照生产流程安排除第一层以外各输入层的位置,只要位置安排合适,这种神经网络可达到比BP神经网络好的效果.文章将这神经网络按加工工序用于热轧产品质量的建模中,并将结果与BP神经网络的结果进行比较,事实表明,由于连接权值的减少,这种神经网络具有较快的学习速度,在同样的时间内可以达到比BP神经网络更好的学习效果. 展开更多
关键词 神经网络 高维多输入层神经网络 热连轧产品
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