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NARMA-L2模型的改进及其神经网络自校正控制器 被引量:5
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作者 侯小秋 李丽华 《黑龙江科技大学学报》 2021年第6期782-787,共6页
带预测误差补偿的NARMA-L2模型是由NARMA模型在零工作点处由一阶泰勒展开逼近的,其误差项取值较大。通过分析NARMA-L2模型存在误差项值较大的问题,利用自适应滤波动态工作点处由一阶泰勒展开逼近NARMA模型,构建改进的NARMA-L2模型,采用B... 带预测误差补偿的NARMA-L2模型是由NARMA模型在零工作点处由一阶泰勒展开逼近的,其误差项取值较大。通过分析NARMA-L2模型存在误差项值较大的问题,利用自适应滤波动态工作点处由一阶泰勒展开逼近NARMA模型,构建改进的NARMA-L2模型,采用BP神经网络辨识改进NARMA-L2模型的参数,基于广义目标函数与改进的NARMA-L2模型给出了非线性系统的隐式自校正控制器算法,以直接极小化指标函数的自适应优化算法寻优BP神经网络的连接权重值,获得了一种新的在线学习算法。研究表明,改进模型误差值较传统NARMA-L2模型小,控制算法使系统具有优良的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络控制 自校正控制 非线性系统 NARMA-L2模型 广义目标函数
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基于RS和广义目标函数法的清水沟地质灾害承灾体易损性评价 被引量:5
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作者 岳东霞 李凯 +4 位作者 张佳静 江帆 孙悦迪 江宝骅 郭建军 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期671-675,共5页
选取白龙流域内具有代表性的清水沟小流域,以清水沟承灾体个体为评价单元,基于遥感数据和广义目标函数方法,引入地质灾害直接威胁概率指标,构建了小流域地质灾害易损性评价指标体系和评价方法,开展了清水沟大比例尺易损性评价.结果显示... 选取白龙流域内具有代表性的清水沟小流域,以清水沟承灾体个体为评价单元,基于遥感数据和广义目标函数方法,引入地质灾害直接威胁概率指标,构建了小流域地质灾害易损性评价指标体系和评价方法,开展了清水沟大比例尺易损性评价.结果显示:清水沟小流域易损性为0~0.105的低易损性承灾体面积占全流域面积的88.4%,0.106~0.251的中易损性承灾体面积占10.2%,0.252~0.812的高易损性承灾体面积仅占1.4%.从空间分布上看,低易损性承灾体主要分布在中上游,以草地、林地和耕地为主,高易损性承灾体主要分布在下游,特别是沟口冲积扇上的居民区,以房屋、公路、桥梁为主.流域内滑坡体对于其下方的沟道以及下游的居民区有较大威胁,导致这些区域的易损性显著增加.应当做好对滑坡体的防护措施,并对下游的居民区进行重点保护. 展开更多
关键词 易损性 地质灾害 承灾体 广义目标函数 清水沟
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一种基于综合目标函数的神经网络学习算法 被引量:4
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作者 徐宝昌 罗雄麟 王金山 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期95-99,共5页
为提高多层前向神经网络的学习速度和算法的稳定性,提出一种基于综合目标函数的改进学习算法。该算法在误差平方和目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,并利用综合目标函数训练网络的输出层权值,采用牛顿法推导出训练输出层... 为提高多层前向神经网络的学习速度和算法的稳定性,提出一种基于综合目标函数的改进学习算法。该算法在误差平方和目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,并利用综合目标函数训练网络的输出层权值,采用牛顿法推导出训练输出层权值的递推公式。辅助约束项隐含有对网络输出平滑性的约束,提高了学习算法的稳定性。利用该算法对不同非线性函数生成的样本数据的学习结果表明,新算法的收敛速度、精度均优于Karayiann is等人的二阶学习算法。 展开更多
关键词 神经网络 学习算法 综合目标函数
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实用随机NARMAX模型的无模型自校正控制器 被引量:2
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作者 侯小秋 李丽华 《中央民族大学学报(自然科学版)》 2022年第2期41-46,56,共7页
针对实用随机NARMAX模型的控制问题,采用具有辅助变量的全格式动态线性化逼近,利用BP神经网络辨识其参数向量和辅助变量,使用直接极小化指标函数的自适应优化算法优化BP神经网络的连接权重值,并估计随机干扰模型的参数,依据广义目标函... 针对实用随机NARMAX模型的控制问题,采用具有辅助变量的全格式动态线性化逼近,利用BP神经网络辨识其参数向量和辅助变量,使用直接极小化指标函数的自适应优化算法优化BP神经网络的连接权重值,并估计随机干扰模型的参数,依据广义目标函数提出非线性系统的神经网络辨识的无模型显式自校正控制器。仿真研究验证了上述研究的有效性,系统具有较好的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络控制 无模型自适应控制 自校正控制 非线性系统 广义目标函数 直接极小化指标函数
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基于改进目标函数聚类法的模糊最优划分判定模型 被引量:2
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作者 王耘 尹丽子 张岩 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2005年第11期142-147,共6页
针对聚类分析的Fuzzy模式未解决的问题:模糊划分空间中模糊最优划分的判定问题,以改进的目标函数聚类法为基础,建立与定义指标集对应的模糊最优划分判定模型,求解最优划分矩阵.
关键词 模糊划分矩阵 权广义距离 目标函数 Fuzzy模式 最优划分矩阵
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基于综合目标函数的神经网络多新息辨识算法 被引量:3
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作者 徐宝昌 刘新乐 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期165-169,共5页
为提高动态神经网络学习算法的辨识精度及抗噪性能,提出一种基于综合目标函数的多新息辨识算法。该算法基于多新息理论在最小均方误差目标函数中引入一辅助项构造综合目标函数,利用该目标函数进行网络输出层权值的训练,并采用牛顿法推... 为提高动态神经网络学习算法的辨识精度及抗噪性能,提出一种基于综合目标函数的多新息辨识算法。该算法基于多新息理论在最小均方误差目标函数中引入一辅助项构造综合目标函数,利用该目标函数进行网络输出层权值的训练,并采用牛顿法推导出输出层权值的递推计算公式。与已有二阶学习算法相比,新算法鲁棒性强,收敛速度快,辨识精度高。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 系统辨识 综合目标函数 神经网络 多新息
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一种基于广义熵的模糊聚类算法 被引量:2
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作者 李凯 李娜 陈武 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期166-168,共3页
针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与... 针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与核模糊聚类算法,证明当使用熵模糊聚类算法对数据聚类时,选取加权指数大于2的值可获得较好的聚类结果,同时参数对核算法的聚类结果有较大的影响。 展开更多
关键词 广义熵 加权指数 目标函数 核函数 模糊聚类
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BEST WEIGHT PATTERN EVALUATION BASED SECURITY CONSTRAINED POWER DISPATCH ALGORITHM
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作者 Lakhwinder SINGH J.S. DHILLON 《Journal of Systems Science and Systems Engineering》 SCIE EI CSCD 2007年第3期287-307,共21页
This paper presents a methodology which determines the allocation of power demand among the committed generating units while minimizes number of objectives as well as meets physical and technological system constraint... This paper presents a methodology which determines the allocation of power demand among the committed generating units while minimizes number of objectives as well as meets physical and technological system constraints. The procedure considers two decoupled problems based upon the dependency of their goals on either active power or reactive power generation. Both the problems have been solved sequentially to achieve optimal allocation of active and reactive power generation while minimizes operating cost, gaseous pollutants emission objectives and active power transmission loss with consideration of system operating constraints along with generators prohibited operating zones and transmission line flow limits. The active and reactive power line flows are obtained with the help of generalized generation shift distribution factors (GGDF) and generalized Z-bus distribution factors (GZBDF), respectively. First problem is solved in multi-objective framework in which the best weights assigned to objectives are determined while employing weighting method and in second problem, active power loss of the system is minimized subject to system constraints. The validity of the proposed method is demonstrated on 30-bus IEEE power system. 展开更多
关键词 Multi-objective optimization best weight pattern evaluation fuzzy decision making membership function generalized generation shift distribution factors generalised Z-bus distribution factors
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广义预测控制算法改进及其性能仿真研究
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作者 马长林 郝琳 《控制工程期刊(中英文版)》 2016年第1期15-20,共6页
基于“预测、滚动优化、反馈校正”思想的广义预测控制算法,现己成为一种重要的先进控制策略,并被广泛应用于复杂工业过程控制中.广义预测控制算法可分为显式算法和隐式算法两种,在隐式算法的基础上,为了抑制输出的剧烈振荡,提出了在广... 基于“预测、滚动优化、反馈校正”思想的广义预测控制算法,现己成为一种重要的先进控制策略,并被广泛应用于复杂工业过程控制中.广义预测控制算法可分为显式算法和隐式算法两种,在隐式算法的基础上,为了抑制输出的剧烈振荡,提出了在广义预测控制目标函数中加入输出增量项,为了消弱测量误差、干扰及饱和等因素的影响,采用有平滑滤波作用的输入加权控制增量,并推导了改进算法的控制律.仿真结果表明,改进后的广义预测控制算法无论在跟踪性能、控制精度及鲁棒性上,均优于常规广义预测控制. 展开更多
关键词 广义预测控制 隐式算法 目标函数
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