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基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络监督控制 被引量:118
1
作者 赵弘 周瑞祥 林廷圻 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期523-527,共5页
提出了基于Levenberg Marquardt(L M )算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法 ,其算法是梯度下降法与高斯 牛顿法的结合 .对于训练次数及准确度 ,L M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP(BackPropagation)算法 ,适用于在线学... 提出了基于Levenberg Marquardt(L M )算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法 ,其算法是梯度下降法与高斯 牛顿法的结合 .对于训练次数及准确度 ,L M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP(BackPropagation)算法 ,适用于在线学习与控制 .因此 ,利用L M算法的特点进行在线训练神经网络 ,以实现实时非线性控制 .仿真结果表明 ,该控制方法优于常规控制算法 ,明显改善了在未知负载扰动时 ,伺服系统的跟踪性能 ,显著地降低了跟踪误差 。 展开更多
关键词 LEVENBERG-MARQUARDT算法 神经网络 监督控制 电液位置伺服系统
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电液伺服系统的模糊径向基函数网络监督控制 被引量:15
2
作者 党开放 赵弘 林廷圻 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第3期593-596,共4页
针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找... 针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找到一种有效的途径,并采用Kohonen竞争学习机制在线调节网络参数,构成模糊自组织RBF监督控制策略。对典型电液位置伺服系统的仿真结果表明,该方法实时性强,具有良好的鲁棒性和跟踪性能。 展开更多
关键词 径向基函数网络 模糊推理系统 监督控制 电液位置伺服系统
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《监察法》中监察对象范围的认定标准 被引量:15
3
作者 常保国 刘思涵 《学术前沿》 CSSCI 北大核心 2019年第7期64-67,共4页
《监察法》中监察对象范围的认定是一个亟需明确的问题。通过实地调研,对《监察法》在认定监察对象实践中遇到的身份和权责边界等问题进行梳理分析,提出从行为和资金两个维度识别监察对象,并按"人"的职务与职位,"钱"... 《监察法》中监察对象范围的认定是一个亟需明确的问题。通过实地调研,对《监察法》在认定监察对象实践中遇到的身份和权责边界等问题进行梳理分析,提出从行为和资金两个维度识别监察对象,并按"人"的职务与职位,"钱"的出资与管制四个要件,划分监察对象的不同类型。对监察权的行使进行逻辑论证,形成规范性的制度供给,提出对监察对象"没有行为不监管,凡有资金必监管"动态监察的判定标准。 展开更多
关键词 监察对象 职务与职位 出资与管制 动态监察
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基于神经网络监督控制的拥塞控制算法研究 被引量:6
4
作者 张少博 李钢 康军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期657-660,共4页
提出了一个基于神经网络控制的主动队列管理(AQM)算法;研究了TCP/AQM拥塞控制系统的可逆性,并利用一种神经网络监督控制结构进行了AQM算法的设计。算法由一个三层前馈结构的神经网络控制器(neural network controller,NNC)和一个反馈控... 提出了一个基于神经网络控制的主动队列管理(AQM)算法;研究了TCP/AQM拥塞控制系统的可逆性,并利用一种神经网络监督控制结构进行了AQM算法的设计。算法由一个三层前馈结构的神经网络控制器(neural network controller,NNC)和一个反馈控制器(feedback controller,FC)组成。NNC作为一个前馈控制器,通过FC产生的教师信号进行学习,以建立被控对象的逆动力学模型。仿真结果表明,提出的算法与PI(proportion-al-integral)算法相比,无论在瞬态性能还是稳态性能方面都可以取得比较满意的效果。 展开更多
关键词 拥塞控制 主动队列管理 神经网络 监督控制
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小型无人有缆遥控水下机器人智能控制方法
5
作者 黄兆军 曾明如 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第7期34-38,53,共6页
针对深度确定性策略梯度(DDPG)算法应用于无人有缆遥控水下机器人(ROV)运动控制时存在的坏样本影响学习稳定性、缺少环境探索能力以及学习时间长难收敛等问题,从神经网络结构、噪声引入和融合监督学习3个方面对DDPG算法进行改进,并提出... 针对深度确定性策略梯度(DDPG)算法应用于无人有缆遥控水下机器人(ROV)运动控制时存在的坏样本影响学习稳定性、缺少环境探索能力以及学习时间长难收敛等问题,从神经网络结构、噪声引入和融合监督学习3个方面对DDPG算法进行改进,并提出了基于混合神经网络结构和参数噪声的监督式DDPG算法。仿真结果表明,监督式DDPG算法比常规DDPG算法和传统比例-积分-微分(PID)算法更加有效。 展开更多
关键词 深度确定性策略梯度算法 混合神经网络 参数噪声 监督学习 无人有缆遥控水下机器人 运动控制
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离散型模糊系统的稳定线性监督控制设计 被引量:4
6
作者 高卫华 谢剑英 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2000年第4期325-328,339,共5页
在对现有的 T- S型模糊系统的稳定性结果进行分析的基础上 ,研究了状态空间形式下离散型模糊系统在子空间上的线性分解 ,基于该线性分解设计一线性监督控制器使模糊闭环系统稳定 ,从而用简单的线性系统理论完成了对复杂非线性系统的控... 在对现有的 T- S型模糊系统的稳定性结果进行分析的基础上 ,研究了状态空间形式下离散型模糊系统在子空间上的线性分解 ,基于该线性分解设计一线性监督控制器使模糊闭环系统稳定 ,从而用简单的线性系统理论完成了对复杂非线性系统的控制 .仿真结果证明了该线性监督控制器的有效性 . 展开更多
关键词 稳定性 监督控制 离散型模糊系统 非线性系统
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基于网络远程机器人学的人-机接口界面分析研究 被引量:2
7
作者 马力波 黄席樾 +1 位作者 陈东义 何传江 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2002年第10期46-50,共5页
分析网络远程机器人学的发展状况及存在的问题 ,对网络远程机器人系统的人 机接口界面和工作方式进行了详细讨论。根据用户在网络远程机器人系统中的行为表现及其状况分析 ,提出人 机网络闭环控制系统的以人为中心的人 机接口界面设计... 分析网络远程机器人学的发展状况及存在的问题 ,对网络远程机器人系统的人 机接口界面和工作方式进行了详细讨论。根据用户在网络远程机器人系统中的行为表现及其状况分析 ,提出人 机网络闭环控制系统的以人为中心的人 机接口界面设计方法。最后 ,探讨了网络远程机器人学的应用前景。 展开更多
关键词 网络远程机器人学 人-机接口界面 监督控制 机器人系统
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基于CNN预测的电厂热能联合循环控制研究 被引量:3
8
作者 任志玲 赵博雅 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第8期1544-1549,共6页
为提高电厂热能循环控制的精度和稳定性,采用一种基于卷积神经网络的模型自适应监督预测的环控制算法。设计了采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行电厂热能循环的自适应学习模型,解决辨识模型不能根据真实工况进行... 为提高电厂热能循环控制的精度和稳定性,采用一种基于卷积神经网络的模型自适应监督预测的环控制算法。设计了采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行电厂热能循环的自适应学习模型,解决辨识模型不能根据真实工况进行自适应调整的问题,提高了预测模型的精度;针对所设计控制系统,设计了状态反馈自适应控制器,并对所设计控制器的渐进稳定性进行了证明,为应用提供了理论基础;通过在电厂锅炉汽机联合循环控制上的仿真测试,显示所提方法相对于传统的PID控制算法和广义预测控制算法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 自适应 监督预测 热能循环 预測控制
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万家寨水电站机电设备监造管理 被引量:2
9
作者 林霞 《山西科技》 2004年第1期59-60,共2页
文章简要概述了万家寨水电站机电设备的监造 ,并对监造过程中的主要控制点、管理办法、存在的问题作了阐述。
关键词 水电站 机电设备 质量控制 工程监理 水利枢纽工程
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基于半监督正交因子分析的过程质量监控方法 被引量:2
10
作者 崔晓惠 杨健 侍洪波 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期5130-5138,共9页
实际工业过程中的观测样本大多会受到随机噪声的污染,因此带有噪声假设的概率模型得到广泛应用。传统方法直接对模型的因子进行监控,但由于建模所得因子中可能包含质量无关的信息,因此会增加质量相关故障的误报率,这对主要关心产品质量... 实际工业过程中的观测样本大多会受到随机噪声的污染,因此带有噪声假设的概率模型得到广泛应用。传统方法直接对模型的因子进行监控,但由于建模所得因子中可能包含质量无关的信息,因此会增加质量相关故障的误报率,这对主要关心产品质量的生产过程是无益的。同时,针对实际过程与质量样本采样率不同导致的难以精确建模的问题,提出一种半监督正交因子分析(semi-supervised orthogonal factor analysis, Semi-SOFA)方法,建立概率模型,并对因子进行质量相关的正交分解,分别构造T2统计量;根据新样本是否含质量标签的数据性质计算相应的SPE统计量。提出的Semi-SOFA可有效检测出发生的故障是否影响质量,最后通过数值例子和Tennessee Eastman(TE)过程仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 因子正交分解 半监督 质量相关故障检测 参数估值 过程控制 过程系统
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火箭炮位置伺服系统的神经网络监督控制 被引量:1
11
作者 孟庆爱 张龙 +1 位作者 孙德 张秀维 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期179-182,共4页
火箭炮发射架位置伺服系统中存在燃气流冲击力矩、参数时变、外部扰动等非线性因素的作用,针对传统PID控制难以在此复杂工况下取得良好控制效果的缺点,文中设计了基于传统PID控制的RBF神经网络监督控制器,完成了神经网络离线样本的选取... 火箭炮发射架位置伺服系统中存在燃气流冲击力矩、参数时变、外部扰动等非线性因素的作用,针对传统PID控制难以在此复杂工况下取得良好控制效果的缺点,文中设计了基于传统PID控制的RBF神经网络监督控制器,完成了神经网络离线样本的选取和训练算法的改进,利用神经网络自学习、自整定能力增强系统的自适应能力。仿真结果表明此复合控制策略可以有效提高系统的控制品质。 展开更多
关键词 火箭炮发射架 RBF神经网络 监督控制 离线训练
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一种新的复合神经网络控制器
12
作者 李为民 《宝鸡文理学院学报(自然科学版)》 CAS 2008年第1期60-62,共3页
目的介绍一种新的复合神经网络控制器的结构。方法结合传统控制、神经网络监督控制、神经网络逆控制的优点提出复合控制器方案,建立用它控制水箱系统的水位和温度的仿真模型,并进行计算机仿真。结果仿真实验表明,复合神经网络控制器中... 目的介绍一种新的复合神经网络控制器的结构。方法结合传统控制、神经网络监督控制、神经网络逆控制的优点提出复合控制器方案,建立用它控制水箱系统的水位和温度的仿真模型,并进行计算机仿真。结果仿真实验表明,复合神经网络控制器中的PD控制器、神经网络监督控制器、神经网络逆控制器,可以协同工作,也可以在某种程度上单独工作。结论复合神经网络控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到提高。 展开更多
关键词 复合神经网络控制 神经网络 监督控制 逆控制
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神经网络补偿的特征模型控制方法
13
作者 李选令 杨慧中 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期829-832,共4页
针对一类未知对象参数的控制问题,设计了一种基于神经网络补偿的特征模型控制方法。利用特征建模思想建立对象的时变差分方程,并在黄金分割自适应控制律的基础上,通过引入一个神经网络监督控制器,对特征模型在动态建模过程中的产生的误... 针对一类未知对象参数的控制问题,设计了一种基于神经网络补偿的特征模型控制方法。利用特征建模思想建立对象的时变差分方程,并在黄金分割自适应控制律的基础上,通过引入一个神经网络监督控制器,对特征模型在动态建模过程中的产生的误差起到前馈补偿作用,进一步改善了系统的动态控制性能;同时在系统受到外扰情况下,利用黄金分割控制律的反馈作用能够及时克服干扰,保证系统的稳定。数学仿真表明用该方法建立的控制系统具有较好的动态控制性能和较强的抗干扰能力。 展开更多
关键词 神经网络 特征模型 动态建模误差 监督控制
原文传递
浅析企业管理中对执行官的权力约束
14
作者 张春明 李颖 《天津市财贸管理干部学院学报》 2007年第4期16-17,共2页
导致相当一些企业滑落的原因之一是企业缺乏一种约束机制,因而建立对企业执行人的权力约束机制,采用新的程序要件协调制衡权力,并与激励机制相结合,便能使企业得到长足的发展与进步。
关键词 权力监督 约束机制 激励机制
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一种鲁棒半监督建模方法及其在化工过程故障检测中的应用 被引量:8
15
作者 周乐 宋执环 +1 位作者 侯北平 费正顺 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1109-1115,共7页
复杂化工过程的观测样本往往包含着测量噪声与少量的离群点数据,而这些受污染的数据会影响数据驱动的过程建模与故障检测方法的准确性。本文考虑了化工过程测量样本的这一实际情况,提出了一种鲁棒半监督PLVR模型(RSSPLVR),并利用核方法... 复杂化工过程的观测样本往往包含着测量噪声与少量的离群点数据,而这些受污染的数据会影响数据驱动的过程建模与故障检测方法的准确性。本文考虑了化工过程测量样本的这一实际情况,提出了一种鲁棒半监督PLVR模型(RSSPLVR),并利用核方法将其扩展为非线性的形式(K-RSSPLVR)。此类算法利用基于样本相似度的加权系数作为概率模型的先验参数,能有效消除离群点对建模的影响。利用加权后的建模样本,本文通过EM算法训练了RSSPLVR和K-RSSPLVR的模型参数,并提出了相应的故障检测算法。最后,通过TE过程仿真实验验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 故障检测 鲁棒模型 半监督 过程控制 过程系统 主元分析
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基于有监督单神经元的交流调速控制算法研究 被引量:5
16
作者 闵松 罗慧 万淑芸 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期72-74,77,共4页
在基于PC机的交流传动控制算法开发平台上 ,将有监督单神经元控制算法应用于交流调速系统中 ,通过大量物理性实验 ,对单神经元控制器各参数对系统性能的影响进行了分析 ,得到有关参数选取和设计方法的一些有价值的结论 .
关键词 交流调速控制算法 交流传动系统 有监督单神经元控制器 PC机 交流调速系统 自适应控制
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基于改进Kinky Inference的输出调节自适应无拖曳控制
17
作者 孙笑云 沈强 吴树范 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1604-1613,共10页
在空间引力波探测任务中,航天器内部检验质量因存在载荷硬件噪声、环境噪声及微推力器耦合噪声等复杂干扰,影响其无拖曳控制精度,难以实现超净、超稳控制需求。提出一种基于惰性适配Lipschitz常数Kinky Inference (LACKI)的航天器自适... 在空间引力波探测任务中,航天器内部检验质量因存在载荷硬件噪声、环境噪声及微推力器耦合噪声等复杂干扰,影响其无拖曳控制精度,难以实现超净、超稳控制需求。提出一种基于惰性适配Lipschitz常数Kinky Inference (LACKI)的航天器自适应无拖曳控制方法,运用监督学习规则实现先验知识不足、样本数据存在损坏时外界干扰的逼近和抑制,及基于输出调节的模型参考自适应控制(MRAC)方法实现检验质量精确的无拖曳控制。数值仿真验证了无拖曳控制中敏感轴平动和转动自由度的状态响应性能及LACKI规则针对外界干扰的估计效果,通过与常规线性控制方法的对比,验证了所提方法对于提高无拖曳控制精度的有效性。 展开更多
关键词 监督学习 LIPSCHITZ估计 模型参考自适应控制 无拖曳控制 输出调节 Kinky Inference
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在线优化参数的神经网络预测监督控制
18
作者 侯小秋 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2024年第2期38-44,共7页
使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提... 使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提出了改进的控制目标函数。依据非线性递推最小二乘法在线优化了PID控制参数和对角回归神经网络的连接权。当系统控制误差大于一定值时,重置PID控制参数。最后提出了在线优化参数的神经网络预测监督控制,克服了已有的神经网络监督控制存在建模难的问题。仿真研究结果表明控制算法的响应具有理想性能。 展开更多
关键词 神经网络监督控制 非线性系统 线性PID控制 全格式动态线性化方法 对角回归神经网络 非线性递推最小二乘法
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基于Tri-training GPR的半监督软测量建模方法
19
作者 马君霞 李林涛 熊伟丽 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2613-2623,共11页
集成学习因通过构建并结合多个学习器,常获得比单一学习器显著优越的泛化能力。但是在标记数据比例较少时,建立高性能的集成学习软测量模型依然是个挑战。针对这一个问题,提出一种基于半监督集成学习的软测量建模方法——Tri-training ... 集成学习因通过构建并结合多个学习器,常获得比单一学习器显著优越的泛化能力。但是在标记数据比例较少时,建立高性能的集成学习软测量模型依然是个挑战。针对这一个问题,提出一种基于半监督集成学习的软测量建模方法——Tri-training GPR模型。该建模策略充分发挥了半监督学习的优势,减轻建模过程对标记样本数据的需求,在低数据标签率下,仍能通过对无标记数据进行筛选从而扩充可用于建模的有标记样本数据集,并进一步结合半监督学习和集成学习的优势,提出一种新的选择高置信度样本的思路。将所提方法应用于青霉素发酵和脱丁烷塔过程,建立青霉素和丁烷浓度预测软测量模型,与传统的建模方法相比获得了更优的预测结果,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 软测量 集成学习 半监督学习 TRI-TRAINING 高斯过程回归 过程控制 动力学模型 化学过程
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烧结混合料粒度在线识别研究与应用
20
作者 续飞飞 王晖 +4 位作者 安秀伟 张涛 赵宏博 李永杰 袁中洁 《冶金标准化与质量》 2024年第3期50-56,共7页
烧结过程中混合料配水的稳定控制对生产的稳定优质有至关重要的影响。本文基于烧结加水混料制粒的第一性原理,采用平均灰度处理、频率域法增强等技术进行了图像增强,利用Canny算子实现图像的边缘检测分割以及Halcon集合运算与区域变换... 烧结过程中混合料配水的稳定控制对生产的稳定优质有至关重要的影响。本文基于烧结加水混料制粒的第一性原理,采用平均灰度处理、频率域法增强等技术进行了图像增强,利用Canny算子实现图像的边缘检测分割以及Halcon集合运算与区域变换算子进行处理,从而得到接近真实颗粒形态的轮廓特征,解决了混合料粒度识别的难题。通过试验对比发现试验物理筛分与图像识别结果两者偏差均在5%以内,基本可以表征混合料的整体特征;同时,验证了实时监测结果对加减水过程混合料粒度数据变化较为敏感,且对混合料加减水过程有很好的跟随性,为下一步基于混合料粒度识别的自动配水奠定了坚实基础。 展开更多
关键词 烧结 粒度识别 混合料 高速工业相机
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