检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨理工大学学报 2009年第3期14卷 29-32页

作者：吴雪雨大庆时代广场管理处黑龙江大庆163000

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... 详细信息

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.

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

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基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正

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传感器与微系统 2008年第10期27卷 5-7页

作者：郭全民王健西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710032

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。... 详细信息

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。

关键词：瓦斯传感器函数型连接神经网络非线性校正

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油藏系统函数型连接神经网络辨识方法

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吉林大学学报（信息科学版） 2006年第6期24卷 624-628页

作者：陈惟岐刘劲涛大庆石油学院秦皇岛分院河北秦皇岛066004 天津大学管理学院天津300072

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。... 详细信息

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。

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

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一种电容非介入式压力测量方法研究

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仪器仪表学报 2009年第8期30卷 1773-1777页

作者：黄姣英袁海文安晨亮崔勇李成贵北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 中国航天发射技术研究所北京100191 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191

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... 详细信息

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.

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

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函数型连接神经网络偶发事件分类器设计

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重庆大学学报（自然科学版） 2004年第5期27卷 66-69页

作者：王韶张安邦周家启重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室重庆400030

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... 详细信息

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。

关键词：函数型连接神经网络偶发事件分类器

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基于函数型连接神经网络的发输电系统可靠性评估研究

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中国电机工程学报 2004年第9期24卷 142-146页

作者：王韶周家启重庆大学高电压与电工新技术高教部重点实验室重庆400030

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... 详细信息

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。

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

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基于FLNN的塔机起重量软测量方法研究

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传感器与微系统 2008年第6期27卷 59-61,65页

作者：郭全民贾永峰王健西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710032 陕西交通职业技术学院陕西西安710021

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... 详细信息

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。

关键词：塔式起重机起重量函数型连接神经网络软测量

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切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用

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信号处理 2003年第4期19卷 287-290页

作者：胡志恒王炎滨虞厥邦电子科技大学电子工程学院成都610054

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... 详细信息

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。

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

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基于MFLNN的变参数非线性系统辨识

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计算机工程 2006年第20期32卷 201-202页

作者：李萍吴乐南东南大学无线电工程系

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

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基于外积FLNN的非线性系统辨识

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微计算机信息 2006年第2S期22卷 257-259页

作者：李萍吴乐南东南大学无线电工程系

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... 详细信息

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。

关键词：外积扩展函数型连接神经网络 MLP 非线性系统识别

来源：评论

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