检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工程大学学报 2010年第1期31卷 102-108页

作者：李涛裴文江王少平张晓明东南大学信息科学与工程学院江苏南京210096 香港浸会大学计算机科学系香港999077

从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初... 详细信息

从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初始分布敏感、收敛速度不稳定及无法适用于异构聚类分析等问题.混合高斯聚类分析与彩色图像分割实验结果验证了CDCL的有效性,且在复杂条件下其聚类分析性能远超出CCL及其他RPCL衍生算法.

关键词：聚类分析次胜者受罚竞争学习竞争与合作学习竞争与动态合作学习

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基于RPCL的模糊关联规则挖掘

引用

计算机工程 2011年第19期37卷 44-46页

作者：谢皝张平伟罗晟上海大学计算机工程与科学学院

在模糊关联规则的挖掘过程中,很难预先知道每个属性合适的模糊集。针对该问题,提出基于次胜者受罚竞争学习的模糊关联规则挖掘算法,无需先验知识,即可根据每个属性的性质找出对应的模糊集,并确定模糊集的数目。实验结果表明,与同类算法... 详细信息

在模糊关联规则的挖掘过程中,很难预先知道每个属性合适的模糊集。针对该问题,提出基于次胜者受罚竞争学习的模糊关联规则挖掘算法,无需先验知识,即可根据每个属性的性质找出对应的模糊集,并确定模糊集的数目。实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以挖掘出更多有趣的关联规则。

关键词：模糊集隶属度函数聚类次胜者受罚竞争学习关联规则

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基于LSA降维的RPCL文本聚类算法

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计算机工程与应用 2006年第23期42卷 138-140页

作者：高茂庭王正欧天津大学系统工程研究所上海海事大学计算机系上海200135

文本聚类中,存在诸如文本特征空间维数巨大、聚类的数目不能事先确定等问题。隐含语义分析方法可以对文本特征空间作降维处理并有效地凸现出文本和词条之间的语义关系;次胜者受罚竞争学习规则可以进行有效的聚类并自动确定适当的聚类数... 详细信息

文本聚类中,存在诸如文本特征空间维数巨大、聚类的数目不能事先确定等问题。隐含语义分析方法可以对文本特征空间作降维处理并有效地凸现出文本和词条之间的语义关系;次胜者受罚竞争学习规则可以进行有效的聚类并自动确定适当的聚类数目。将这两种方法结合进行文本聚类可以在一定程度上解决维数和聚类数的问题,实验表明,这种方法能够收到较好的聚类效果,同时,实验还验证了向量余弦距离比欧氏距离方法更适合于文本相似度的计算。

关键词：文本聚类次胜者受罚竞争学习隐含语义分析聚类分析

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基于神经网络的内模控制在温度控制系统的研究

基于神经网络的内模控制在温度控制系统的研究

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作者：韩超远西华大学

学位级别：硕士

温度控制系统是现代大多数工业中一个重要的组成部分,这种系统具有典型的大滞后性、大惯性、非线性等特点。由于滞后的存在严重影响了系统的稳定性和控制性能,而基于精确数学模型的常规控制方法通常难以获得满意的动、静态控制性能,并... 详细信息

温度控制系统是现代大多数工业中一个重要的组成部分,这种系统具有典型的大滞后性、大惯性、非线性等特点。由于滞后的存在严重影响了系统的稳定性和控制性能,而基于精确数学模型的常规控制方法通常难以获得满意的动、静态控制性能,并且系统在运行中参数的时变和外界环境的不确定因素的影响下,使这种系统更加难以控制。因此,研究更为先进的控制算法具有重要的理论意义和现实意义。本文以电加热炉为研究对象,对其特性进行系统分析基础上抽象出该系统的数学模型。基于该模型,着重研究了具有大滞后控制系统的优化算法。主要内容如下:1、基于一些有效时滞控制算法分析的基础上,对Smith预估控制算法和内模控制算法进行重点仿真验证。仿真结果表明,内模控制在时滞控制系统中具有更好的抗干扰性和鲁棒性;由于径向基(RBF)神经网络具有快速学习并能逼近任意非线性函数的优点,本文用径向基网络分别设计内模控制算法中的内部模型和内模控制器,提出基于神经网络的内模控制算法应用在时滞工业控制中;2、本文针对以下两方面进行了改进:首先,模型逆模型的设计方面,本文深入研究了各种辨识的结构并对它们进行了详细的分析,在此基础上提出了改进型逆模型辨识结构并对其进行了仿真验证;其次,RBF网络隐层中心点的确定和权值修正方面,使用了改进的次胜者受罚的自竞争学习算法对中心进行自适应学习,提高了网络的学习速度;针对权值修正使用带有遗忘因子的最小二乘算法,有效防止饱和现象的发生。通过仿真实验表明,改进后的算法应用神经网络内模控制中具有上升时间快、鲁棒性好、抗干扰能力强、无超调等很好的控制效果,并有在线自调整的能力。

关键词：大滞后内模控制 RBF网络次胜者受罚竞争学习电加热炉

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基于径向基函数神经网络的接触器性能快速算法

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电器与能效管理技术 2020年第1期 40-45页

作者：肖斌刘洋翟国富哈尔滨工业大学电器与电子可靠性研究所

随着新能源的快速发展以及用电功率的大幅提升,对接触器的性能及可靠性提出了更高的要求,接触器的优化设计也随之成为热点。受接触器性能的低仿真计算效率制约,智能优化算法等全局搜索能力较强的优化算法难以在接触器优化设计中得到很... 详细信息

随着新能源的快速发展以及用电功率的大幅提升,对接触器的性能及可靠性提出了更高的要求,接触器的优化设计也随之成为热点。受接触器性能的低仿真计算效率制约,智能优化算法等全局搜索能力较强的优化算法难以在接触器优化设计中得到很好的应用,限制了接触器优化设计的发展。针对以上问题,有必要对接触器性能的快速计算展开研究。提出了一种接触器近似建模方法,以径向基函数神经网络为基础,通过次胜者受罚竞争学习(RPCL)算法及粒子群(PSO)算法优化径向基函数神经网络中的参数值,从而保证模型的准确度。以直动式大功率接触器的静动态特性为例,对近似模型计算一次动态特性需要40 s,而工程中常用的有限元算法则需要近1 d时间,且近似模型的误差在5%以内。由此可见,该模型极大提升了接触器性能求解效率,为接触器优化设计奠定了基础。

关键词：接触器径向基函数神经网络次胜者受罚竞争学习粒子群有限元

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