检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2015年第12期41卷 2138-2146页

作者：乔俊飞潘广源韩红桂北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对深度信念网(Deep belief network,DBN)学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据特征提取,设计基于对比分歧算法的权值训练方法,并通过误差... 详细信息

针对深度信念网(Deep belief network,DBN)学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据特征提取,设计基于对比分歧算法的权值训练方法,并通过误差反传对隐层权值进行局部寻优,给出稳定性分析,保证训练输出结果稳定在规定区域.利用Lorenz混沌序列、CATS序列和大气CO_2预测实验对该网络进行测试,结果表明,连续型深度信念网具有结构精简、收敛速度快、预测精度高等优点.

关键词：深度学习神经网络结构设计稳定分析时序预测

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基于改进GHSOM的运动想象脑电信号自适应识别方法

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仪器仪表学报 2015年第5期36卷 1064-1071页

作者：李明爱田晓霞孙炎珺杨金福北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为解决运动想象脑电信号(MI-EEG)的识别方法泛化能力受限和自适应性差等问题,对传统的生长、分层自组织映射神经网络(GHSOM)进行改进,并提出一种主成分分析法(PCA)与改进的GHSOM神经网络(IGHSOM)相结合的脑电自适应识别方法。由于IGHSO... 详细信息

为解决运动想象脑电信号(MI-EEG)的识别方法泛化能力受限和自适应性差等问题,对传统的生长、分层自组织映射神经网络(GHSOM)进行改进,并提出一种主成分分析法(PCA)与改进的GHSOM神经网络(IGHSOM)相结合的脑电自适应识别方法。由于IGHSOM能够根据上一层扩展神经元的量化误差进行自动分层判断,使得其不仅对数据映射更加准确和详细,而且增强了网络的稳定性和自适应性。基于脑机接口(BCI)竞赛数据库,利用PCA进行特征提取,以IGHSOM为分类器进行实验研究。结果表明,该方法获得了较高的识别精度,验证了GHSOM改进策略及该识别方法的正确性和有效性。

关键词：运动想象脑电信号自适应性主成分分析 GHSOM神经网络识别

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基于种群多样性的粒子群优化算法设计及应用

基于种群多样性的粒子群优化算法设计及应用

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：韩红桂卢薇乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对粒子群优化算法早熟收敛及搜索精度较低的问题,提出一种基于种群多样性的改进型粒子群优化算法(PDPSO)。首先,利用种群多样性信息描述粒子的聚散程度,获得了进化过程粒子飞行过程的非线性特征;其次,基于粒子的多样性信息设计了自适... 详细信息

针对粒子群优化算法早熟收敛及搜索精度较低的问题,提出一种基于种群多样性的改进型粒子群优化算法(PDPSO)。首先,利用种群多样性信息描述粒子的聚散程度,获得了进化过程粒子飞行过程的非线性特征;其次,基于粒子的多样性信息设计了自适应惯性权重调整策略,实现了粒子全局探索能力及局部开发能力的平衡;最后,利用标准测试函数检验PDPSO算法性能,并将PDPSO算法应用于污水处理过程能耗优化,实验结果表明:与标准粒子群及其他改进粒子群算法相比,PDPSO算法能够具有较高的搜索精度,并有效的避免粒子陷入局部最优;同时,PDPSO算法能够实现污水处理过程的优化,保证污水出水水质的前提下,降低了污水处理过程的运行能耗。

关键词：粒子群优化算法种群多样性搜索精度

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基于UKF的增长型模糊神经网络设计

基于UKF的增长型模糊神经网络设计

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：韩红桂林征来乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

为了实现模糊神经网络结构和参数的同时调整,文中提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的增长型模糊神经网络(UKF-GFNN)。首先,利用UKF对模糊神经网络的参数进行调整;其次,设计了一种基于隐含层神经元输出强度的模糊规则增长机制,实现了... 详细信息

为了实现模糊神经网络结构和参数的同时调整,文中提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的增长型模糊神经网络(UKF-GFNN)。首先,利用UKF对模糊神经网络的参数进行调整;其次,设计了一种基于隐含层神经元输出强度的模糊规则增长机制,实现了模糊神经网络的结构增

关键词：模糊神经网络 UKF

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基于回声状态网络的PM2.5预测研究

基于回声状态网络的PM2.5预测研究

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：王磊杨翠丽乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

本文设计了基于ESN(Echo state network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(radial basisfunction,RBF)神经网络和反向传播(back propagation,BP)神经网络... 详细信息

本文设计了基于ESN(Echo state network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(radial basisfunction,RBF)神经网络和反向传播(back propagation,BP)神经网络方法比较,验证了基于ESN神经网络模型预测的可行性。实验结果表明,与径向基神经网络和反向传播神经网

关键词：回声状态网络神经网络 PM2.5

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基于信息分布的多层感知器权值初始化方法

基于信息分布的多层感知器权值初始化方法

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：栗三一李文静乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

使用梯度下降类算法训练多层感知器(MLPs)时有容易陷入局部极小和训练效果不稳定的问题。为了解决以上问题,本文提出一种基于信息分布的权值初始化方法。该方法使用网络的输入变量与输出变量之间的互信息衡量输入变量中有用信息的多少,... 详细信息

使用梯度下降类算法训练多层感知器(MLPs)时有容易陷入局部极小和训练效果不稳定的问题。为了解决以上问题,本文提出一种基于信息分布的权值初始化方法。该方法使用网络的输入变量与输出变量之间的互信息衡量输入变量中有用信息的多少,根据输入变量中的信息分布情况初始化隐含层输入权值,从而使得初始权值靠近全局最优点。分类实验、Mackey-Glass时间序列预测实验和非线性函数逼近实验的结果表明:使用该权值初始化方法的多层感知器测试精度更高,测试结果更稳定。

关键词：权值初始化多层感知器信息分布

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一种基于重构误差的连续型深度信念网络的深度确定方法

一种基于重构误差的连续型深度信念网络的深度确定方法

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：王功明李文静乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法.多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuous Restricted Boltzmann Machine,CRBM)叠加构成CDBN,通过分析C... 详细信息

关键词：重构误差深度信念网络确定方法

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基于递归RBF神经网络的出水氨氮预测研究

基于递归RBF神经网络的出水氨氮预测研究

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：乔俊飞马士杰许进超北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理过程出水氨氮难以在线测量的问题,文中提出了一种基于递归RBF神经网络的软测量方法来预测氨氮。首先,提取与出水氨氮相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用递归RBF神经网络建立主元变量与出水氨氮的蕴含关系,... 详细信息

针对污水处理过程出水氨氮难以在线测量的问题,文中提出了一种基于递归RBF神经网络的软测量方法来预测氨氮。首先,提取与出水氨氮相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用递归RBF神经网络建立主元变量与出水氨氮的蕴含关系,完成出水氨氮软测量模型的设计。最后,将提出的出水氨氮软测量方法应用于污水处理实际运行过程,结果表明,基于递归RBF神经网络的软测量方法能够实现出水氨氮的在线预测;同时,与其他方法的比较结果显示基于递归RBF神经网络的软测量方法具有较好的预测精度。

关键词：出水氨氮 RBF 神经网络

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基于参数动态调整的多目标差分进化算法设计

基于参数动态调整的多目标差分进化算法设计

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：侯莹韩红桂乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,文中提出了一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法。AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现了进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化算法... 详细信息

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,文中提出了一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法。AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现了进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化算法的局部搜索能力和全

关键词：多目标差分进化算法最优解交叉率动态调整

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基于等距映射的非线性系统集员辨识

基于等距映射的非线性系统集员辨识

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：柴伟纪镐南乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室

本文给出了一种新的非线性系统集员辨识方法。该方法的目的是描述所有与观测数据、模型结构和误差边界假设相一致的参数向量所组成的集合。此集合称为参数可行集。该方法利用Isomap构建具有较高精度的参数可行集与n维空间中的单位球面(n... 详细信息

本文给出了一种新的非线性系统集员辨识方法。该方法的目的是描述所有与观测数据、模型结构和误差边界假设相一致的参数向量所组成的集合。此集合称为参数可行集。该方法利用Isomap构建具有较高精度的参数可行集与n维空间中的单位球面(n-1-sphere(n是参数

关键词：集员辨识非线性系统等距映射

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