基于过程神经网络的多维动态信息处理技术  

Multidimensional dynamic information processing technology based on process neural networks

作　　者：许少华[1] 王皓[1] 王颖[1] 何新贵[2] 

机构地区：[1]东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318 [2]北京大学信息科学技术学院,北京100871

出　　处：《大庆石油学院学报》2010年第5期145-149,164+173,共7页Journal of Daqing Petroleum Institute

基　　金：黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103);黑龙江省高等学校骨干教师创新能力资助计划项目(1055G002)

摘　　要：针对多维动态信息处理和非线性系统数据建模问题,提出一种基于过程神经网络的理论和方法.过程神经网络的输入/输出和连接权可以是多元时间函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多元过程效应的累积,可同时反映多个多元时间输入信号在多维空间上的共同作用影响,以及过程效应的累积结果.针对多维动态信息处理的典型应用问题,建立4个过程神经网络模型,从信息处理机制上分析了其应用于动态模式识别、非线性系统数据建模、系统辨识与过程控制等问题的适应性.Aiming at the multidimensional dynamic information processing and nonlinear system modeling problem,a theory and method based on process neural networks is proposed in this paper.The inputs/ outputs and connection weights of process neural networks are all multivariate time functions,its aggregation operation includes both weighted space aggregation to multiple input functions and accumulation to multivariate process effect.It can reflect common influence and accumulation result of process effect to multipl...

关 键 词：过程神经网络 多维动态系统 信息处理 数据建模 非线性 模式识别 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]