国家自然科学基金(60572174)

作品数：20被引量：73H指数：6
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相关作者：钟诗胜许少华何新贵汤新民李盼池更多>>
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相关期刊：《高技术通讯》《机械设计》《系统仿真学报》《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》更多>>
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一种基于过程神经网络的动态系统控制信号求解模型和算法被引量：3
《计算机科学》2012年第1期159-161,166,共4页许少华 庞跃武 何新贵 
国家自然科学基金资助项目(60572174);中国石油科技创新基金(2010D-5006-0302)资助
针对非线性动态系统控制问题,提出了一种基于过程神经网络的控制信号求解模型和算法。利用过程神经网络对动态系统时变输入/输出信号的非线性映射机制和对系统过程模态特征的自适应提取能力,建立基于过程神经网络的辨识模型;然后根据所...
关键词：动态系统 过程控制 过程神经网络 求解算法 仿真实验 
一种过程支持向量机模型及其若干理论性质被引量：1
《大庆石油学院学报》2011年第6期73-75,128,共3页许少华 庞跃武 王兵 
国家自然科学基金(60572174);中国石油科技创新基金(2010D-5006-0302)
针对时变信号模式分类问题,建立一种过程支持向量机模型.该模型的输入为时变函数,通过核函数变换将动态模式映射到高维特征空间,经过学习训练集中函数样本类别特性,自适应提取动态模式的过程特征,直接分类辨识时变信号.证明过程支持向...
关键词：过程支持向量机 过程神经元模型 核函数 时变函数 支持向量机 模式分类 
一种改进的量子粒子群优化算法及其应用被引量：11
《计算机工程与应用》2011年第20期34-37,共4页许少华 王皓 王颖 李盼池 
国家自然科学基金(No.60572174);黑龙江省自然科学基金(No.ZA2006-11)~~
为提高基于概率幅编码的量子粒子群算法的优化效率,提出了一种改进的量子粒子群优化算法。在改进的算法中,采用量子Hadamard门实现粒子位置的变异,将概率幅对换变异改进为更具柔韧性的旋转调整,有效避免了种群在搜索空间中多样性的丢失...
关键词：粒子群优化 变异 自适应调整 优化算法 
空间模拟器大型卫星装载平台监控系统的实现被引量：1
《机械设计》2011年第7期38-41,共4页王瑞 钟诗胜 
国家自然科学基金资助项目(60572174)
介绍了基于四杆并联机构的大型卫星装载平台,该平台可以实现水平度的自动调整,文中提供了平台的自动调整算法,基于该算法,借助服务器及客户端,成功实现了平台现场数据的采集处理、分析计算、实时报警、数据备份,以及平台水平度的自动调...
关键词：并联机构 卫星试验环境 水平度自动调节 空间模拟器 组态软件 
一种基于Agent-NB的文本分类模型和算法
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》2011年第1期103-106,共4页胡春娜 刘显德 郝兴 
国家自然科学基金(60572174);黑龙江省普通高等学校骨干教师创新能力资助计划项目(1055G002);黑龙江省自然科学基金(ZA2006-11);黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103)
针对基于内容的文本分类问题,提出了一种Agent与朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)相融合的反馈分类模型和算法(Agent-NB).朴素贝叶斯分类是一种简单而有效的文本分类方法,然而有限大小的训练样本集,一般不具备良好的数据完备性,难以一次性...
关键词：朴素贝叶斯分类 Agent-NB 文本分类算法 
一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法被引量：6
《计算机科学》2010年第11期203-205,共3页许少华 王颖 王皓 何新贵 
国家自然科学基金项目(60572174);黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103)资助
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分...
关键词：过程神经元网络 学习算法 数值积分 时域聚合运算 
一种基于过程神经元网络的非线性动态系统辨识模型及应用被引量：2
《信息与控制》2010年第2期158-163,共6页许少华 何新贵 
国家自然科学基金资助项目(60572174);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11521013);黑龙江省自然科学基金资助项目(ZA2006-11);黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103)
针对复杂非线性动态系统辨识问题,提出了一种基于过程神经元网络(PNN)的辨识模型和方法.根据系统待辨识的模型结构和反映系统模态变化特征的动态样本数据,利用PNN对时变输入/输出信号的非线性变换机制和自适应学习能力,建立基于PNN的系...
关键词：非线性动态系统 辨识模型 过程神经元网络 
一种基于过程神经元网络辨识的PID控制模型及方法被引量：2
《计算机应用》2010年第1期233-235,239,共4页王兵 李盼池 许少华 
国家自然科学基金资助项目(60572174);黑龙江省科技厅科学研究项目(GZ07A103)
针对非线性动态系统PID过程控制问题,提出了一种基于过程神经元网络辨识的PID参数自适应整定的控制模型和方法。利用过程神经元网络对于动态系统时变输入/输出信号的学习机制,在某种最优控制律下通过对被控对象进行辨识来追踪被控对象...
关键词：非线性动态系统 PID控制 参数辨识 过程神经元网络 
一种反馈过程神经元网络模型及在动态信号分类中的应用
《计算机应用研究》2009年第12期4481-4483,共3页于媛媛 许少华 张强 
国家自然科学基金资助项目(60572174)
针对动态信号模式分类问题,提出了一种反馈过程神经元网络模型和基于该模型的分类方法。这种网络的输入可直接为时变函数,网络的信息传输既有与前馈神经元网络一样的前向流,也有后面各层节点到前层节点的反馈,且可对节点自身反馈输出信...
关键词：反馈过程神经元网络 动态信号 模式分类 学习算法 
一种概率过程神经元网络模型及分类算法被引量：3
《智能系统学报》2009年第4期283-287,共5页许少华 李盼池 何新贵 
国家自然科学基金资助项目(60572174);黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目(11521013);黑龙江省自然科学基金资助项目(ZA2006-11);黑龙江省科技攻关资助项目(GZ07A103)
针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型.模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实...
关键词：动态信号分类 贝叶斯规则 概率过程神经元网络 
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