云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 国家自然科学基金(61225016)

国家自然科学基金(61225016): 作品数：14被引量：107H指数：7; 导出分析报告; 相关作者：乔俊飞韩红桂王超王莉莉袁喜春更多>>; 相关机构：北京工业大学北京农业职业学院更多>>; 相关期刊：《控制工程》《Tsinghua Science and Technology》《Chinese Journal of Chemical Engineering》《控制与决策》更多>>; 相关主题：软测量污水处理过程出水RBF神经网络氨氮更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程自然科学总论建筑科学更多>>

Structure Optimization for Echo State Network Based on Contribution被引量：6: 《Tsinghua Science and Technology》2019年第1期97-105,共9页Dingyuan Li Fu Liu Junfei Qiao Rong Li; supported by the National Natural Science Foundation of China(No.61225016);the Key Project of National Natural Science Foundation of China(No.61533002); Echo State Network(ESN) is a recurrent neural network with a large, randomly generated recurrent part called the dynamic reservoir. Only the output weights are modified during training. However, proper balancing of th...; 关键词：NEURAL NETWORK STRUCTURAL DESIGN time-series PREDICTION

改进K-means算法优化RBF神经网络的出水氨氮预测被引量：16: 《控制工程》2018年第3期375-379,共5页乔俊飞孙玉庆韩红桂; 国家自然科学基金(61203099,61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005,Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017,XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020,20131103110016);北京市教委项目(km201410005001,KZ201410005002);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 为提高污水处理过程中出水氨氮的预测精度，并针对RBF神经网络参数难以确定的问题，提出一种改进K-means算法优化RBF神经网络的氨氮预测算法。首先，计算每个样本点的密度值，以其大小是否满足一个阈值为条件，判定该点是否为孤立点或...; 关键词：氨氮预测 RBF神经网络 K-MEANS算法密度指标

基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测研究被引量：8: 《控制工程》2018年第3期391-395,共5页乔俊飞蔡杰韩红桂; 国家自然科学基金(61203099,61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005,Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017,XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020,20131103110016);北京市教委项目(km201410005001,KZ201410005002);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 针对大气中PM2.5浓度难以预测的问题，提出了基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测方法。首先，利用实测数据，基于偏最小二乘选取与PM2．5相关的辅助变量。其次，利用T-S模糊神经网络建立相关变量与PM2.5浓度之间的软测量模型，并利用历史...; 关键词：PM2.5预测偏最小二乘辅助变量 T-S模糊神经网络模型

基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究被引量：26: 《控制工程》2016年第9期1301-1305,共5页乔俊飞安茹韩红桂; 国家自然科学基金(61203099,61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005,Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017,XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177); 针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算...; 关键词：径向基函数网络梯度下降算法氨氮预测软测量

基于递归模糊神经网络的污水处理控制方法被引量：13: 《化工学报》2016年第3期954-959,共6页韩改堂乔俊飞韩红桂; 国家自然科学基金重点项目(61533002);国家自然科学基金杰出青年项目(61225016);中国博士后科学基金一等资助项目(2014M550017);北京市教育委员会科研计划项目(KZ201410005002;km201410005001);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177);高等学校博士学科点专项科研基金(20131103110016)~~; 针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了...; 关键词：污水处理过程递归模糊神经网络控制自适应学习算法溶解氧硝态氮动态仿真

基于SOTSFNN的溶解氧浓度控制方法被引量：7: 《化工学报》2016年第3期960-966,共7页乔俊飞付文韬韩红桂; 国家自然科学基金项目(61533002,61203099,61225016);北京市科技新星计划项目(Z131104000413007);教育部博士点新教师基金项目(20121103120020);北京市教育委员会科研计划项目(KZ201410005002,km201410005001);北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177);高等学校博士学科点专项科研基金资助课题项目(20131103110016); 针对污水处理过程溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织T-S模糊神经网络的控制方法。其实质是采用模糊规则层激活强度的方法,根据实际环境自适应的对神经元进行调整,构造合适的控制结构,从而提高控制精度。同时采用梯度下降...; 关键词：神经网络控制溶解氧浓度动态仿真自组织算法

基于ESN的污水处理过程优化控制被引量：8: 《智能系统学报》2015年第6期831-837,共7页乔俊飞王莉莉韩红桂; 国家自然科学基金重点基金资助项目(61533002);国家自然科学基金杰出青年基金资助项目(61225016);中国博士后科学基金一等资助项目(2014M550017);北京市教育委员会科研计划资助项目(KZ201410005002;km201410005001);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20131103110016); 针对污水处理过程能耗过高的问题,提出了一种基于状态回声网络(ESN)的在线优化控制方法。建立了污水处理过程预测模型,实现性能指标的预测;根据系统的状态以及预测的性能指标,采用ESN实时优化控制变量的设定值;将优化后的设定值传送给...; 关键词：污水处理过程优化控制状态回声网络性能指标预测模型基准仿真模型

基于贡献率的离散Hopfield结构优化被引量：3: 《控制与决策》2015年第11期2061-2066,共6页乔俊飞李荣韩红桂; 国家自然科学基金杰出青年项目(61225016);国家自然科学基金项目(61034008;61203099);北京市科技计划课题(Z141100001414005);北京市科技专项课题(Z141101004414058);北京市科技新星计划项目(Z131104000413007);北京市教育委员会科研计划项目(KZ201410005002;KM201410005001); 针对离散Hopfield神经网络(DHNN)结构复杂的问题,提出一种基于贡献率的结构优化算法.该算法利用奇异值分解方法对连接权值进行设计,进而利用贡献率的方法对DHNN进行结构优化.优化后的网络降低了DHNN结构的复杂程度,使网络具有类似生物...; 关键词：离散HOPFIELD 结构优化连接权值贡献率

参数自适应粒子群算法的给水管网优化研究被引量：1: 《智能系统学报》2015年第5期722-728,共7页王超乔俊飞; 国家自然科学基金重点资助项目(61034008);国家自然科学基金杰出青年资助项目(61225016);北京市自然科学基金资助项目(4122006); 针对粒子群算法在解决给水管网优化问题时存在容易陷入局部最优的缺点,通过分析粒子的运动轨迹和相似程度,提出一种参数自适应粒子群算法。该算法利用种群粒子与期望粒子之间相似度的大小,动态调整算法参数,平衡算法全局和局部搜索能力...; 关键词：给水管网系统粒子轨迹相似度参数调整自适应粒子群

一种具有局部搜索的自适应粒子群算法被引量：9: 《信息与控制》2015年第4期385-392,共8页乔俊飞王超魏静; 国家自然科学基金重点资助项目(61034008);国家自然科学基金杰出青年基金资助项目(61225016);北京市自然科学基金资助项目(4122006); 针对粒子群优化(PSO)算法在解决高维非线性优化类问题时存在易陷入局部最小难以寻求最优解的问题,提出了一种具有局部搜索的参数自适应调整的粒子群算法.其核心思想是利用种群分布信息动态调整算法参数;加入混沌变异机制,增加种群多样性...; 关键词：粒子群优化(PSO)算法参数调整局部搜索给水管网

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