过程神经元网络

作品数：59被引量：284H指数：8
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基于径向基过程神经元网络的锂电池SOC算法被引量：3
《化工自动化及仪表》2018年第2期157-159,共3页于文韬 白鹏飞 王玉芬 孙丽媛 
提出基于径向基过程神经元网络算法计算锂电池的SOC,该方法应用的是梯度下降模式。介绍径向基过程神经元网络的推导,将电压、电流和温度的时间动态数据序列作为网络的输入,以实测采样数据作为样本,组建网络模型,并与安时积分法进行对比...
关键词：径向基过程神经元网络算法 锂电池 SOC计算 动态数据 
基于QPSO-ELM的过程神经网络及时间序列预测
《控制工程》2018年第3期477-483,共7页刘志刚 许少华 李盼池 冯永强 
国家自然科学基金(61170132);黑龙江省教育厅基金(11551015)
过程神经网络模型结构复杂，正交基展开后学习参数多，传统梯度下降存在对初值敏感、计算复杂等问题，将过程神经网络进行正交基展开化简，在结构上转化为统神经网络，利用极限学习作为过程神经元网络的学习算法。学习过程中摒弃梯度下...
关键词：过程神经元网络 极限学习 量子粒子群 网络训练 
基于ELM和连续过程神经网络的抽油机工况诊断被引量：2
《计算机工程与科学》2017年第10期1934-1940,共7页刘志刚 许少华 李盼池 
国家自然科学基金(61170132);黑龙江省教育厅基金(11551015)
普通神经网络进行抽油机工况诊断时存在诊断精度偏低的问题,提出选用连续过程神经元网络作为诊断模型,特征输入选取能直接反映示功图几何形态特征的位移和载荷两种连续信号。为提高模型学习速度,提出过程神经网络的极限学习算法,将训练...
关键词：工况诊断 过程神经元网络 极限学习 MOORE-PENROSE广义逆 网络训练 
基于LVQ过程神经元网络的储层岩性识别被引量：2
《吉林大学学报（信息科学版）》2017年第4期398-404,共7页李学贵 许少华 赵恩涛 赵玲 
国家自然科学基金资助项目(61402099)
针对基于取心井岩心分析数据和测井过程数据的储层岩性判别问题,建立了一类学习向量量化过程神经元网络模型(LVQ-PNN:Learning Vector Quantization Process Neural Network)。该模型通过增加输出层,扩展了自组织过程神经元网络的深度结...
关键词：过程神经元网络 学习向量量化 岩性识别 
基于QPSO和极限学习的离散过程神经网络及学习算法被引量：6
《控制与决策》2016年第12期2241-2247,共7页刘志刚 许少华 李盼池 
国家自然科学基金项目(61170132);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521369)
连续过程神经元网络在权函数正交基展开时,基函数个数无法有效确定,因此逼近精度不高.针对该问题,提出一种离散过程神经元网络,使用三次样条数值积分处理离散样本和权值的时域聚合运算.模型训练采用双链量子粒子群完成输入权值的全局寻...
关键词：过程神经元网络 极限学习 量子粒子群 MOORE-PENROSE广义逆 网络训练 
一种基于粒子群优化的极限学习过程神经网络被引量：1
《华东师范大学学报（自然科学版）》2016年第4期86-95,共10页刘志刚 许少华 李盼池 
国家自然科学基金(61170132);中国博士后科学基金(201003405)
本文针对过程神经元网络(Process Neural Network,PNN)模型学习参数较多,正交基展开后的梯度下降算法初值敏感、计算复杂、不易收敛等问题,结合极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的快速学习特性,提出了一种新型的极限学习过程...
关键词：过程神经元网络 极限学习机 粒子群 MOORE-PENROSE广义逆 网络训练 
一种基于混合误差梯度下降算法的过程神经网络训练被引量：11
《东北石油大学学报》2014年第4期92-96,11-12,共5页许少华 宋美玲 许辰 朱新宁 
国家自然科学基金项目(61170132)
针对过程神经网络(PNN)单一训练算法自适应调整能力差、缺乏对学习性质有效控制的问题,提出一种梯度下降与牛顿迭代相结合的求解算法——混合误差梯度下降算法.在训练初始阶段,基于网络训练目标函数,采用梯度下降法进行迭代寻优,只需计...
关键词：过程神经元网络 算法效率 牛顿迭代法 梯度下降法 混合误差梯度下降算法 
基于半监督竞争学习过程神经网络的抽油机故障诊断被引量：12
《信息与控制》2014年第2期235-240,共6页王兵 许少华 孟耀华 
国家自然科学基金资助项目(60473051);中国石油科技创新基金资助项目(2010D-5006-0302)
利用过程神经元网络对动态时变信号过程模态特征的自适应提取能力,结合半监督学习算法,提出了一种基于半监督学习的网络结构自适应的竞争型过程神经元网络用于示功图识别.网络采用广义离散Fréchet距离作为动态样本间距离的测度,然后直...
关键词：竞争型过程神经元网络 半监督学习 故障诊断 自适应聚类 
基于小波变换遗传过程神经元网络的交通流预测
《山西建筑》2014年第3期160-162,共3页高为 
针对短时交通流时间序列的缺点,应用小波变换理论,将含有综合信息的时间序列分离为低频确定信号和高频干扰信号,用遗传过程神经元网络分别进行预测,得到了原时间序列的实际预测结果,通过实测数据验证表明,该预测方法具有较好的预测精度。
关键词：短时交通流预测 小波变换 过程神经元网络 
《时序数据挖掘与过程神经元网络》
《全国新书目》2013年第12期141-141,共1页葛利 
时间序列问题是一类在各领域广泛存在的问题，在经济、气象、水利、林业等多个领域更是多有涉及，其中大多数时序问题的解决可归属为时序数据挖掘的范畴，时序问题的有效解决可为各领域实际问题的解决提供有效的技术支持。
关键词：数据挖掘 神经元网络 时序 时间序列 技术支持 有效解 
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