张昭昭

作品数：21被引量：108H指数：7
导出分析报告
供职机构：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院更多>>
发文主题：模块化神经网络瓦斯浓度信息熵软测量方法时变系统更多>>
发文领域：自动化与计算机技术矿业工程动力工程及工程热物理电子电信更多>>
发文期刊：《控制与决策》《智能系统学报》《中国新通信》《信息与控制》更多>>
所获基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家教育部博士点基金国家留学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
多层自适应模块化神经网络结构设计被引量：13
《计算机学报》2017年第12期2827-2838,共12页张昭昭 乔俊飞 余文 
国家自然科学基金(61440059,61533003);国家杰出青年科学基金(61225016);辽宁省自然科学基金(201602363);国家留学基金委资助~~
针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑...
关键词：模块化神经网络 自适应 径向基函数 脑式信息处理 协同学习 
基于LM算法的在线自适应RBF网结构优化算法被引量：11
《控制与决策》2017年第7期1247-1252,共6页张昭昭 乔俊飞 余文 
国家自然科学基金项目(61440059);辽宁省自然科学基金项目(201602363);国家留学基金委项目(201508210045)
针对LM算法不能在线训练RBF网络以及RBF网络结构设计算法中存在的问题,提出一种基于LM算法的在线自适应RBF网络结构优化算法.该算法引入滑动窗口和在线优化网络结构的思想,滑动窗口的引入既使得LM算法能够在线训练RBF网络,又使得网络对...
关键词：LM算法 RBF网络 在线自适应 滑动窗口 泛化性能 时变系统 
基于贝叶斯距离的K-modes聚类算法被引量：5
《计算机工程与科学》2017年第1期188-193,共6页赵亮 刘建辉 张昭昭 
国家自然基金(61440059);辽宁省自然基金(LS2013129)
K-modes算法中原有的分类变量间距离度量方法无法体现属性值之间差异,对此提出了一种基于朴素贝叶斯分类器中间运算结果的距离度量。该度量构建代表分类变量的特征向量并计算向量间的欧氏距离作为变量间的距离。将提出的距离度量代入K-m...
关键词：K—modes聚类算法 分类变量 朴素贝叶斯分类器 距离度量 
基于动态神经网络的瓦斯浓度实时预测方法被引量：15
《控制工程》2016年第4期478-483,共6页张昭昭 乔俊飞 余文 
国家自然科学基金(61440059);辽宁省教育厅科学研究一般项目(2013129);国家留学基金委资助
针对矿井中瓦斯浓度变化的时变性、非线性等特点,提出了一种动态神经网络瓦斯浓度实时预测模型。该模型利用历史数据建立初步预测模型,通过实时采集的瓦斯浓度数据进行预测,并用新数据及时调整预测模型的学习参数和结构参数,使得预测模...
关键词：动态神经网络 瓦斯浓度预测 时变系统 实时 
一种具有层级结构的瓦斯浓度多模型预测方法
《控制工程》2016年第3期423-429,共7页郭伟 张昭昭 余文 
国家自然科学基金(61440059);辽宁省教育厅基金(L2013129);国家留学基金委资助
针对矿井中瓦斯浓度预测问题,提出一种具有层级结构的多模型预测方法。该模型不仅能够对不同区域的数据选择不同的子模型进行处理,而且每个数据都是由不同子模型中多个亚子模型协同处理。由于实测瓦斯浓度时间序列数据中含大量的噪声,...
关键词：斯浓度预测 多模型 层级结构 经验模态分解 
基于信息熵的动态前馈神经网络结构设计被引量：2
《信息与控制》2014年第2期181-185,192,共6页张昭昭 乔俊飞 韩红桂 
国家自然科学基金重点资助项目(61034008);辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013129)
针对前馈神经网络结构设计问题,提出一种基于信息熵的动态前馈神经网络结构设计方法.该方法网络代价函数由网络期望输出与实际输出的交叉熵和隐节点输出的Renyi二次熵组成,不要求学习样本服从高斯分布.在学习过程中,通过分裂活跃度大的...
关键词：前馈神经网络 结构设计 信息熵 在线学习 
污水处理过程出水水质多模型在线软测量方法被引量：7
《控制工程》2014年第1期88-93,共6页张昭昭 
国家自然科学基金(60971048);辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013129)
针对污水处理过程出水水质参数难以在线监测的问题,提出了一种多模型在线软测量方法。该方法根据污水处理过程中实时工况数据具有聚类和迁移属性的特点,利用在线减法聚类算法将实时工况数据样本进行划分,并根据实时工况数据在样本空间...
关键词：污水处理过程 多模型 软测量 在线减法聚类 
动态自适应模块化神经网络结构设计被引量：6
《控制与决策》2014年第1期64-70,共7页张昭昭 
国家自然科学基金项目(60971048);辽宁省教育厅基金项目(L2013129)
针对全连接前馈神经网络不能有效应对时变系统的问题,提出一种动态自适应模块化神经网络结构.该网络采用减法聚类算法在线辨识工况数据的空间分布,利用RBF神经元实现对数据样本空间的划分,并结合模糊策略将不同子样本空间的数据动态分...
关键词：模块化神经网络 数据驱动 时变系统 在线学习 
基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计被引量：20
《控制与决策》2012年第7期997-1002,共6页张昭昭 乔俊飞 
国家863计划项目(2009AA04Z155);国家自然科学基金重点支持项目(61034008);国家自然科学基金项目(60873043);北京市自然科学基金项目(4092010);教育部博士点基金项目(200800050004);北京市属高等学校人才强教计划项目(PHR201006103)
以设计最小径向基函数(RBF)神经网络结构为着眼点,提出一种在线RBF网络结构设计算法.该算法将在线减法聚类能实时跟踪工况的特性与RBF网络参数学习过程相结合,使得网络既能在线适应实时对象的变化又能维持紧凑的结构,有效地解决了RBF神...
关键词：RBF神经网络 结构设计 在线减法聚类 
一种具有small world特性的ESN结构分析与设计被引量：8
《控制与决策》2012年第3期383-388,共6页薄迎春 乔俊飞 张昭昭 
国家自然科学基金重点项目(61034008);国家自然科学基金项目(60873043);北京市自然科学基金项目(4092010);教育部博士点基金项目(200800050004);北京市属高等学校人才强教计划项目(PHR201006103)
针对回声状态网络(ESN)结构设计复杂、参数选择难度大的问题,提出一种具有small world特性的ESN(SWESN).首先采用神经元空间增长算法在平面区域生成small world拓扑网络;然后根据网络节点与基准点的Euclidean距离将网络节点进行重新排序...
关键词：回声状态网络 小世界 动态神经元池 动力学特性 
全选清除导出
共3页<123>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部