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神经网络隐式法及其在石油数据中的应用研究

将隐式曲线曲面构造原理与多层前馈神经网络相结合,提出了基于神经网络的隐式曲线曲面构造方法和基于隐式曲线构造原理的神经网络隐式法,并对其进行了深入研究,取得如下研究成果:1、提出了隐层激活函数为Sigmoid型、输出层为线性函数的多层前馈神经网络构造隐式曲线曲面方法,给出了用约束点来描述、控制曲面形状、构造输入与输出,通过智能学习、仿真模拟、等值面抽取构造隐式曲线曲面的算法过程;理论上证明了此方法所构造的隐式曲线曲面具有任意高的逼近性。在算法稳定性、收敛速度等方面较其它方法有很大的提高。实验表明该方法对约束点的个数、误差、内外点与边点的距离等不敏感,表现出良好的稳定性与可操作性。2、首次提出了对物体边界拓扑结构不敏感的内外点选择及约束点自适应选择算法:由于物体边界的表达式一般是未知的,因而必须基于图像的内外点选择算法。对凸形的物体边界,最理想的约束点选择算法是找到物体的中心,然有利用边界上的点与中心构成直线获得内外点。获得物体内外  (本文共131页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

神经网络及其在控制中的应用研究

本论文的研究内容集中在神经网络算法研究和神经网络在控制领域中的若干应用。神经网络可以认为是一种基本不依赖模型的数学工具,它比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的对象,具有较强的适应和学习功能,是人工智能的一个重要的分支领域。本文对神经网络理论进行了基本的概述,研究了已有神经网络的算法改进和神经网络在控制、模式识别、故障诊断等方面的应用。本文的主要贡献如下:1.介绍了神经网络理论的发展历史,回顾了神经网络理论的基本内容和学习理论;主要从算法和应用两个方面,对国内外当前的研究现状进行了详尽的分析和阐述。2.在详细分析已有的傅立叶神经网络的基础上,发现傅立叶神经网络具有将非线性映射转化成线性映射的特点,基于这个特点,对该神经网络原有的基于非线性优化的学习算法进行了改进,提出了基于线性优化方法(本文采用最小二乘法)的学习算法,大大提高了神经网络的收敛速度并避免了局部极小问题;由于采用了最小二乘方法,当用来训练傅立叶神经网络的训练输出样...  (本文共139页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南理工大学
华南理工大学

进化回归神经网络的研究及应用

本论文针对回归神经网络的结构与性能、进化算法与回归神经网络的结合以及进化回归神经网络在化工过程软测量方面的应用展开研究。首先针对三个不同特点的时序关联数据建模及预测的标准问题,采用不同的建模数据结构,对比性地研究了前向网络与回归神经网络对时序关联数据的建模及预测能力。仿真结果表明使用前向网络为复杂时序数据建模,必须采用包含了历史信息的样本数据,而利用具有内部隐含状态的回归神经网络,无需获知序列的时序特点,仅仅采用最简单的动态时序关系样本数据就能够为对应的数据序列建立具有良好预测能力的模型。在明确了回归神经网络的应用专长之后,给出了一个回归神经网络的综合结构并对几种典型的基于梯度下降的回归神经网络训练算法加以概括,上述算法大都对网络结构有所限制,计算复杂度高且难以推广,限制了对回归神经网络性能及应用的深入研究。相比之下,进化算法对神经元激活函数及网络误差函数没有要求,用于训练不同结构回归神经网络具有通用性,无需复杂的梯度计算,且训...  (本文共126页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

正交回归神经网络及其在控制系统中的应用

现代社会的不断发展使控制理论面临的对象日益复杂化,传统的控制理论遇到巨大的挑战。神经网络、遗传算法和模糊逻辑等先进思想的出现并与控制理论相结合,无疑推动了控制理论的发展。为了克服现有的神经网络模型在动态非线性对象控制中的不足。本文提出了一种新型的动态正交基函数神经网络模型(DOPBNN),并将该神经网络模型引入自动控制与建模领域,探讨和研究了基于该神经网络模型的模型辨识和控制问题,并做了大量的仿真工作。本文的工作主要包括下面几个方面的内容:1) 首先综述了神经网络及其在自动控制中的最新研究方法与成果以及目前存在的不足,为本文以后的工作构筑了一个较高的起点。2) 在正交多项式理论基础上,结合了正交多项式基函数神经网络和高阶动态神经网络的长处,提出了一种新的神经网络结构—动态正交基神经网络。并从理论上证明了该网络结构具有良好的近似任何非线性动态特性的能力。这为非线性动态系统的辨识和控制提供了一种新的神经网络类工具。3) 提出并证明了...  (本文共109页) 本文目录 | 阅读全文>>

《国际学术动态》1996年01期
国际学术动态

1995年世界神经网络大会述评

1 会议概况本年度世界神经网络大会(WCNN’95)于7月17日至21日在美国首都华盛顿市召开。参加会议的人数为700人左右。交流文章约450篇,其中特邀文...  (本文共5页) 阅读全文>>

《计算机仿真》2019年11期
计算机仿真

基于优化神经网络的地质灾害监测预警仿真

针对地质灾害监测预警方法中存在的实用性差等问题,提出基于优化神经网络的地质灾害监测预警方法。建立地质灾害监测数据体系,确保各种监测传感器协同工作,实现地质灾害动态预警对监测数据实时采集等...  (本文共5页) 阅读全文>>