利用Alopex改进的粒子群优化算法及其在软测量建模中的应用

提出了一种利用A lopex算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于神经网络的建模中。改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

多目标模糊优化潮流模型及其基于神经网络的算法

提出了一种计算交流潮流的多目标模糊优化模型。模型中,同时考虑了发电费用最少及网损最小等多重目标。针对该模型,还提出了一种基于神经网络模型的新算法。该算法分别采用神经网络模型进行模糊集隶属函数的表达及优化问题的求解,从而将模糊优化同神经网络有机地结合起来。通过算例对所提模型及算法进行了验证。     

HHGA-RBFNN在DGS设计中的应用

将递阶遗传算法和最小二乘法相结合, 构成一种混合递阶遗传算法,用于优化径向基函数神经网络的结构和参数,通过MATLAB仿真实现该算法,并将该神经网络运用于微带缺陷接地结构的神经网络建模之中,实现对微带缺陷接地结构传输系数的仿真.实验结果表明,应用混合递阶遗传算法优化的径向基函数神经网络,具有很高的拟合精度和很好的泛化能力,可以与时域有限差分分析方法结合,辅助微带缺陷接地结构的设计.     

基于细胞自动机演化算法求解无约束函数优化问题

在最优化领域目前广泛应用的智能优化算法有遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法等.但这些算法的实现模式都还是基于串行模式.利用细胞自动机来解决优化问题,也就意味着能够建立极度并行的解决最优化问题的程序.提出了一种基于细胞自动机的演化算法,以求解无约束函数优化问题,并用实验分析了此算法的性能.     

一种基于优化神经网络的最佳多用户检测器

基于优化理论和神经网络理论提出了一种优化神经网络最佳多用户检测器,将DS－CDMA通信中的多用户信号检测问题看作一种组合优化问题,利用神经网络能有效地求解优化问题的优势：推导了一种优化神经网络最佳多用户检测器,理论分析和计算结果表明：1）在误比特性能和抗多址干扰性能上这种检测器均优于传统检测器和解相关检测器;2）在抗"远近"干扰能力方面,这种检测器优于传统检测器而弱于解相关检测器;3）易于实时应用和VLSI实现。     

面向表面质量的镍基高温合金铣削参数多目标优化研究

针对镍基高温合金材料在铣削过程中存在表面加工质量低的问题,提出一种基于神经网络及NSGA-Ⅱ算法的工艺参数多目标优化方法。采用不同工艺参数进行数控铣削镍基高温合金Inconel 718加工并获取数据集,以表面粗糙度为输出,不同工艺参数组合为输入,利用麻雀搜索算法建立SSA-BP神经网络模型用于预测Inconel 718铣削表面粗糙度;以最大材料去除率、最小表面粗糙度为优化目标,构建NSGA-Ⅱ工艺参数多目标优化主体模型,调用构建好的预测模型作为主体模型的目标函数并优化求解得到Pareto最优解集。使用TOPSIS法对Pareto最优解集进行最优解决策,得出最佳的工艺参数组合。优化结果表明：该方法不仅可用于高温合金材料数控铣削表面粗糙度预测,还可用于工艺参数优化,为进一步提高数控铣削材料加工质量和效率提供参考。     

IIR DF设计的高阶关联神经网络优化方法

基于全反馈高阶关联神经网络优化理论,提出了一种ＩＲ数字滤波器神经网络优化设计方法（ＩＩＲＮＮＯ）的理论框架。表征设计质量的加权均方误差当作神经网络能量函数,导出了ＩＩＲＮＮＯ的Ｌｙａｐｕｎｏｖ方法。简要说明了该方法计算机实现的基本原则,通过设计实例及与其他方法的比较,证明了它的有效性。     

改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究

研究了前向两层径基函数 ( RBF)网络和前向两层线性基本函数 ( LBF)网络的分类机理及其结构与初始参数优化确定方法 ,提出了 Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动生成新的核函数 ,并根据新增核函数对测试集的作用自动删除多余核函数的观点 ,从理论上阐明了采用 Sigmoid活化函数的两层LBF网络的分类阈值为 0 .5 ,进而提出了由两层 RBF网络和两层 LBF网络组成的前向 RBF神经网络—— IRBF神经网络     

一种换热器网络优化新方法

基于遗传算法和神经网络的多层感知器模型的有机结合,提出一种优化换热器网络的新算法和一种新的编码方法－基因矩阵,这种算法根据遗传适应度（目标函数）的大小,以随机搜索方式寻找在求解区域的最优解,采用神经网络多层感知器模型实现换热器网络的结构优化和参数变化。经过遗传－感知模型优化并与外逼近算法做了比较,表明采用此法优化多维、多峰、非凸的换热器网络也具有很好的适应性。     

武器系统费用估算的参数法研究

提出了武器系统费用估算中参数法的形式化研究方法,对参数模型的建立、目标函数的建立以及优化参数的求取进行分析.考虑到模型对样本数据的适应能力,采用径向基神经网络建立参数模型;针对模型的拟合精度和推广能力之间的矛盾以及两者的要求,提出建立一种折中的目标函数;针对目标函数的参数较多、形式较为复杂的特点,采用粒子群优化算法计算得到模型的优化参数,最后通过实例加以分析验证.理论研究和计算分析表明,该方法从本质上解决了参数法的模型建立、参数优化等问题,既可以对新参数模型的建立在理论上提供指导,也可以在实践中推广应用,通用性较好.     

直通通信技术研究

在超级并行处理、人工神经网络和分布式计算机等系统中，在任意两结点间建立无需中间节点参与的直接的物理通路，实现消息的直接传输，将彻底解决这些系统中结点间通信的大时延问题。这种被称为直通的技术将为这些系统的研究和开发提供强有力的支持     

一种并行的遗传／神经网络混合学习算法

提出了一种用于多层前馈神经网络训练的新算法，它把遗传算法与自适应共轭梯度学习算法集成起来。这种并行混合学习算法已经在多指令流多数据流（ＭＩＭＤ）平台实现。通过把该算法用于一个图像识别问题，对它的性能进行了评估。文中还显示了所提出的并行混合神经网络学习算法良好的收敛性。     

分布时滞Hopfield神经网络稳定性

针对分布时滞的Hopfield型神经网络构造了李雅普诺夫能量函数,证明了该网络的稳定性问题。证明过程中运用了引理的结论,充分利用了所取李雅普诺夫函数的特殊性,较多地运用了不等式分析方法及不等式放缩技巧。同时由于时滞的存在,证明过程中还涉及李雅普诺夫泛函问题。最后利用引理的结论得出了该网络全局一致渐近稳定的结论。     

基于小波神经网络的服务器预警系统

提出了采用紧致型小波神经网络来构建服务器预警系统,将小波和神经网络直接融合,使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,小波神经元的低相关性,也使得小波神经网络有更快的收敛速度;将服务器中的日志数据数值化后进行网络训练,获得一个基于小波神经网络的入侵分类器。实验结果,表明小波神经网络系统自适应能力强、学习速度快、预警精度高、在入侵检测领域有良好的实用性。     

通有连续时间神经网络的稳定性

研究通有连续时间神经网络的稳定性问题，利用常数交易法、Ｌｉａｐｕｎｏｖ函数法结合不等式分析技巧，获得了通有连续时间神经网络的平衡点是全局ｋ－指数稳定和全局渐近稳定的判别准则。作为特例，也得到了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型和线性互连模型神经网络的相应稳定性。     

模拟复合正交神经网络在轴向磁轴承中的控制研究

在数字复合正交神经网络(NN)的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于轴向磁轴承的控制中.控制器采用模拟复合正交神经网络与PID的并行控制方法,对带有负载干扰的轴向磁轴承控制系统作了PID控制与NN PID控制的仿真实验.仿真结果表明,相对于常规PID控制器,该并行控制法具有非常好的抗干扰与自适应能力,获得了满意的控制效果.     

基于过程神经网络的六维力传感器动态解耦研究

六维力传感器动态解耦方法主要集中于不变性动态解耦方法和迭代解耦方法,其解耦效果取决于建模精度,强耦合情况下解耦误差大,工程实现复杂.文章针对这一问题提出一种基于过程神经网络动态解耦算法,将六维力传感器输入输出及网络权函数进行相同正交基展开,简化计算过程,求解六维力传感器输出输入耦合关系.实验结果表明,过程神经网络在六维力传感器动态解耦中应用效果良好,为动态解耦提供了一种新方法.     

神经网络并行MIMD处理器的研究及实现

为了能高速地实现多种神经网络,拓展神经网络在工业控制中的实时性、嵌入式应用,设计了一种多指令多数据流(MIMD)的通用型神经网络处理器(APP)。处理器的处理单元组之间、处理单元组与乘累加协处理器之间均可以并行执行任务、处理单元组与其他存储器之间可以并行通信。在FPGA上仿真验证了处理器的功能,并实现了用于轧辊偏心在线控制的BP网络和用于字符识别的Hopfield网络等两种不同的拓扑结构。实验数据表明,该体系结构具有较高的并行性,其性能优于其他常见的通用型实现手段。     

移动通信系统信道分配的神经网络算法

引入神经网络模型和算法来解决移动通信系统中信道分配问题，采用改进的Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织模型，提出了在此模型下的信道分配神经网络算法，给出了仿真结果。结果表明神经网络算法解决分布式控制的动态信道分配门题是有效的，它对ＦＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ移动通信系统信道分配有重要参考价值，特别是对大容量、大地域的移动通信系统（如ＧＳＭ系统、移动卫星通信系统）的信道分配有特殊的意义。     

基于Transputer平台的神经网络仿真系统

介绍了一种在ＰＣ－Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ平台上实现的人工神经网络仿真系统。该系统既利用了Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ处理器阵列适合大规模并行处理的特点来实现人工神经网络模型的算法，又借用了ＰＣ机Ｗｉｎｄｏｗｓ平台上良好的多媒体技术为神经网路研究者和使用者提供了一个方便实用的图形接口界面，并且把Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ多处理器硬件结构向用户屏蔽，使用户从繁琐的Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ／Ｏｃｃａｍ并行编程中解脱出来，只需用图形方式或高级描述语言来描述定义一个神经网络，即可完成人工神经网络的仿真。