国家自然科学基金(60674092)
- 作品数：93 被引量：470H指数：12
- 相关作者：杨慧中陶洪峰彭力盛立李雅芹更多>>
- 相关机构：江南大学南京航空航天大学无锡威泰迅电力科技有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高技术研究计划项目上海市科学技术委员会资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学环境科学与工程机械工程更多>>
- 神经网络补偿的特征模型控制方法
- 2011年
- 针对一类未知对象参数的控制问题,设计了一种基于神经网络补偿的特征模型控制方法。利用特征建模思想建立对象的时变差分方程,并在黄金分割自适应控制律的基础上,通过引入一个神经网络监督控制器,对特征模型在动态建模过程中的产生的误差起到前馈补偿作用,进一步改善了系统的动态控制性能;同时在系统受到外扰情况下,利用黄金分割控制律的反馈作用能够及时克服干扰,保证系统的稳定。数学仿真表明用该方法建立的控制系统具有较好的动态控制性能和较强的抗干扰能力。
- 李选令杨慧中
- 关键词：神经网络监督控制
- Robust Stability of Markovian Jump Neural Networks with Mixed Delays
- In this paper,the problem of robust stability for a class of neural networks with Markovian jump parameters an...
- Sheng Li,Yang Huizhong School of Communication and Control Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,P.R.China
- 文献传递
- 基于特征模型的变结构控制
- 本文针对一类参数未知系统的控制问题,提出了在特征模型基础上,用基于跟踪微分器的变结构控制方法来实现对系统的有效控制.该方法采用带遗忘因子的最小二乘法估计对象的特征模型参数,使得该特征模型稳态时与原系统的输出保持一致.考虑...
- 李选令杨慧中
- 关键词：变结构控制跟踪微分器
- 基于二进制粒子群优化的决策系统属性离散化被引量：4
- 2008年
- 为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论的问题,依据粗糙集连续属性离散化的根本要求,提出了一种基于二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BinaryPSO)的属性离散化方法。该方法将二进制粒子视为断点子集,最小化断点集中的断点个数作为优化目标,粗糙集属性分类精度作为约束条件。其中,适应函数的定义保证了在尽量减少决策系统信息损失的前提下,得到简化的决策系统。仿真结果表明,该方法得到的离散结果包含较少的断点个数,并且保持了较高的分类能力。
- 姜永森王军霞杨慧中
- 关键词：粗糙集离散化粒子群
- 小波去噪中软硬阈值的一种改良折衷法被引量：69
- 2008年
- 在小波域中分析了传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在标准软硬阈值折衷法的基础上,提出了一种软硬阈值改良折衷法.与标准软硬阈值折衷法相比,其阈值函数具有更加灵活多变的形式,便于进行各种数学处理;与传统软阈值法和硬阈值法相比,它克服了硬阈值函数不连续的缺点,减小了软阈值函数中的估计小波系数与分解小波系数之间存在的恒定偏差.仿真实验结果表明,该改良方法的去噪性能优于传统软阈值法、硬阈值法、标准软硬阈值折衷法及一些现有的新阈值函数法.
- 郭晓霞杨慧中
- 关键词：阈值去噪阈值函数均方误差
- 基于核路径算法的支持向量回归机参数选择被引量：3
- 2009年
- 参数选择是支持向量机研究领域的重要问题。针对核参数的选择,提出一种基于二分法的核参数解路径算法。由于解为核参数的非线性光滑函数,该算法随着参数的更新,可以在已有参数得出的解的基础上通过更新公式进行推导计算,从而求得当前参数所对应的解,其目标函数的极值所对应的参数值即为最优参数解。该算法可以快速地求得最优参数。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。
- 杨慧中王芳
- 关键词：参数选择软测量
- 改进的局部保持投影算法的多模型软测量被引量：3
- 2011年
- 针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进的局部保持投影算法的多模型建模方法。该方法通过有监督自适应权值的局部保持投影算法对输入数据空间进行特征提取,并结合最近邻分类器算法进行输入空间的划分,最后融合支持向量机实现多模型建模。仿真应用结果表明:将改进的局部保持投影算法应用在UCI数据库的Iris数据集的分类中,其分类精度高于基本的局部保持投影算法的分类精度;同时将改进的局部保持投影算法的多模型建模方法应用于双酚A生产的软测量多模型建模中,该方法能够有效的进行输入空间地划分,构建回归模型的数据更加合理,使得模型估计精度得到了提高,并具有更强的泛化能力。
- 梅振益杨慧中
- 关键词：软测量局部保持投影特征提取
- 一类高阶Cohen-Grossberg神经网络的多周期性分析
- 2009年
- 利用状态空间分解方法,探讨一类具有特殊激励函数的高阶Cohen-Grossberg神经网络的多周期性问题.该类神经网络的激励函数包括带有饱和区的非递减函数以及一般的细胞神经网络激励函数等.给出了保证此类网络的周期环在饱和区内局部指数收敛的充分条件.所得结果表明,一个n维网络可以有2n个局部指数收敛的周期环存在于饱和区.最后以一个数值例子说明了所得结果的有效性.
- 盛立杨慧中
- 关键词：COHEN-GROSSBERG神经网络高阶神经网络
- 基于混沌差分进化模糊聚类的多模型建模被引量：3
- 2011年
- 针对模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心敏感和聚类目标函数容易陷入局部最优的问题,提出了1种基于混沌差分进化模糊C-均值聚类的多模型建模方法。该方法采用混沌差分进化算法对模糊C-均值聚类的目标函数进行全局寻优,能有效的解决上述问题。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该算法的有效性。
- 梅振益杨慧中
- 关键词：模糊C-均值聚类软测量
- 基于互信息的软测量变量选择被引量：8
- 2012年
- 针对软测量建模中的变量选择问题,提出了一种结合信息论中最大熵和互信息的方法。该方法采用最大熵原理,对软测量中各辅助变量和主导变量的概率分布进行估计,得到主导变量和各辅助变量间的互信息,这些互信息间接地反映了主导变量和各辅助变量间的相关性,包括线性相关和非线性相关。然后产生随机样本并计算和主导变量间的互信息,重复多次该过程就可以得到一个无关变量和主导变量间的互信息样本。用T检验寻找一个阈值作为判断相关性的标准。对于互信息小于阈值的变量作不相关变量处理,并结合测试效果筛选出最佳的软测量辅助变量。仿真结果证明,基于互信息的软测量变量选择方法具有直观、简单实用和可靠性高的优点,并且有效地改善了模型的估计精度。
- 杨慧中章军陶洪峰
- 关键词：软测量最大熵互信息
