刘志德
- 作品数：6 被引量：28H指数：3
- 供职机构：东北石油大学电气信息工程学院自动化与控制工程系更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目黑龙江省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 带优选聚类算法的RBF网络辨识器及应用被引量：14
- 2003年
- 以 RBF神经网络为模型框架 ,解决非线性系统的辨识问题。针对 RBF网络的结构辨识问题 ,提出一种优选聚类算法 ,并用该算法 ,依据输入样本优选确定 RBF神经网络的隐含层节点个数 ,采用新型二阶递推学习算法估计 RBF网络中的参数和权值。上述混合算法 ,同时解决了 RBF网络结构和参数辨识问题 ,大大提高了 RBF网络的建模和预测精度。应用实例表明了所提出方案的有效性。
- 刘铁男段玉波刘志德谢爱华张航
- 关键词：RBF神经网络聚类算法二阶学习算法
- 一种自适应广义预测极点配置加权控制器被引量：1
- 2002年
- 针对预测控制存在如何减小计算量、保证实时性问题 ,提出一种用计算量小的递推算法辨识方程参数的新方案 ,并推广了以往文献有关 Diophantine方程的递推算法。应用表明 ,所提出的方案是有效的。
- 关学忠曲洪权王利国刘志德
- 关键词：极点配置广义预测控制自适应控制
- 神经网络的新型二阶学习算法及其应用被引量：7
- 2001年
- 针对 BP算法和 Karayiannis的二阶学习算法存在的不足 ,提出多层前向网络的新型二阶学习算法。该算法具有二阶收敛速度 ,其计算量与通常的递推最小二乘法相当。
- 刘铁男段玉波于镝刘志德张长江
- 关键词：二阶学习算法神经网络目标函数
- 带混合模拟退火算法的神经网络及其应用被引量：4
- 2002年
- 对非线性系统辨识问题 ,以多层前向网络为模型框架 ,用本文提出的带自适应冷却进度表的模拟退火算法与Powell算法构成新型混合算法 ,来训练网络的权值。冷却进度表中主要参数是模拟退火算法的控制参数T的初值T0 和T的衰减函数。把整个迭代过程划分为若干阶段。在每个阶段结束时 ,依据网络模型误差自适应地修正下阶段的T0 (回火温度 )、T的衰减函数中的参数和迭代步长初值。上述混合算法具有很强的全局和局部搜索能力 ,显著提高了网络的辨识精度。
- 刘铁男刘志德谢爱华张航刘志永
- 关键词：混合模拟退火算法神经网络学习算法目标函数
- 带新型混合算法的神经网络及其应用
- 人工神经网络、模拟退火算法和遗传算法的研究是当代信息科学技术的前沿和热点，对非线性系统辨识和预测等方面具有重要的理论和应用价值.该文系统深入地研究了神经网络、模拟退火算法和遗传算法，结合系统辨识理论和最优技术，提出了三种...
- 刘志德
- 关键词：多层前向神经网络RBF神经网络模拟退火算法系统辨识油气识别
- 文献传递
- 神经网络二阶反向传播学习算法及其收敛性被引量：2
- 2001年
- 针对BP算法收敛速度慢的问题 ,提出了多层前向神经网络的新型二阶递推学习算法 .给出了一种新的矩阵求逆引理 ,从Newton迭代法入手 ,推导出新型递推学习算法 .该算法等价于Newton迭代法并且有二阶收敛速度 ,能同时反向传播网络各层误差和二阶导数信息因子 ,还能实现Newton搜索方向和Hessian阵逆的递推运算 .基于微分方程稳定性理论 ,研究了新算法的全局收敛性 .分析表明 。
- 刘铁男王利国刘严崴谢爱华刘志德
- 关键词：全局收敛性多层前向网络BP算法二阶学习算法
