郝敏
- 作品数：6 被引量：58H指数：4
- 供职机构：哈尔滨理工大学自动化学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进遗传算法的模糊神经网络控制被引量：11
- 2005年
- 针对常规遗传算法的缺陷,提出了一种依据新的种群"早熟"程度评价指标和自适应调整算法参数的遗传算法,并以单级倒立摆为被控对象,采用基于改进遗传算法的RBF模糊神经网络控制器进行了仿真研究。仿真结果表明,改进的遗传算法是有效的,新型模糊神经网络控制器的控制效果优于FLC和LQR控制。
- 宋清昆姜雷郝敏
- 关键词：遗传算法RBF自适应
- 基于模糊聚类算法的自适应模糊神经网络研究
- 随着科学技术的发展，现代工业变得越来越复杂，传统的控制方法已经远远不能满足高标准的性能要求。在这种情况下，智能控制理论被提出并逐渐发展起来。模糊神经网络是智能控制理论中一个十分活跃的分支，它是人工神经网络与模糊逻辑系统的...
- 郝敏
- 关键词：模糊神经网络模糊聚类结构优化
- 文献传递
- 基于改进相关性剪枝算法的BP神经网络的结构优化被引量：5
- 2006年
- BP网络中,隐层神经元的数目直接影响着整个网络的性能和效率,因而对BP网络的结构优化是一个非常重要的环节。本文对相关性剪枝算法进行了改进,采用减法聚类方法确定初始的网络结构,然后再用传统相关性剪枝算法重复优化网络。通过实验结果的分析,验证了改进的神经网络相关性剪枝算法对BP网络结构优化的有效性。
- 宋清昆郝敏
- 关键词：BP神经网络结构优化减法聚类
- 基于聚类算法的自适应模糊神经网络研究
- 针对模糊神经网络结构辨识问题，提出了一种基于模糊聚类分析的T-S模糊神经网络的自学习算法，利用改进的模糊C均值聚类算法确定T-S模糊神经网络的初始结构，在网络的学习过程中，采用误差反向传播学习算法和灵敏度剪枝方法对网络的...
- 宋清昆郝敏
- 关键词：模糊神经网络模糊聚类结构优化聚类算法自学习算法
- 文献传递
- 一种改进的模糊C均值聚类算法被引量：33
- 2007年
- 针对模糊C均值(FCM)聚类算法中,聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法,并采用密度函数法来获得初始聚类中心.实验结果表明,改进后的算法较好地解决了初值问题,与随机初始化方法相比,迭代次数少,收敛速度快.
- 宋清昆郝敏
- 关键词：模糊C均值聚类信息熵初始化密度函数
- 基于聚类算法的自适应模糊神经网络研究被引量：4
- 2007年
- 针对模糊神经网络结构辨识问题,提出了一种基于模糊聚类分析的T-S模糊神经网络的自学习算法,利用改进的模糊C均值聚类算法确定T-S模糊神经网络的初始结构,在网络的学习过程中,采用误差反向传播学习算法和灵敏度剪枝方法对网络的参数和结构进行优化,达到自适应调整权值参数和结构的目的。最后,针对一非线性函数逼近问题进行了验证,仿真取得了很好的结果,系统的逼近精度明显提高,而且网络的自适应能力强,表明算法的有效性和可行性。
- 宋清昆郝敏
- 关键词：模糊神经网络模糊聚类结构优化
