刘英敏
- 作品数：6 被引量：23H指数：4
- 供职机构：北京理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 使用最小二乘法减少神经网络的隐单元被引量：7
- 2000年
- 提出新的逐步减少神经元个数并保持神经网络性能的方法 .每一步中利用提出的规则之一选择被消去的单元 ,然后求解一个线性最小二乘问题调整网络中部分剩余权值 ,使简化网络的输入 -输出关系在训练集上尽量保持不变 .该方法可以得到比已有的启发式方法规模更小 ,但性能相近的网络 。
- 刘英敏吴沧浦毕大川
- 关键词：神经网络最小二乘法泛化能力
- 非线性BP算法在系统辨识中的应用被引量：6
- 2000年
- 研究利用非线性 BP算法训练多层前馈神经网络 ,对非线性动力系统进行建模 ,给出了基于非线性 BP算法的系统辨识计算步骤 .通过仿真计算表明 ,基于非线性 BP算法的系统辨识至少可以获得与常规 BP算法同样的效果 .因为不需要计算神经元激活函数的导函数 。
- 刘英敏吴沧浦
- 关键词：系统辨识前馈神经网络
- 基于状态集结的值函数逼近
- 2000年
- 用更为紧凑的方法表示和存贮值函数 ,以求解大规模平均模型 Markov决策规划(MDP)问题 .通过状态集结相对值迭代算法逼近值函数 ,用 Span半范数和压缩映射原理分析算法的收敛性 .给出了状态集结后的 Bellman最优方程 .在 Span压缩条件下证明了该算法的收敛性 。
- 胡光华刘英敏吴沧浦
- 关键词：动态规划随机控制
- 一种使用RBF网络辨识不定性上界的滑模控制器被引量：5
- 2001年
- 研究使用 RBF网络辨识满足匹配条件外干扰的未知上界 ,设计控制系统的滑模控制器问题。基于 L yapunov稳定性理论更新 RBF网络的参数 ,证明了闭环系统的全局渐近稳定性。仿真结果表明了设计方法的有效性。
- 刘英敏吴沧浦
- 关键词：滑模控制器RBF网络不定性
- 多层前馈神经网络隐单元数目上界的证明被引量：6
- 2000年
- 研究前馈神经网络隐单元数目的上界和如何利用样本集的特性减少所需的隐单元个数 .利用 Sigmoid函数的两端极限特性 ,使每个隐单元表示 1～ 2个样本 .在样本集具有局部单调性的情况下 ,可以用有 (p- 1) / 2个隐单元的 3层前馈神经网络以任意小的误差表示 p个目标值 .对一般的样本集 ,所需的隐单元数为 (p- 1) / 2～ (p- 1)
- 刘英敏吴沧浦
- 关键词：前馈神经网络上界泛化激活函数
- 前馈神经网络的理论与应用研究---关于网络的结构及网络在控制中的应用
- 该文研究了多层前馈神经网络的结构问题和一种易于硬件实现的学习算法,还讨论了可以划为多层前馈神经网络的RBF网络在滑模控制器中的应用.该文的主要贡献可以概括为 :1.给出了关于前馈神经网络隐单元数目上界的一个证明.这是一个...
- 刘英敏
- 关键词：前馈神经网络RBF网络滑模控制器
- 文献传递
