张志强
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：博士科研启动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更多>>
- DHNN优化设计新方法及在板形模式识别的应用被引量：1
- 2008年
- 基于离散Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆能力,提出了随机扰动优化设计DHNN的新方法.该方法降低了DHNN对权值矩阵的苛刻要求,避免进入伪稳定点;并将其用于板形模式识别,采用勒让德多项式表示常见的6种板形基模式,不需大量的测试样本来训练网络,是一种更简单、实用的板形模式识别新方法,为实现板形控制提供依据,仿真结果证明了这种方法的可行性.
- 张秀玲张志强
- 关键词：勒让德多项式
- 基于动态RBF神经网络的板形板厚综合控制仿真研究被引量：1
- 2007年
- 基于RBF神经网络的特点提出了一种动态调节隐含层隐节点个数的方法,由2部分组成:首先以网络输出数据的均方误差及其变化率为标准来调节隐含层节点的数目,然后调节优化隐含层节点的中心值,根据广义逆矩阵的方法求出输出层权值.所设计的神经网络具有最少的隐含层节点数,提高了学习训练速度,构造了板形板厚综合控制的数学模型,采用新的模型处理方法,用动态RBF神经网络进行控制仿真,取得了理想的结果.
- 张秀玲张志强
- 关键词：动态设计
- 四种确定RBFNN中心的新算法被引量：3
- 2007年
- 提出了4种确定RBFNN隐层数据中心的新方法,即动态k-均值聚类算法、动态RBFNN数据中心选取算法、基于Hough变换的RBF数据中心选取算法和调整半径的最近邻聚类算法,这些新算法消除了现有算法中人为因素对数据中心的影响,理论推导和仿真验证了新算法的正确性和实用性,解决了RBF神经网络的设计难题并为其推广应用提供了实用的指导方法。
- 张秀玲张志强
- 关键词：RBFNN数据中心HOUGH变换
