多元多项式函数的三层前向神经网络逼近方法

该文首先用构造性方法证明:对任意r阶多元多项式,存在确定权值和确定隐元个数的三层前向神经网络.它能以任意精度逼近该多项式.其中权值由所给多元多项式的系数和激活函数确定,而隐元个数由r与输入变量维数确定.作者给出算法和算例,说明基于文中所构造的神经网络可非常高效地逼近多元多项式函数.具体化到一元多项式的情形,文中结果比曹飞龙等所提出的网络和算法更为简单、高效;所获结果对前向神经网络逼近多元多项式函数类的网络构造以及逼近等具有重要的理论与应用意义,为神经网络逼近任意函数的网络构造的理论与方法提供了一条途径.     

构造前向神经网络逼近多项式函数

首先用构造性的方法证明:对于任意的n阶多元多项式函数,可以构造一个三层前向神经网络以任意精度逼近该多项式,所构造网络的隐层节点个数仅与多项式的维数d和阶数n有关.然后,我们给出实现这一逼近的具体算法.最后,给出两个算例进一步验证所得的理论结果.本文结果对神经网络逼近多元多项式函数的具体网络构造以及实现这一逼近的方法等问题具有指导意义.     

多项式函数的神经网络逼近: 网络的构造与逼近算法

该文作者先用构造性方法证明：对于给定的r阶多项式函数，可以具体地构造出一个三层前向神经网络，以任意精度逼近该多项式，所构造的网络的隐层节点个数仅与多项式的阶数r和网络的输入个数s有关，并能准确地用r表达；然后，给出一个实现这一逼近的具体算法；最后，给出两个数值算例进一步验证所得的理论结果．该文所获得的结果对前向神经网络逼近多项式函数类的网络具体构造以及实现逼近的方法等问题具有较为重要的指导意义．     

前向代数神经网络的函数逼近理论及学习算法

文中对ＭＰ神经元模型进行了推广,定义了多项代数神经元、多项式代数神经网络,将多项式代数融入代数神经网络,分析了前向多项式代数神经网络函数逼近能力及理论依据,设计出了一类双输入单输出的前向４层多层式代数神经网络模型,由该模型构成的网络能够逼近于给定的二元多项式到预定的精度。给出了在Ｐ－ａｄｉｃ意义下的多项式代数神经网络函数逼近整体学习算法,在学习的过程中,不存在局部极小,通过实例表明,该算法有效,最     

基于多项式基函数的泛函网络构造方法与逼近理论

用构造性方法证明:对于给定的r阶多项式函数,可以具体地构造出一个三层泛函网络,以任意精度逼近该多项式,所构造的网络的中问神经元个数仅与多项式基函数的阶数r有关,并能用r表达.该文所得结果对于基于多项式基函数的泛函网络逼近任意函数类的网络具体构造和逼近具有理论指导意义.     

基于快速确定隐层神经元数的BP神经网络算法

根据多项式理论构造一种以正交多项式作为隐层神经元激活函数的PP神经网络模型。针对该网络提出一种算法,即一种隐层的激励函数为正交多项式及其神经元数目可快速确定的算法。首先通过数学证明从理论上验证了该算法的有效性。然后利用计算机对该算法进行仿真与校验,并与传统的PP算法进行比较。结果表明该算法不仅突破了传统PP神经网络的局限性,如收敛速率慢、最佳隐神经元数难确定等,而且能够达到更高的工作精度,从而从实验上验证了该算法的有效性。     

小世界人工神经网络模型及其应用研究

关于优化神经网络模型的快速性和精度,为了寻找最优的神经网络结构,在复杂网络的研究方法对多层前向神经网络模型的基础上,提出一种在层次结构上处于规则型到随机型神经网络过渡的中间网络模型-NW型多层前向小世界人工神经网络模型.利用对多层前向规则神经网络中神经元以某一概率p随机化向后层跨层连接,构建新的神经网络模型,然后将不同跨层概率下的小世界人工神经网络应用于函数逼近.在设定精度相同情况下对不同概率下的收敛次数做比较,仿真发现随机化加边概率p处于p =0.08附近时的小世界人工神经网络比同规模的规则网络和随机网络具有更好的收敛速度,实验证实采用NW型小世界多层前向人工神经网络模型,在精度和收敛速度上均得到提高.     

基于自适应归一化 RBF 网络的Q-V 值函数协同逼近模型

径向基函数网络逼近模型可以有效地解决连续状态空间强化学习问题。然而,强化学习的在线特性决定了 RBF 网络逼近模型会面临“灾难性扰动”,即新样本作用于学习模型后非常容易对先前学习到的输入输出映射关系产生破坏。针对 RBF 网络逼近模型的“灾难性扰动”问题,文中提出了一种基于自适应归一化 RBF（ANRBF）网络的 Q-V 值函数协同逼近模型及对应的协同逼近算法———QV（λ）。该算法对由 RBFs 提取得到的特征向量进行归一化处理,并在线自适应地调整 ANRBF 网络隐藏层节点的个数、中心及宽度,可以有效地提高逼近模型的抗干扰性和灵活性。协同逼近模型中利用 Q 和V 值函数协同塑造 TD 误差,在一定程度上利用了环境模型的先验知识,因此可以有效地提高算法的收敛速度和初始性能。从理论上分析了 QV（λ）算法的收敛性,并对比其他的函数逼近算法,通过实验验证了 QV（λ）算法具有较优的性能。     

无线通讯系统功率控制算法及收敛性

利用随机逼近方法研究随机功率控制问题,将功率控制问题转化为寻求一个不确定函数零点的一个随机逼近问题.在承认随机噪声时,证明了所提出的算法在均方差意义下收敛到最优解.     

带端点插值条件的Bézier曲线降多阶逼近

研究了两端点具有任意阶插值条件的Bézier曲线降多阶逼近的问题.对于给定的首末端点的各阶插值条件,给出了一种新的一次降多阶逼近算法,应用Chebyshev多项式逼近理论达到了满足端点插值条件下的近似最佳一致逼近.此算法易于实现,误差计算简单,且所得降阶曲线具有很好的逼近效果,结合分割算法,可获得相当高的误差收敛速度.     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

风电机组电动变桨距控制系统的优化研究

由于风速的随机性、不稳定性及气动效应的影响,使得风力发电机组变桨距控制系统具有非线性、参数时变性、强耦合等特点,难于实现高精度控制,导致风电机组输出电能质量较差。为了改善系统在恒功率输出运行区域内的动态性能,分析了风电机组变桨距控制系统的现状,建立了整个风电机组模型,提出了优化的变桨距控制策略,并设计了基于模糊控制的变桨距控制器。仿真结果表明,独立变桨距控制技术的控制效果比统一变桨距好,实现了风力机各叶片的优化独立变桨距控制,优化了风力发电系统在超过额定风速时的恒功率控制,具有抗干扰能力强、控制精度高的特点。     

发热量测定仪系统设计

本文介绍了发热量测定仪的结构、工作原理、硬件系统功能,阐述了应用铂电阻进行高精度温度测量的方法,系统用AT89C52单片机作为处理和控制芯片,该发热量测定仪性能符合水泥企业应用要求。