张安邦
- 作品数：16 被引量：92H指数：5
- 供职机构：重庆大学电气工程学院高电压与电工新技术教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省重点科技攻关项目更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术理学医药卫生更多>>
- 基于KuhnTucker方法的机组最优投入神经网络模型
- 1997年
- 为了用硬件实现机组优化投入的神经计算，首先基于ＫｕｈｎＴｕｃｋｅｒ方法的机组最优投入神经网络模型。证明了该模型的收敛性，讨论了该模型的正则电路，并用ＰＳＰＩＣＥ５０对一个四机组四时段的系统进行仿真计算。
- 曾孝平周家启张安邦孙洪波
- 关键词：神经网络电力系统发电机组
- 基于模糊隶属函数和BP网络的脑障碍诊断被引量：1
- 1996年
- 给出了用对照组和肝性脑病组的连续反应时问（ＣＲＴ）特征值构成模糊隶属度函数，用它对脑ＣＲＴ数据预处理，然后用ＢＰ神经网络分类、诊断脑功能障碍。解决了样本固有的模糊性扩大样本和输入数据分散时ＢＰ网络训练精度差、速度低的问题。
- 曾孝平周家启张安邦
- 关键词：神经网络脑功能障碍CRT
- 一种神经网络模糊推理协作系统
- 1996年
- 基于专家系统的模糊推理原理，利用ＰＣＢＰ（ＦｕｚｚｙＣａｌｃｕｌａｔｉｎｇＢＰ）网络较强的学习功能，对输入样本较小的敏感性能，收敛速度较快等特性以及ＭＦＡＲＴ（ＭｏｄｉｆｉｅｄＦｕｚｚｙＡＲＴ）网络很好的分类特性，对模糊量良好的适应性能等特性，建立了一种新型的神经网络模糊推理系统ＮＮＦＩＳ（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＦｕｚｚｙＩｎｆｅｒｅｎｃｅＳｙｓｔｅｍ），并制作了实施软件。
- 周小佳张安邦周家启
- 关键词：专家系统模糊推理神经网络
- 一种模糊计算的多层前向神经网络──FCBP
- 1996年
- 提出的ＦＣＢＰ（ＦｕｚｚｒＣａｌｃｕｌａｔｉｎｇＢＰ）算法克服了ＢＰ算法对样本的敏感性，减少了输入点数，减轻了输入层的负担，用于模糊推理及模式识别中就更显其优越性。
- 周小佳张安邦周家启
- 关键词：神经网络BP算法
- 运用神经网络方法进行电网最小割集搜索的硬件实现研究被引量：7
- 1997年
- 本文研究了神经网络搜索图最小割集的方法，提出了这一方法硬件实现的可行方案，并已完成了电网可靠性计算的实验研究。
- 周小佳周家启张安邦陈宝喜李立
- 关键词：最小割集神经网络网络可靠性电网分析搜索
- 函数型连接神经网络偶发事件分类器设计
- 2004年
- 偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器。讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标。通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度。
- 王韶张安邦周家启
- 关键词：偶发事件分类器
- 一类非线性强迫系统的高阶传递函数研究
- 1990年
- 本文用Volterra级数法研究了含非线性电感的强迫系统,求出了它的各阶传递函数,给出并证明了这类系统高阶传递函数的几个性质。
- 朱小科张安邦
- 关键词：电力系统非线性传递函数级数
- 基于自组织RBFN神经网络的预想事故分类器的设计被引量：8
- 1999年
- 提出了自组织径向基函数网络（ＲＢＦＮ） 神经网络的结构和学习算法，从而提高了ＲＢＦＮ 神经网络的学习精度和效率。在此基础上，设计出了基于自组织ＲＢＦＮ 神经网络的电网预想事故分类器。用此预想事故分类器对ＩＥＥＥＲＴＳ６系统的一阶、二阶和三阶预想事故进行安全与不安全的分类。
- 吴开贵张安邦周家启
- 关键词：神经网络学习算法电力系统
- 一种新型的前馈多层神经网络学习算法
- 1998年
- 利用矩阵ＭｏｏｒｅＰｅｎｒｏｓｅ逆的方法，提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法———ＭＢＰ（ＭａｔｒｉｘＢＰ）算法。该算法采用了群体搜索的策略，打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式，一次可搜索权空间中一个超平面。仿真结果表明，该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。
- 韩智刚张安邦杨士中
- 关键词：神经网络前馈神经网络学习算法
- 寻找图的最小割集的神经网络方法
- 1999年
- 针对问题的特点，建立了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 网络的能量函数，提出并构造了一种寻找任意图最小割集的神经网络算法———ＮＮＭＣ（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍｉｎｉｍａｌ Ｃｕｔ） 算法。该算法充分利用了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 网络快速收敛的特性，并具有跳出局部极小点的方法。
- 韩智刚张安邦杨士中
- 关键词：神经网络最小割集
