王巧智
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 供职机构：北京科技大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多分辨率小波极限学习机被引量：2
- 2014年
- 针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题,提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发,构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数,并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重,避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时,由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间,对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明,与标准极限学习机相比,小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度.
- 全丽萍李晓理王巧智
- 关键词：学习算法极限学习机小波分析多分辨分析正交
- 基于模型降阶的时滞多变量系统动态解耦被引量：5
- 2015年
- 针对工业生产过程一类时滞多变量系统,采用BP神经网络实现时滞多变量系统的动态解耦。时滞环节增加了解耦器的设计难度,并导致解耦器在物理上难以实现。针对该问题,对时滞多变量离散系统的解耦进行了讨论,为降低神经网络解耦器的规模,采用离散状态方程模型的均衡实现降阶算法对神经网络解耦器进行降维。以典型的火电机组协调系统进行解耦仿真试验,并采用PID控制器实现控制。结果表明,采用的离散化方法对时滞多变量系统具有良好的解耦效果,合理解决了时滞对解耦过程的影响,并通过模型降阶技术降低了神经网络解耦器的规模,便于神经网络解耦实现在线学习。
- 王富强李晓理张秋生王巧智
- 关键词：动态解耦模型降阶神经网络时滞
