搜索到7687篇“ 正交神经网络“的相关文章
- 正交神经网络的经典算法和量子算法
- 正交神经网络对权重矩阵应用正交性。它们可以实现更高的精度，并避免深层架构的易失性或爆炸性梯度。已经提出了几种经典的梯度下降方法来在更新权重矩阵的同时保持正交性，但这些方法运行时间较长并且只能提供近似的正交性。在本公开中，...
- I·克雷尼迪斯J·兰迪曼N·马特胡尔
- 一种基于稀疏正交神经网络的图像分类方法
- 本发明公开了一种基于稀疏正交神经网络的图像分类方法，将获取图像数据作为样本集X和与之对应的样本标签集Y；先将样本集X和标签集Y的训练集输入稀疏正交神经网络模型，初始化代理变量V，根据正交权重W<Sub>orth</Sub...
- 沈项军袁旭
- 一种基于复合正交神经网络预测控制的智能船舶循迹方法
- 本发明公开了一种基于复合正交神经网络预测控制的智能船舶循迹方法，包括步骤：在船舶的运动过程中，获取预定轨迹，将预定轨迹与预测输出通过优化算法，计算各推进器的优化算法预测推力；通过神经网络预测推力，将优化算法预测推力与神经...
- 余文曌杜希森朱轲涵韩素敏余克宇万沪川林涛张铮淇
- 文献传递
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- 文献传递
- 基于正交神经网络的动力定位自适应控制器设计被引量：3
- 2019年
- 动力定位船舶在海上进行定点定位作业时不可避免地会受到风、浪、流海洋环境力的干扰,这种持续的环境力扰动会导致船舶在实际定位时产生静态误差,不能准确地到达目标定位点.在利用反步法进行控制器设计时,大多数文献引入自适应积分项用于抵抗外界环境扰动,通过在控制器中加入船舶当前位置与目标位置的偏差积分项估计出外界未知环境扰动,从而达到自适应控制效果.在此基础上,改进了自适应积分项为正交基神经网络项进行控制器设计,以补偿静态误差,实现准确定位.最后通过水池模型试验对比验证了所设计控制器的可行性.
- 徐海祥卢林枫余文曌韩鑫朱梦飞
- 关键词：动力定位自适应控制模型试验
- 基于正交神经网络的焦炉立火道温度预测控制
- 2018年
- 作为冶金工业中的重要设备,焦炉在我国的钢铁行业中得到了大量的使用。在焦炉的运行中,控制变量数量多,变化呈非线性状态。作为一个大惯性时变系统,焦炉的控制方式十分复杂。而作为对焦炉生产起主要作用的因素,焦炉立火道温度能否得到有效控制对于焦炉能否达到最佳燃烧状态十分重要。文章选取正交多项式为理论基础,在此基础上建立了正交神经网络的焦炉立火道温度控制模型,以阶梯式广义预测控制为控制策略,展开相关研究工作,以期提高控制系统的响应速度和控制精度。
- 邓慧君
- 关键词：焦炉立火道温度正交神经网络
- 地基微波辐射计分段正交神经网络方法遥感阴天大气被引量：3
- 2014年
- 标准的正交神经网络方法利用一组自然正交函数将大气剖面展开,并采用神经网络的方法估计其正交函数的系数,该方法能够充分融合云底高度信息,提高阴天大气的反演精度.在此方法基础上,文章提出一种分段正交神经网络方法,即将大气剖面分为若干段,不同段采用不同的正交系数进行拟合,再利用神经网络估计其正交系数矩阵.结果表明,用此系数矩阵拟合阴天大气剖面较标准算法的相关系数更大,反演精度也更高.同时,利用青岛站微波辐射计实测数据验证了所提方法的有效性.
- 李江漫赵振维郭立新林乐科程显海舒婷婷
- 关键词：微波辐射计神经网络遥感阴天
- 基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测被引量：10
- 2010年
- 针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模型的输入变量,建立双层次的BP神经网络模型,然后根据Gram-Schmidt正交化定理对双层次BP神经网络模型进行改进,在隐含层的输出采用Gram-Schmidt变换增加投影层,从而得到双层次正交神经网络模型。该模型包括2个相对独立的网络模型,1个用于处理客运量日数据,另1个用于处理月数据,2个网络模型的输出经过合成,最终得到客运量的预测结果。模型的应用证明,在铁路客运量预测中双层次正交神经网络模型比传统的BP神经网络模型更为有效。
- 汪健雄刘春煌单杏花朱建生
- 关键词：铁路客运量运量预测神经网络模型
- 非线性系统的复合正交神经网络自适应控制
- 2008年
- 提出非线性系统的复合正交神经网络自适应控制方法.在非线性系统控制中,这种网络自适应控制不需要辨识系统模型与Jacobian矩阵信息,网络学习算法与被控对象模型无关.仿真结果表明,复合正交神经网络实现的非线性系统控制具有较强的自适应控制能力,证明了控制系统具有良好的跟踪控制性能,为解决非线性系统的控制问题提供了一种方法.
- 赵伟强
- 关键词：复合正交神经网络自适应控制非线性系统
相关作者
- 叶军
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