检索结果-南通市图书馆

主成分分析与神经网络的结合在多变量序列预测中的应用

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控制理论与应用 2007年第5期24卷 719-724页

作者：席剑辉韩敏沈阳航空工业学院自动控制系辽宁沈阳110034 大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116023

目前预测方法的研究主要集中在单变量时间序列上,本文建立起一种针对多元变量非线性时间序列建模和预测的方法框架.首先,同时考虑序列状态间的线性相关性和非线性相关性,建立初始延迟窗以包含充分的预测信息;然后,利用主成分分析(PCA)... 详细信息

目前预测方法的研究主要集中在单变量时间序列上,本文建立起一种针对多元变量非线性时间序列建模和预测的方法框架.首先,同时考虑序列状态间的线性相关性和非线性相关性,建立初始延迟窗以包含充分的预测信息;然后,利用主成分分析(PCA)方法寻找不同变量在数据空间中的最大方差方向,扩展PCA应用于提取多个变量的综合信息,重构多元变量输入状态相空间;最后,利用神经网络逼近不同变量之间以及当前状态和将来状态之间的函数映射关系,实现多元变量预测.对Ro¨ssler混沌方程和大连降雨、气温序列的预测仿真说明了本文方法的有效性,为多元变量时间序列分析提供了一条新的途径.

关键词：多元变量时间序列神经网络预测主成分分析

思政教育融入工科专业课程教学的改革研究--以自动控制理论课程为例

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大学教育 2023年第4期 101-103页

作者：刘洋席剑辉沈阳航空航天大学自动化学院辽宁沈阳110136

文章以自动控制理论课程为载体,提出以增强文化自信、民族自豪感和民族自信心以及社会担当精神与社会责任感为导向的多视角思政教育新框架,探索专业课程教学与思政教育的巧妙融合,并提出在课程教学中融入价值导向的思路与具体措施。

关键词：思政教育教学改革工科专业课内化提升

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腐蚀声发射信号降噪方法

声学学报 2014年第3期39卷 372-379页

作者：于洋张雯雯杨平傅元席剑辉沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳航空航天大学自动化学院辽宁机电职业技术学院自控系

为了从复杂背景噪声中有效地检测出腐蚀声发射信号,采用短时分形维数和离散分数余弦变换相结合的降噪方法,利用声发射检测系统,对6%FeCl·6HO溶液中Q235钢板的全面腐蚀和局部腐蚀声发射信号进行了降噪处理。实验结果表明,腐蚀声发射信... 详细信息

为了从复杂背景噪声中有效地检测出腐蚀声发射信号,采用短时分形维数和离散分数余弦变换相结合的降噪方法,利用声发射检测系统,对6%FeCl·6HO溶液中Q235钢板的全面腐蚀和局部腐蚀声发射信号进行了降噪处理。实验结果表明,腐蚀声发射信号分别加入白噪声、有色噪声和粉红噪声,在输入信噪比为0~15dB的条件下,此方法降噪效果与标准离散余弦、离散分数余弦变换方法相比,输出信噪比最高可提升8 dB。所述降噪方法对检测腐蚀声发射信号以及对金属剩余寿命的评价具有一定意义。

关键词：声发射信号金属钢板白噪声金属材料金属板全面腐蚀信噪比信号噪声比离散分数余弦变换局部腐蚀余弦噪声功率谱含噪信号降噪处理分数阶声发射传感器降噪方法

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神经网络应用于多元变量时间序列的建模研究

仪器仪表学报 2006年第3期27卷 275-279页

作者：韩敏席剑辉范明明大连理工大学电子与信息工程学院大连116023

自然界复杂系统的动态特性通常包含在多个变量时间序列的演化轨迹中。采用主成分分析与神经网络相结合的方法,进行多元变量时间序列的建模和预测研究。主要思路是首先通过主成分分析法找到一组相互独立的输入变量;再利用神经网络实现多... 详细信息

自然界复杂系统的动态特性通常包含在多个变量时间序列的演化轨迹中。采用主成分分析与神经网络相结合的方法,进行多元变量时间序列的建模和预测研究。主要思路是首先通过主成分分析法找到一组相互独立的输入变量;再利用神经网络实现多个变量之间以及变量当前状态和未来状态之间的函数映射。多组实例仿真结果证明了该方法进行多元变量预测的可能性和有效性。

关键词：时间序列 BP网络预测主成分分析

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EKF在多变量混沌序列辨识中的应用

系统仿真学报 2006年第9期18卷 2525-2529,2533页

作者：席剑辉魏茹韩敏大连理工大学电子与信息工程学院

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较,较准确地确定系统初始状态。对理想R?ssler三个变量的时间... 详细信息

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较,较准确地确定系统初始状态。对理想R?ssler三个变量的时间序列和大连市气温降雨二变量时间序列进行仿真并与递推最小二乘法进行比较,结果表明该方法的有效性。

关键词：扩展卡尔曼滤波多变量混沌序列预测系统初始状态

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基于PCA-ELM的红外多光谱辐射测温

上海交通大学学报 2021年第7期55卷 891-898页

作者：席剑辉姜瀚陈博傅莉沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136

在目标发射率未知的情况下,建立一种基于主元分析(PCA)与极限学习机(ELM)相结合的红外多光谱测温方法.分析目标温度与辐射亮度谱的非线性数学模型,确定初始输入向量包含温度估计所需的充分信息;引入PCA方法从输入向量中提取相互独立的... 详细信息

在目标发射率未知的情况下,建立一种基于主元分析(PCA)与极限学习机(ELM)相结合的红外多光谱测温方法.分析目标温度与辐射亮度谱的非线性数学模型,确定初始输入向量包含温度估计所需的充分信息;引入PCA方法从输入向量中提取相互独立的主元成分,降低神经网络输入维数;基于ELM网络对样本数据充分学习,最终建立PCA-ELM目标红外测温模型.利用黑体和未知发射率材料涂层目标作为测试目标源,验证该方法的有效性.

关键词：主元分析极限学习机多光谱测温辐射亮度

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应用递归神经网络学习周期运动吸引子轨迹

控制理论与应用 2006年第4期23卷 497-502页

作者：韩敏史志伟席剑辉大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116023

采用递归神经网络学习非线性周期运动的吸引子轨迹．网络的拓扑结构基于非线性系统的状态空间表达式,网络权值通过时序反向传播算法调整．探讨了不同样本轨迹和网络结构对递归神经网络预测性能的影响．神经网络的性能评估建立在多条测... 详细信息

采用递归神经网络学习非线性周期运动的吸引子轨迹．网络的拓扑结构基于非线性系统的状态空间表达式,网络权值通过时序反向传播算法调整．探讨了不同样本轨迹和网络结构对递归神经网络预测性能的影响．神经网络的性能评估建立在多条测试样本轨迹的基础上,可以更为客观地评价递归神经网络预测性能．对van der Pol方程的仿真结果表明:网络的泛化能力对训练样本轨迹的依赖性较强,从不同训练轨迹上得到的递归神经网络性能差异较大;需要选择合适的递归神经网络结构参数以提高神经网络的泛化能力．

关键词：递归神经网络周期吸引子泛化能力

基于JADE-ICA的滚动轴承多故障信号盲源分离

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振动与冲击 2017年第5期36卷 231-237页

作者：席剑辉崔健驰蒋丽英沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110036

研究一种基于源信号高阶统计信息的矩阵联合近似对角化独立元分析(JADE-ICA)方法,并将其应用于滚动轴承故障声发射(AE)信号的盲源分离。滚动轴承的声发射源信号一般具有衰减性和准周期性,多组信号间还具有时差性,信号被多个传感器接收... 详细信息

研究一种基于源信号高阶统计信息的矩阵联合近似对角化独立元分析(JADE-ICA)方法,并将其应用于滚动轴承故障声发射(AE)信号的盲源分离。滚动轴承的声发射源信号一般具有衰减性和准周期性,多组信号间还具有时差性,信号被多个传感器接收。通过最大程度的联合近似对角化,可以使源信号与分离信号有效的一一对应,克服非线性和时差的影响;通过高阶统计的高斯噪声不敏感性可以有效抑制随机观测噪声对分离结果的影响。选用相关系数、二次残差、性能指数和频谱特征构成系列时频域评价指标对分离结果进行较为全面的验证。仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。

关键词： JADE 滚动轴承故障诊断声发射

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基于通用学习网络的控制器设计

仪器仪表学报 2005年第3期26卷 249-254,257页

作者：韩敏贾小勐席剑辉韩冰大连理工大学电子与信息工程学院自动化系大连116023

神经网络已经广泛地应用于控制领域,但是现有的神经网络一般不包含延迟时间,或延迟时间不能任意设置。通用学习网络(UniversalLearningNetwork)是一种新型可设定神经网络,该网络所有节点互连,任意两节点之间可以有多重连接, 且连接上... 详细信息

神经网络已经广泛地应用于控制领域,但是现有的神经网络一般不包含延迟时间,或延迟时间不能任意设置。通用学习网络(UniversalLearningNetwork)是一种新型可设定神经网络,该网络所有节点互连,任意两节点之间可以有多重连接, 且连接上有任意的延迟时间。利用通用学习网络对典型的非线性、大滞后系统——pH中和过程进行辨识,并作为预估器应用于控制系统。仿真研究证明该网络能有效地应用于大滞后系统。

关键词：通用大滞后神经网络控制器设计学习网络延迟时间辨识证明过程一般