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RBF neural network based on q-Gaussian function in function approximation

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Frontiers of Computer Science 2011年第4期5卷 381-386页

作者： Wei ZHAO ye san Control and Simulation Center Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China

To enhance the generalization performance of radial basis function （RBF） neural networks, an RBF neural network based on a q-Gaussian function is proposed. A q-Gaussian function is chosen as the radial basis function of the RBF neural network, and a particle swarm optimization algorithm is employed to select the parameters of the network. The non-extensive entropic index q is encoded in the particle and adjusted adaptively in the evolutionary process of population. Simulation results of the function approximation indicate that an RBF neural network based on q-Gaussian function achieves the best generalization performance.

关键词： radial basis function (RBF) neural network,q-Gaussian function particle swarm optimization algo-rithm function approximation

Model Reduction for Spatio-temporal Systems based on KPCA and LS-SVRM

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Model Reduction for Spatio-temporal Systems based on KPCA an...

Hybrid Simplex-improved Genetic Algorithm for Global Numerical Optimization

第25届中国控制与决策会议

作者： Ai Ling Zhu Yi san ye Control and Simulation Center Harbin Institute of Technology

ISBN: (纸本)9781467355339

A novel model reduction technology based on Kernel Principal Component Analysis （KPCA） and Least squares support vector regression machine （LS-SVRM） for spatio-temporal systems. The process of the method is divided into two stages: Firstly, Kernel PCA is used for feature extraction and the necessary instructions for kernel parameter selected is given;Subsequently the temporal dynamics is constructed by LS-SVRM approach;In final, the accuracy and efficiency of the proposed method are verified and contrast to KL-LS-SVRM through the case of a tubular reactor .

关键词： Spatio-temporal Systems Model Reduction KPCA LS-SVRM tubular reactor

来源： cnki会议评论

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自动化学报 2007年第1期33卷 91-96页

作者： REN Zi-Wu san ye CHEN Jun-Feng Control ＆ Simulation centre Harbin Institute of Technology Harbin 150080 P.R.China College of Computer ＆ Information Engineering Hohai University Changzhou 213022 P.R. China

In this paper, a hybrid simplex-improved genetic algorithm (HSIGA) which combines simplex method (SM) and genetic algorithm (GA) is proposed to solve global numerical optimization problems. In this hybrid algorithm some improved genetic mechanisms, for example, non-linear ranking selection, competition and selection among several crossover offspring, adaptive change of mutation scaling and stage evolution, are adopted; and new population is produced through three ap-proaches, i.e. elitist strategy, modified simplex strategy and improved genetic algorithm (IGA) strategy. Numerical experi-ments are included to demonstrate effectiveness of the proposed algorithm.

关键词：突变标定运算法则选择性竞争

Chinese Dragon and Temple Fair

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China & The World Cultural Exchange 2012年第3期78卷 44-46页

作者： san san & ye Xiaodong

The year 2012 is the year of the dragon by Chinese lunar calendar. During the Spring Festival holidays in the year of the dragon, temple fairs in Beijing received up to 300,000 visitors per day, hitting a new record. ... 详细信息

关键词：庙会中国春节期间龙年

Scale-Invariant Occupancy of Phase Space and Additivity of Nonextensive Entropy S_q

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Journal of Shanghai Jiaotong university(Science) 2010年第4期15卷 441-446页

作者：赵伟伞冶 Control and Simulation Center Harbin Institute of Technology

Phase space can be constructed for N equal and distinguishable binary subsystems which are correlated in a scale-invariant manner. In the paper, correlation coefficient and reduced probability are introduced to characterize the scale-invariant correlated binary subsystems. Probabilistic sets for the correlated binary subsystems satisfy Leibnitz triangle rule in the sense that the marginal probabilities of N-system are equal to the joint probabilities of the （N - 1）-system. For entropic index q ≠ 1, nonextensive entropy Sq is shown to be additive in the scale-invariant occupation of phase space.

关键词： nonextensive entropy additivity correlation scale-invariance

基于q-高斯的模糊神经网络在飞机作战效能评估中的应用

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北京理工大学学报 2010年第6期30卷 674-677,682页

作者：赵伟伞冶哈尔滨工业大学控制与仿真中心黑龙江哈尔滨150001

为了增强模糊神经网络的自学习和自适应能力,提出基于q-高斯的模糊神经网络评估飞机作战效能.采用q-高斯函数作为模糊神经网络的模糊隶属度函数,利用量子粒子群算法优化基于q-高斯的模糊神经网络参数,将非广延熵指数q编码为粒子并随着... 详细信息

为了增强模糊神经网络的自学习和自适应能力,提出基于q-高斯的模糊神经网络评估飞机作战效能.采用q-高斯函数作为模糊神经网络的模糊隶属度函数,利用量子粒子群算法优化基于q-高斯的模糊神经网络参数,将非广延熵指数q编码为粒子并随着种群的进化自适应地调整.通过评估飞机作战效能,结果表明,基于q-高斯的模糊神经网络作战效能评估的结果更准确,自学习和自适应能力更强.

关键词：作战效能评估模糊神经网络 q-高斯量子粒子群算法

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新型火电机组仿真系统设计开发

系统仿真学报 2006年第12期18卷 3403-3406页

作者：朱奕伞冶哈尔滨工业大学控制与仿真中心黑龙江哈尔滨150001

结合火电机组全范围培训型仿真系统的开发,讨论了目前火电机组仿真系统的特点和设计方法。给出了仿真系统的硬件和仿真软件,及通讯软件和图形操作系统的实现方法和手段。设计了能够对机组煤耗率进行定量分析的经济运行分析平台。

关键词：火电机组仿真经济运行支撑环境

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实数遗传算法的改进及性能研究

电子学报 2007年第2期35卷 269-274页

作者：任子武伞冶哈尔滨工业大学控制与仿真中心黑龙江哈尔滨150001

提出一种粒子群优化方法(PSO)与实数编码遗传算法(GA)相结合的混合改进遗传算法(HIGAPSO).该方法采用混沌序列产生初始种群、非线性排序选择、多个交叉后代竞争择优和变异尺度自适应变化等改进遗传操作;并通过精英个体保留、粒子群优化... 详细信息

提出一种粒子群优化方法(PSO)与实数编码遗传算法(GA)相结合的混合改进遗传算法(HIGAPSO).该方法采用混沌序列产生初始种群、非线性排序选择、多个交叉后代竞争择优和变异尺度自适应变化等改进遗传操作;并通过精英个体保留、粒子群优化及改进遗传算法(IGA)三种策略共同作用产生种群新个体,来克服常规算法中收敛速度慢、早熟及局部收敛等缺陷.通过四个高维典型函数测试结果表明该方法不但显著提高了算法的全局搜索能力,加快了收敛速度;而且也改善了求解的质量及其优化结果的可靠性,是求解优化问题的一种有潜力的算法.

关键词：遗传算法粒子群优化方法竞争择优变异尺度

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基于遗传算法的粗糙集混合数据属性约简

哈尔滨工业大学学报 2008年第5期40卷 683-687页

作者：叶玉玲伞冶哈尔滨工业大学控制与仿真中心哈尔滨150080

为了对现实中既含有离散数据又有连续数据,甚至还有模糊数据的决策系统进行属性约简,基于模糊等价关系建立粗糙集模型,用熵来度量粗糙集中的不可分辨能量并定义约简.提出用遗传算法来求解含混合数据的决策系统的约简,论述了适应度函数... 详细信息

为了对现实中既含有离散数据又有连续数据,甚至还有模糊数据的决策系统进行属性约简,基于模糊等价关系建立粗糙集模型,用熵来度量粗糙集中的不可分辨能量并定义约简.提出用遗传算法来求解含混合数据的决策系统的约简,论述了适应度函数的选择,给出了算法的具体实现.对经典数据集和UC I机器学习数据库中5个数据库约简的结果证明了算法的有效性和可行性.

关键词：模糊等价关系粗糙集约简遗传算法