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限定记忆极端学习机及其应用

控制与决策 2012年第8期27卷 1206-1210页

作者：张弦王宏力第二炮兵工程大学自动控制工程系西安710025

为了实现极端学习机(ELM)的在线训练,提出一种限定记忆极端学习机(FM-ELM).FM-ELM以逐次增加新训练样本与删除旧训练样本的方式,提高其对于系统动态变化特性的自适应性,并根据矩阵求逆引理实现了网络输出权值的递推求解,减小了在线训练... 详细信息

为了实现极端学习机(ELM)的在线训练,提出一种限定记忆极端学习机(FM-ELM).FM-ELM以逐次增加新训练样本与删除旧训练样本的方式,提高其对于系统动态变化特性的自适应性,并根据矩阵求逆引理实现了网络输出权值的递推求解,减小了在线训练过程的计算代价.应用于具有动态变化特性的非线性系统在线状态预测表明,FM-ELM是一种有效的ELM在线训练模式,相比于在线贯序极端学习机,FM-ELM具有更快的调节速度和更高的预测精度.

关键词：神经网络极端学习机在线训练非线性系统

基于小波神经网络控制的无刷直流电机调速系统

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中国电机工程学报 2005年第9期25卷 126-129页

作者：李先祥徐小增肖红军佛山科学技术学院工学院广东省佛山市528000 华南理工大学自动化科学与工程学院广东省广州市510640

该文提出了基于小波神经网络控制的无刷电机调速系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边沿的原理进行无刷电机运行状态和... 详细信息

该文提出了基于小波神经网络控制的无刷电机调速系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边沿的原理进行无刷电机运行状态和故障状态的检测,以便能实时保护。仿真结果表明该方法能大大改善调速系统的静态、动态性能,具有优良的控制效果,小波检测灵敏度高,对噪声有较高的鲁棒性,具有广阔的应用前景。

关键词：神经网络控制直流电机调速系统人工神经网络连续小波变换离散小波变换检测灵敏度网络参数在线训练梯度下降故障状态运行状态无刷电机检测信号时频特性仿真结果动态性能控制效果前馈式鲁棒性

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综合平台管理系统的应用及改进

船电技术 2022年第7期42卷 65-68页

作者：陈明陈静杜智慧朱慧敏海装驻广州地区第一军事代表室广州510715 广州海关广州511457 中船黄埔文冲船舶有限公司广州510715

本文介绍了综合平台管理系统及船舶综合管理系统的应用情况,以及国外知名综合管理系统的功能特点。结合分析国内平台管理系统与国外船舶自动化系统的差距,为下一步国内综合平台管理系统的发展提出了一些建议。

关键词：综合平台管理系统信息网络监测报警在线训练

基于双向门控循环神经网络的在线超前呼吸运动预测模型

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机电一体化 2023年第1期29卷 44-52页

作者：徐王杰崔灿灿李朝军林艳萍上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 上海交通大学医学院附属第一人民医院超声科上海200080

超声引导经皮穿刺手术机器人系统中,患者的呼吸运动会引起胸腹部组织变形和位置改变,同时控制系统对命令的响应存在延迟,导致机器人引导穿刺过程中超声探头与皮肤的稳定接触难以被保证,进而降低超声图像质量和穿刺精度。为了对呼吸运动... 详细信息

超声引导经皮穿刺手术机器人系统中,患者的呼吸运动会引起胸腹部组织变形和位置改变,同时控制系统对命令的响应存在延迟,导致机器人引导穿刺过程中超声探头与皮肤的稳定接触难以被保证,进而降低超声图像质量和穿刺精度。为了对呼吸运动进行提前预测以实现稳定接触和精准穿刺,本文提出了一种基于双向门控循环神经网络(Bi-GRU)的在线超前呼吸运动预测模型。本文基于17例受试者的体表呼吸运动数据,分析了影响在线超前呼吸运动预测模型准确性的主要因素。研究结果表明,本文提出的模型具有更高的实时性和准确性。

关键词：呼吸运动预测超前预测在线训练 Bi-GRU

维普期刊数据库评论

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基于BP神经网络的船舶航迹实时预测

大连海事大学学报 2012年第1期38卷 9-11页

作者：徐婷婷柳晓鸣杨鑫大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

提出以预测船位差实现航迹预测的思想,并设计基于三层BP神经网络的航迹预测模型.模型以航向、航速和经度差、纬度差作为输入输出.实验表明,该算法预测精度高、算法耗时短、计算参数少,符合VTS对航迹预测的准确、实时、通用性的要求,表... 详细信息

提出以预测船位差实现航迹预测的思想,并设计基于三层BP神经网络的航迹预测模型.模型以航向、航速和经度差、纬度差作为输入输出.实验表明,该算法预测精度高、算法耗时短、计算参数少,符合VTS对航迹预测的准确、实时、通用性的要求,表明方法是有效可行的.

关键词：船舶航迹预测 BP神经网络在线训练

基于在线分裂合并EM算法的高斯混合模型分类方法

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计算机应用研究 2010年第8期27卷 2906-2908页

作者：张永鑫冉鑫高通集团美国研发中心MediaFLO事业部上海海事大学商船学院上海200135

为了解决传统高斯混合模型中期望值EM处理必须具备足够数量的样本才能开始训练的问题,提出了一种新的高斯混合模型在线增量训练算法。本算法在Ueda等人提出的Split-and-Merge EM方法基础上对分裂合并准则的计算进行了改进,能够有效避免... 详细信息

为了解决传统高斯混合模型中期望值EM处理必须具备足够数量的样本才能开始训练的问题,提出了一种新的高斯混合模型在线增量训练算法。本算法在Ueda等人提出的Split-and-Merge EM方法基础上对分裂合并准则的计算进行了改进,能够有效避免陷入局部极值并减少奇异值出现的情况;通过引入时间序列参数提出了增量EM训练方法,能够实现增量式的期望最大化训练,从而能够逐样本在线更新GMM模型参数。对合成数据和实际语音识别应用的实验结果表明,本算法具有较好的运算效率和分类准确性。

关键词：高斯混合模型在线训练分裂融合算法模式分类

Online SVM在实时入侵检测中的应用研究

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计算机应用 2007年第6期27卷 1339-1342页

作者：李恒杰甘肃联合大学理工学院甘肃兰州730000

Online支持向量机作为一种新的分类方法可以在异常入侵检测中提供良好的分类效果。根据Online算法对传统支持向量机、Robust支持向量机和One-class支持向量机进行改进,将改进后的算法与原始算法进行比较,然后使用1999DARPA数据作为评估... 详细信息

Online支持向量机作为一种新的分类方法可以在异常入侵检测中提供良好的分类效果。根据Online算法对传统支持向量机、Robust支持向量机和One-class支持向量机进行改进,将改进后的算法与原始算法进行比较,然后使用1999DARPA数据作为评估数据。通过实验和比较发现,改进后的支持向量机可以实现在线训练,而且使用更少的支持向量,训练时间也有效缩短,在噪声数据存在的情况下检测正确率和虚警率比未改进前有一定程度的提升。

关键词：入侵检测系统异常检测支持向量机噪声数据在线训练

适用于小子样时间序列预测的动态回归极端学习机

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信息与控制 2011年第5期40卷 704-709页

作者：张弦王宏力第二炮兵工程学院自动控制工程系陕西西安710025

针对设备状态在线监测中的小子样建模问题,提出一种基于动态回归极端学习机(dynamic regressionextreme leaming machine,DR-ELM)的设备状态在线监测方法.该方法利用设备状态数据训练基于DR-ELM的预测模型,通过逐次增加新数据与删减旧... 详细信息

针对设备状态在线监测中的小子样建模问题,提出一种基于动态回归极端学习机(dynamic regressionextreme leaming machine,DR-ELM)的设备状态在线监测方法.该方法利用设备状态数据训练基于DR-ELM的预测模型,通过逐次增加新数据与删减旧数据的方式,对DR-ELM预测模型进行在线训练,从而实现对设备状态的准确预测.混沌时间序列预测仿真与基于时间序列预测的风机状态监测实例表明,相比于极端学习机(extreme learningmachine,ELM)与在线贯序极端学习机(on-line sequential extreme learning machine,OS-ELM),该方法的计算效率与预测精度更高.

关键词：极端学习机在线训练小子样时间序列预测状态监测

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海船船员考证网络在线平台软件的开发

中国航海 2017年第1期40卷 88-92页

作者：王益斌黄加亮集美大学轮机工程学院福建厦门361021 福建省船舶与海洋工程重点实验室福建厦门361021

基于B/S环境,以ASP技术和ADO技术为核心,以SQL-为后台数据库,综合运用HTML,CSS和JAVASCRIPT等网页设计技术,并借助Borland Delphi开发工具,结合DES加密技术对题库进行加密,实现一套可针对不同专业定义多种题型,采用文字、声音、图像及... 详细信息

基于B/S环境,以ASP技术和ADO技术为核心,以SQL-为后台数据库,综合运用HTML,CSS和JAVASCRIPT等网页设计技术,并借助Borland Delphi开发工具,结合DES加密技术对题库进行加密,实现一套可针对不同专业定义多种题型,采用文字、声音、图像及动画等形式呈现试题信息,传递试题内容的考试软件系统。该系统实现过程中对Web网络环境下在线考试系统的组成、运行机制、可应用技术和具体实现进行深入分析,全面阐述整个系统的开发原理、总体规划、设计思想及关键模块的实现细节。对题库系统的基础数据结构设计、组卷策略设计和组卷算法设计等关键问题进行详细的分析与阐述,确保该系统的安全性、科学性和公平性。该系统的功能主要包括题库管理、考生信息管理、组卷管理、试卷管理、在线考试、自动评阅和成绩查询等核心功能及其他辅助功能。

关键词：船舶工程海船船员考证在线训练题库加密客户机/服务器