检索结果-南通市图书馆

作者：董锐东北师范大学

学位级别：硕士

函数逼近是函数论中的一个重要组成部分,其在数值计算中的作用是十分重要的。运用神经网络进行函数逼近,为函数逼近的发展提供了一条新的思路。用神经网络作函数的逼近有许多优点:首先,它提供了一个标准的逼近结构及逼近工具,这个... 详细信息

函数逼近是函数论中的一个重要组成部分,其在数值计算中的作用是十分重要的。运用神经网络进行函数逼近,为函数逼近的发展提供了一条新的思路。用神经网络作函数的逼近有许多优点:首先,它提供了一个标准的逼近结构及逼近工具,这个工具可以随着隐层个数改变来达到任意精度;其次,有标准的学习算法用以确定逼近函数的参数,并且这一过程是拟人的,即很好地模拟了人的学习过程;最后,能处理的数据对象十分广泛:适用于大规模的,高度非线性的,不完备的数据处理。本文以几种典型神经网络为例（BP神经网络、RBF神经网络、正交多项式基函数神经网络、样条基函数神经网络）,对基于神经网络的函数逼近方法进行了研究。神经网络的函数逼近能力受神经元个数、学习率、学习次数和训练目标等因素的影响,因此,在研究过程中,充分运用神经网络的非线性逼近能力,首先对几种用于函数逼近的神经网络的结构及算法进行研究;再针对几种常用函数曲线,如正弦函数、指数函数、对数函数、三角函数等,分别用典型神经网络进行逼近,并对逼近效果进行比较,得到用于函数逼近的神经网络选取规律。所得结论经过实际仿真测试,证明了其有效性。本文的研究结果对函数逼近的研究具有借鉴意义。

关键词：神经网络函数逼近正交多项式神经网络样条基函数神经网络

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基于灰箱模型的聚合反应分子量分布形状控制

引用

吉林大学学报（工学版） 2011年第S1期41卷 288-292页

作者：吴海燕曹柳林王晶北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

利用离散正交多项式组合神经网络对聚合反应分子量分布(Molecular weight distri-bution,MWD)进行建模,由MWD矩向量线性表示网络权向量,从而实现了灰箱建模。首先,推导了作为网络基函数的正交多项式需满足的约束条件,扩展了基函数的选... 详细信息

利用离散正交多项式组合神经网络对聚合反应分子量分布(Molecular weight distri-bution,MWD)进行建模,由MWD矩向量线性表示网络权向量,从而实现了灰箱建模。首先,推导了作为网络基函数的正交多项式需满足的约束条件,扩展了基函数的选择范围,为建模方法提供了理论基础。然后,利用最优化方法推导了MWD控制序列,利用权向量可以由矩向量代替的性质,对控制系统性能指标函数进行了修正,实现了对分子量分布形状的控制,提高了算法鲁棒性。最后,通过实验室规模的苯乙烯聚合试验,证明了该方法的可行性。

关键词：自动控制技术分子量分布控制正交多项式神经网络矩最优控制

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