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鲁棒性增强的ART1神经网络

华南理工大学学报（自然科学版） 1994年第5期22卷 72-79页

作者：张颖余英林华南理工大学无线电与自动控制研究所

本文详细讨论了ＡＲＴ１神经网络实现算法过程中匹配因子的选择，提出了适用于消除信号噪声以及恢复信号中部份缺损的信息的匹配因子．从而提高了ＡＲＴ１在进行模式分类的工作性能，改善了ＡＲＴ１抗噪性能，一定程度实现了从部份信息... 详细信息

本文详细讨论了ＡＲＴ１神经网络实现算法过程中匹配因子的选择，提出了适用于消除信号噪声以及恢复信号中部份缺损的信息的匹配因子．从而提高了ＡＲＴ１在进行模式分类的工作性能，改善了ＡＲＴ１抗噪性能，一定程度实现了从部份信息丢失的信号中联想恢复出完整信号，增强了ＡＲＴ１的鲁棒性．

关键词：模式识别神经网络鲁棒性自适应谐振

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基于改进ART2算法的数据聚类方法

计算机工程与设计 2007年第11期28卷 2629-2632页

作者：钱晓东兰州交通大学甘肃兰州730070

通过分析经典自适应谐振(adaptive resonance theory,ART)神经网络聚类过程中向量规格化、警戒参数全局化等特点,指出其无法应用于向量的模是与类别特征相关的情况、不能根据空间密度变化以不同粒度划分空间、输出无层次结构等不足,提... 详细信息

通过分析经典自适应谐振(adaptive resonance theory,ART)神经网络聚类过程中向量规格化、警戒参数全局化等特点,指出其无法应用于向量的模是与类别特征相关的情况、不能根据空间密度变化以不同粒度划分空间、输出无层次结构等不足,提出一种改进ART2神经网络算法。该算法提出警戒参数局部化和以模为标准的神经元预选,通过循环形成与模相关的多层次动态聚类结构(粗粒度的聚类不需重新训练神经网络),除此还降低对警戒参数主观设置的要求;这些优点能够适应模是重要特征的空间中子空间分别聚类的情况。

关键词：自适应谐振规格化神经网络聚类警戒参数训练算法

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基于虚拟同步发电机的多功能储能变流器研究

基于虚拟同步发电机的多功能储能变流器研究

作者：顾彬仕东南大学

学位级别：硕士

将并网变流器装置模拟为同步发电机运行,接入电网的变流器遵循目前已有的基于同步发电机的大电网运行规范,解决变流器装置接入电网时稳定性机理问题,此项技术称为虚拟同步发电机技术（virtual synchronous generator,VSG）。本文以三相... 详细信息

将并网变流器装置模拟为同步发电机运行,接入电网的变流器遵循目前已有的基于同步发电机的大电网运行规范,解决变流器装置接入电网时稳定性机理问题,此项技术称为虚拟同步发电机技术（virtual synchronous generator,VSG）。本文以三相四桥臂拓扑为研究对象,运用虚拟同步发电机理论设计一种储能变流器控制策略,主要内容如下:以传统同步发电机模型为参照,分析了将逆变器控制为同步发电机的可行性。通过分析功率传输特性,得出了阻感性质变流器的区别。选择电感性质逆变器分析,结合同步发电机的一次调频调压特性、转矩方程和电磁暂态特性设计了 VSG的功率环路,模拟发电机外特性。结合同步发电机并网条件,设计了一种频率相位和幅值同步控制器,实现平滑并网。在静止坐标系与旋转坐标系下建立了系统数学模型,分析其耦合关系,选定在旋转坐标系下功率环后级联电压电流双环,改善动态性能。针对VSG孤岛情况下带不平衡负载的情况,运用准比例谐振控制器来降低电压的不平衡度。考虑VSG带负载时电压频率依下垂曲线波动导致传统定频率谐振控制器增益不足抑制不平衡效果变差的问题,提出一种自适应谐振控制策略,谐振频率点随电压自适应变化,保证抑制不平衡的效果。结合微电网的发展背景,介绍了光伏模块与储能模块。建立了光伏电池的模型,分析了几种最大功率跟踪方法,仿真了扰动观测法的效果。基于两种蓄电池的数学模型,针对铅酸电池设计了双向直流变换器的控制策略。针对光伏模块与储能模块接入VSG直流侧时产生的能量配合问题提出一种协调控制策略。通过仿真与实验测试了 VSG孤岛带载、并网预同步、功率响应、带不平衡负载情况下的特性,验证了本文控制方法的正确性。加入了光伏与储能硬件模块,配合VSG并网运行,能量间的稳定调节证明了本文所提协调控制策略的正确性。

关键词：虚拟同步发电机预同步不平衡负载自适应谐振光伏储能

同方学位论文库评论

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ART神经网络集成系统软件的研制

华东冶金学院学报 1996年第3期13卷 250-254页

作者：潘紫微徐金梧华东冶金学院北京科技大学

根据自适应谐振理论以及心理学、生物化学和神经生理学研究成果，深入研究了ＡＲＴ神经网络模型并探索出ＡＲＴ１网络、ＦＡＲＴ网络、ＡＲＴ２网络和ＡＲＴ３网络所对应的一套实用基本算法，在此基础上研制完成了ＡＲＴ神经网络集成系... 详细信息

根据自适应谐振理论以及心理学、生物化学和神经生理学研究成果，深入研究了ＡＲＴ神经网络模型并探索出ＡＲＴ１网络、ＦＡＲＴ网络、ＡＲＴ２网络和ＡＲＴ３网络所对应的一套实用基本算法，在此基础上研制完成了ＡＲＴ神经网络集成系统软件并将其应用于轴承的状态监测和故障诊断。

关键词：神经网络自适应谐振集成系统故障诊断

基于TLS和模糊ARTMAP神经网络的动态系统故障检测与隔离

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基于TLS和模糊ARTMAP神经网络的动态系统故障检测与隔离

1996中国控制与决策学术年会

作者：牟建华万百五邓方林西安交通大学系统工程研究所西安交通大学系统工程研究所第二炮兵工程学院

提出动态系统参数类故障检测与隔离的一种新方法。由神经网络实现的全最小二乘法（TLS）估计系统的参数,然后用模糊ARTMAP神经网络对估计出的系统参数进行分类。通过对一陀螺的故障进行检测与隔离,验证了方法的有效性。

关键词：故障检测与隔离全最小二乘法自适应谐振神经网络动态系统

来源： cnki会议评论

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基于改进ART2算法的数据聚类方法

兰州交通大学学报 2008年第6期27卷 119-123页

作者：钱晓凌王金梁北京全路通信信号研究设计院北京100070

通过对经典自适应谐振(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信息,输出无层次结构等不足之处.在此基础上,提出基于ART2神经网络的改进聚类算法.本算法通过在竞争过程... 详细信息

通过对经典自适应谐振(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信息,输出无层次结构等不足之处.在此基础上,提出基于ART2神经网络的改进聚类算法.本算法通过在竞争过程中同时考虑获胜神经元和其它神经元的信息以及Hebb规则来实现通过单个ART神经网络的多层动态聚类结构(对于一定范围粒度的聚类也不再需要重新训练神经网络),除此还降低了对警戒参数主观设置的要求.这些优点有效满足聚类的基本要求,能够避免采用级联结构实现层次聚类带来的性能、参数设置等问题.

关键词： Hebb 自适应谐振神经网络聚类警戒参数