检索结果-南通市图书馆

层次模糊系统的全局逼近性质及其与多子波神经网络关系研究

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电子与信息学报 2002年第7期24卷 921-928页

作者：朱晓铭王士同华东船舶工业学院计算机系镇江212003

该文首先讨论了B样条基函数的特性,在此基础上证明了基于B样条隶属函数的层次模糊系统(HBFS)是全局逼近器这一重要结论。与此同时,根据基于B样条隶属函数的层次模糊系统与多子波神经网络在逼近问题上的等价性,我们对于多子波神经网络是... 详细信息

该文首先讨论了B样条基函数的特性,在此基础上证明了基于B样条隶属函数的层次模糊系统(HBFS)是全局逼近器这一重要结论。与此同时,根据基于B样条隶属函数的层次模糊系统与多子波神经网络在逼近问题上的等价性,我们对于多子波神经网络是否为全局逼近器这一问题给出了一种全新的证明方法,以上工作为HBFS的实际应用提供了坚实的的理论基础。

关键词：层次模糊系统全局逼近性质多子波神经网络 B样条

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离群模糊核聚类算法

软件学报 2004年第7期15卷 1021-1029页

作者：沈红斌王士同吴小俊江南大学信息学院江苏无锡214036 华东船舶工业学院计算机系

一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM... 详细信息

一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM模糊聚类算法的基础上得到了一个特征空间内的全新的聚类目标函数,通过对目标函数的优化,最终得到了各个数据的权值,根据权值的大小标识出样本集中的离群点.仿真实验的结果表明了该离群模糊核聚类算法的可行性和有效性.

关键词：离群模糊核函数特征空间聚类算法

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完全覆盖在泛关系模式分解和设计中的应用

计算机工程与设计 1995年第2期16卷 13-18页

作者：吴陈华东船舶工业学院计算机系

本文将关系模式分解得到的一组子模式的属性集看成是与相容类甚至完全覆盖有关的属性集合分解，探讨在一定的条件下，寻找新的子模式的方法，得到一组有用的判定定理结果。

关键词：关系模式泛关系关系数据库完全覆盖

关于广义模糊CMAC学习收敛性的理论结果(英文)

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软件学报 2000年第11期11卷 1440-1450页

作者：王士同 Baldwin J.F. Martin T.P. 华东船舶工业学院计算机系江苏镇江212003 英国Bristol大学高级计算研究中心

提出了广义模糊 CMAC( cerebellar model articulation controller)神经网络 ,并导出了其学习的充分条件 .最后 ,证明了广义模糊 CMAC在平方误差意义下的学习收敛性 .研究结果为广义模糊 CMAC的广泛应用提供了基础 .

关键词： CMAC 学习收敛模糊泛集合学习规则神经网络

前馈神经网络以概率1全局收敛的新型混合学习算法NHLA

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控制与决策 1998年第A7期13卷 504-507,512页

作者：王士同华东船舶工业学院计算机系

首先提出变形的ＢＰ算法ＩＢＰ，然后将它与Ｓｏｌｉｓ和Ｗｅｔｓ的随机优化算法相结合，提出了新型混合学习算法ＮＨＬＡ。算法具有能以概率１全局收敛于误差函数最小值的性质。

关键词： BP算法全局收敛混合学习算法 NHLA

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非线性量测下的机动多目标跟踪

哈尔滨工业大学学报 2024年第5期56卷 64-73页

作者：国强任海宁周凯戚连刚哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学) 哈尔滨150001

为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过... 详细信息

为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过去相关无偏量测转换实现位置量测从极坐标系到笛卡尔坐标系的无偏转换,并通过预测值去除量测误差和其协方差的相关性造成的滤波估计偏差,实现了非线性场景下的机动多目标跟踪;然后,通过航迹和量测的关联新息以及目标的机动约束构建联合波门,降低了杂波量测的数量;最后引入改进的模糊算法,以目标的模型后验概率为输入,根据模型的分离程度自适应调节运动模型的过程噪声,增加滤波精度。研究结果表明:在杂波环境下,通过与CKF-JMS-δ-GLMB、CKF-IMM-δ-GLMB等非线性多模型滤波器对比,所提算法计算时间较小,且跟踪精度更高,鲁棒性强。所提算法避免了传统的非线性处理方式计算量较大的问题,并且具有较好的杂波抑制特性,提升了非线性量测下机动多目标跟踪的性能。

关键词：非线性量测机动多目标 δ-广义标签多伯努利滤波器量测转换交互多模型模糊算法

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计算机辅助振型相关分析系统

计算机工程与应用 1995年第4期31卷 32-35页

作者：曹奇英华东船舶工业学院计算机系

相关分析方法是进行大型复杂结构动力分析的方法之一。本文通过分析ＳＡＰ８４与ＭＯＤＡＬ３．０，建立起相应的计算机辅助相关分析系统的框架，实现了计算机辅助动态分析。经过实际结构模态分析的检验，证明该系统是可靠的。

关键词：应用程序 CAD 相关分析系统有限元法

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基于模糊遗传的模糊模拟退火算法研究

计算机工程 1995年第3期21卷 31-34页

作者：王士同华东船舶工业学院计算机系

定义了模糊集的质心概念．并据此来确定模糊集的大小．针对模糊寻优问题，提出了模糊模拟退火算法ＦＳＡ．基于所提出的模糊遗传算法ＦＧＡ，还提出了算法ＦＳＡ的有效改进算法ＦＧＳＡ．

关键词：退火算法模糊遗传 FSA 模糊集

基于em算法且能以概率1全局收敛的混合学习算法

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软件学报 1998年第6期9卷 448-452页

作者：王士同华东船舶工业学院计算机系

文章指出了随机神经网络ｅｍ学习算法仍然存在着收敛于局部极小值之缺陷．针对三层随机感知机，文章将ｅｍ学习算法与Ｓｏｌｉｓ和Ｗｅｔｓ的随机优化算法结合起来，提出了三层随机感知机的混合型新学习算法ＨＲｅｍ．文章从理论的角度... 详细信息

文章指出了随机神经网络ｅｍ学习算法仍然存在着收敛于局部极小值之缺陷．针对三层随机感知机，文章将ｅｍ学习算法与Ｓｏｌｉｓ和Ｗｅｔｓ的随机优化算法结合起来，提出了三层随机感知机的混合型新学习算法ＨＲｅｍ．文章从理论的角度证明了混合型新学习算法ＨＲｅｍ能以概率１全局收敛于随机感知机的基于Ｋｕｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ差异度量的最小值．这一理论结果对ｅｍ学习算法的深入研究有重要意义．

关键词：随机神经网络 em学习算法随机优化算法