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一种具有自适应量化层的 CMAC 神经网络 被引量：1
1
作者 高晓智 王常虹 +1 位作者 徐立新 庄显义 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期22-25,共4页
首先阐述了ＣＭＡＣ神经网络的原理、结构和学习算法，提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。理论分析和仿真结果表明，在保持量化总级数不变的前提下，该方法能有效的利用ＣＭＡＣ神经网络的内存，提高逼近精度。文... 首先阐述了ＣＭＡＣ神经网络的原理、结构和学习算法，提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。理论分析和仿真结果表明，在保持量化总级数不变的前提下，该方法能有效的利用ＣＭＡＣ神经网络的内存，提高逼近精度。文中进行了理论分析，仿真实验证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 CMAC神经网络 自适应量化 神经网络 学习算法
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倒摆的遗传算法控制
2
作者 高晓智 王常虹 +1 位作者 徐立新 庄显义 《黑龙江自动化技术与应用》 1995年第4期17-21,共5页
本文首先详细地阐述了遗传算法的原理和实观方法,并针对倒摆系统设计了遗传算法的求解方案。仿真实验结果表明,遗传算法可以有效地解决倒摆的平衡控制问题,文中给出的算法结构对于其它优化控制问题也有实际参考价值。
关键词 遗传算法 优化求解 倒摆 人工智能
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一种文化鱼群算法及其在电机参数辨识中的应用 被引量：9
3
作者 吴莹 黄显林 +1 位作者 高晓智 Kai Zenger 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期102-108,共7页
针对基本鱼群算法盲目搜索的问题,提出一种新的基于知识的带变异算子的人工鱼群算法。利用文化算法的框架,将鱼群算法嵌入到种群空间当中,构造适用于文化鱼群算法的新的影响函数。同时应用信念空间中的规范知识和情境知识通过影响函数... 针对基本鱼群算法盲目搜索的问题,提出一种新的基于知识的带变异算子的人工鱼群算法。利用文化算法的框架,将鱼群算法嵌入到种群空间当中,构造适用于文化鱼群算法的新的影响函数。同时应用信念空间中的规范知识和情境知识通过影响函数指导人工鱼群算法中的进化步长和方向。通过高维多峰函数检验新算法的性能,最后将新算法应用于一台内置有执行器的鼠笼电机系统的参数辨识问题,得到了参数化的执行器-转子模型。仿真结果表明新算法与基本鱼群算法相比性能显著提高,并且能够有效地解决工程优化问题。 展开更多
关键词 人工鱼群 变异算子 文化算法 优化 参数辨识
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水处理系统的神经网络建模研究 被引量：3
4
作者 王常虹 高晓智 +3 位作者 徐立新 靖涛 庄显义 宁慧 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期378-380,共3页
对以臭氧氧化—生物活性炭技术为基础的水质处理系统的辨识问题进行研究 ,给出了基于 BP神经网络的建模方案。采用水质处理系统中的 CODM和臭氧投放量对某水质处理系统进行建模 。
关键词 系统辨识 水处理系统 神经网络 建模
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一种新型复合神经网络模型 被引量：4
5
作者 王常虹 高晓智 +1 位作者 徐立新 庄显义 《系统仿真学报》 CAS CSCD 1997年第2期65-70,共6页
本文首先详细地阐述了ＢＰ神经网络和ＣＭＡＣ神经网络各自的结构，原理以及算法。提出了一种ＢＰ神经网络与ＣＭＡＣ神经网络组合起来的新型复合神经网络模型，并利用误差逆向传播原理推导出复合网络的学习法。仿真实验结果表明，这种... 本文首先详细地阐述了ＢＰ神经网络和ＣＭＡＣ神经网络各自的结构，原理以及算法。提出了一种ＢＰ神经网络与ＣＭＡＣ神经网络组合起来的新型复合神经网络模型，并利用误差逆向传播原理推导出复合网络的学习法。仿真实验结果表明，这种复合神经网络在保留了ＢＰ和ＣＭＡＣ各自特长的基础上，同时具有学习速度快。 展开更多
关键词 BP神经网络 CMAC神经网络 逼近 学习算法
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一种改进的Elman神经网络模型 被引量：10
6
作者 王常虹 高晓智 +1 位作者 徐立新 庄显义 《电子科学学刊》 CSCD 1997年第6期739-744,共6页
本文首先详细地阐述了Elman神经网络的结构、原理和学习算法.为了进一步提高Elman神经网络的逼近能力和动态特性,我们提出了一种改进的Elman神经网络模型.这种新的Elman神经网络在关联节点与输出节点之间又增加了一组可调权值,利用误差... 本文首先详细地阐述了Elman神经网络的结构、原理和学习算法.为了进一步提高Elman神经网络的逼近能力和动态特性,我们提出了一种改进的Elman神经网络模型.这种新的Elman神经网络在关联节点与输出节点之间又增加了一组可调权值,利用误差回馈原理推导出了其相应的学习算法.仿真实验结果表明,改进的Elman神经网络比原来的网络具有更好的动态性能,对于贯序输入输出数据的逼近收敛速度更快. 展开更多
关键词 ELMAN 神经网络 学习算法
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一种新的T-S模型混合辨识算法
7
作者 卢鸿谦 宋清南 +1 位作者 黄显林 高晓智 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1-6,共6页
提出一种新型混合辨识算法HIA,以解决传统T-S模型辨识方法中所存在的不完全优化问题,如FCM与最小二乘法相结合的辨识方法就存在这样的问题.HIA通过将FCM、和声搜索算法以及最小二乘法相结合,并引入了误差反馈机制,以实现对所有参数的整... 提出一种新型混合辨识算法HIA,以解决传统T-S模型辨识方法中所存在的不完全优化问题,如FCM与最小二乘法相结合的辨识方法就存在这样的问题.HIA通过将FCM、和声搜索算法以及最小二乘法相结合,并引入了误差反馈机制,以实现对所有参数的整体优化,并避免陷入局部极小点.论文将HIA应用到陀螺稳定平台的T-S模型辨识中,通过与传统辨识方法比较MSE值可以看出,HIA能够获得更高的辨识精度.这表明,对于实际的非线性系统,HIA能够有效解决传统辨识方法的不完全优化问题. 展开更多
关键词 T-S模型辨识 混合辨识算法 误差反馈机制 陀螺稳定平台
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整数规划的花授粉算法 被引量：5
8
作者 谢瑜 高晓智 《微型机与应用》 2015年第3期82-85,共4页
整数规划是NP困难(Non-deterministic Polynomial-time hard,NP-hard)的经典问题之一。整数规划的花授粉算法(Integer Flower Pollination Algorithm,IFPA)是采用截断取整的方法,将最近开发的花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,F... 整数规划是NP困难(Non-deterministic Polynomial-time hard,NP-hard)的经典问题之一。整数规划的花授粉算法(Integer Flower Pollination Algorithm,IFPA)是采用截断取整的方法,将最近开发的花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)扩展到求解整数规划问题。通过对测试函数集进行仿真实验,结果表明IFPA拥有很好的性能和很强的全局寻优能力,可以作为一种实用方法用于求解无约束整数规划和有约束整数规划问题。 展开更多
关键词 无约束整数规划 约束整数规划 测试函数 花授粉算法 最优化
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基于CS的Hopfield神经网络数字识别应用 被引量：2
9
作者 董亚南 高晓智 《计算机系统应用》 2015年第7期132-136,共5页
介绍了布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)和Hopfield神经网络的基本原理,研究了基于Hopfield神经网络的数字识别应用.针对Hopfield网络权值在数字识别时易陷入局部最优,提出将CS引入Hopfield神经网络的解决方法.利用CS对复杂、多峰、非线性... 介绍了布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)和Hopfield神经网络的基本原理,研究了基于Hopfield神经网络的数字识别应用.针对Hopfield网络权值在数字识别时易陷入局部最优,提出将CS引入Hopfield神经网络的解决方法.利用CS对复杂、多峰、非线性极不可微函数的全局搜索能力,使Hopfield网络在较高噪信比的情况下仍保持较高的联想成功率,并进行了仿真.仿真结果表明,该方法识别数字的效果更佳. 展开更多
关键词 CS HOPFIELD神经网络 数字识别
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基于差分演化的果蝇优化算法 被引量：4
10
作者 潘欣 高晓智 《微型机与应用》 2015年第1期23-25,28,共4页
针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加种群的多样性,使其能... 针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加种群的多样性,使其能更快、更有效地求解高维函数问题。对12个基准函数进行了仿真验证,结果表明,与基本的果蝇优化算法和差分演化算法相比,新算法在收敛速度、求解精度上都具有明显的优越性。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 差分演化 多样性
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PSO混合DE算法求解约束优化问题 被引量：2
11
作者 张婷 高晓智 《微型机与应用》 2014年第17期83-87,共5页
提出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法,该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值,针对这一缺点利用差分进化算法中的... 提出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法,该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值,针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响,采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题,并与其他算法作了比较,试验结果表明,微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性。 展开更多
关键词 混合算法 约束优化问题 微粒群算法 差分进化 可行规则
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萤火虫算法研究综述 被引量：8
12
作者 王沈娟 高晓智 《微型机与应用》 2015年第8期8-11,共4页
作为一种新兴的群智能优化方法 ,萤火虫算法具有简单易懂、参数少和易实现等优点,已经在诸多领域取得了较好的应用。为了使该算法能够更有效地解决不同的优化问题,需要对标准萤火虫算法进行改进或混合其他算法。介绍了萤火虫算法的原理... 作为一种新兴的群智能优化方法 ,萤火虫算法具有简单易懂、参数少和易实现等优点,已经在诸多领域取得了较好的应用。为了使该算法能够更有效地解决不同的优化问题,需要对标准萤火虫算法进行改进或混合其他算法。介绍了萤火虫算法的原理及其应用领域,重点分析了算法的改进策略,并提出了算法进一步研究的方向。 展开更多
关键词 群智能 萤火虫算法 混合算法 优化
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基于蝙蝠算法的改进杂草算法研究 被引量：3
13
作者 刘元苗 高晓智 《微型机与应用》 2015年第3期75-77,81,共4页
提出了一种新型的混合算法并命名为混合杂草蝙蝠算法(Hybridize Invasive Weed Optimization with Bat Algorithm,IWOBA),该算法在杂草算法的基础上利用蝙蝠算法的回声定位来解决每代种子逐步寻优的问题。其原理是利用种群速度和位置的... 提出了一种新型的混合算法并命名为混合杂草蝙蝠算法(Hybridize Invasive Weed Optimization with Bat Algorithm,IWOBA),该算法在杂草算法的基础上利用蝙蝠算法的回声定位来解决每代种子逐步寻优的问题。其原理是利用种群速度和位置的不断更新,增加种群的多样性,从而达到提高种群的全局收敛性。最后利用6个测试函数对该算法和标准杂草算法进行测试比较。仿真结果表明,IWOBA能够有效克服原算法早熟、易陷入局部最优的缺点,可加快算法收敛速度,具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 杂草算法 蝙蝠算法 回声定位
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基于微粒群优化算法的T-S模糊建模
14
作者 丁园 高晓智 +1 位作者 黄显林 尹航 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期700-702,共3页
在传统T-S模糊模型的基础上,提出一种高次多项式T-S模糊辨识模型.将传统T-S模型规则后件中的线性模型用简单多项式模型代替,并进一步利用微粒群优化算法辨识规则后件参数.数值仿真表明:用该方案辨识得到的T-S模糊模型同传统的具有线性... 在传统T-S模糊模型的基础上,提出一种高次多项式T-S模糊辨识模型.将传统T-S模型规则后件中的线性模型用简单多项式模型代替,并进一步利用微粒群优化算法辨识规则后件参数.数值仿真表明:用该方案辨识得到的T-S模糊模型同传统的具有线性后件的T-S模型相比,能够显著减少模型规则条数而保持辨识精度不变,同时辨识时间也相应地缩短;且随着输入变量个数的增加,这一优势将更加明显. 展开更多
关键词 系统辨识 T—S模糊模型 微粒群优化算法
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不同拓扑结构的并行粒子群优化算法的实现
15
作者 张科 高晓智 《微型机与应用》 2014年第11期71-74,78,共5页
针对粒子群优化算法的邻域拓扑结构对算法性能有重要影响、PSO算法在CPU上求解最优化问题时计算效率低下这两点,分析了邻域拓扑结构改变时PSO算法的并行特征,实现了环形和星形拓扑结构的PSO算法在统一计算设备架构上的寻优过程。分别在... 针对粒子群优化算法的邻域拓扑结构对算法性能有重要影响、PSO算法在CPU上求解最优化问题时计算效率低下这两点,分析了邻域拓扑结构改变时PSO算法的并行特征,实现了环形和星形拓扑结构的PSO算法在统一计算设备架构上的寻优过程。分别在CPU和GPU上用两种PSO算法对7个benchmark测试函数进行求解。程序仿真结果显示,基于CUDA的PSO算法计算效率均大大高于CPU;同时发现,GPU显著地加快了星形结构PSO算法的收敛速度,而对环形结构PSO算法影响不大。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 统一计算设备架构 邻域拓扑结构 计算效率
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免疫调节增益的单神经元PID控制器 被引量：17
16
作者 王伟 高晓智 +1 位作者 王常虹 王冲 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期74-79,共6页
针对单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题,提出了免疫调节增益的单神经元PID控制器。将T细胞免疫调节机理与单神经元PID控制算法相结合,以提高单神经元PID控制器的学习速度,缩短动态响应时间,改善单神经元PID控制器的... 针对单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题,提出了免疫调节增益的单神经元PID控制器。将T细胞免疫调节机理与单神经元PID控制算法相结合,以提高单神经元PID控制器的学习速度,缩短动态响应时间,改善单神经元PID控制器的性能。仿真研究了免疫调节增益的单神经元PID控制器的定值跟踪性能和抗干扰性能以及直流电机伺服控制性能。仿真实验结果表明,这种新的控制算法学习速度快,动态响应时间短,具有较强的自适应性和鲁棒性,其控制性能优于单神经元PID控制。 展开更多
关键词 免疫调节 单神经元控制 PID控制 直流电机
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一种局部递归神经网络模型及其在动态系统辨识中的应用 被引量：8
17
作者 王常虹 徐立新 +1 位作者 庄显义 高晓智 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期21-24,共4页
提出一种局部递归神经网络模型，利用误差回馈原理推导了其学习算法。针对动态系统辨识问题，建立了一个基于该网络的并联辨识方案。仿真结果表明，该网络及其辨识结构具有学习效率高、逼近速度快和不需要被辨识对象的先验知识等特点。
关键词 递归神经网络 系统辨识 学习算法 控制系统
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基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法 被引量：6
18
作者 王巧灵 高晓智 +1 位作者 王常虹 刘福荣 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期1073-1076,共4页
针对粒子群算法和克隆选择原理的特点,提出了基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法.该算法将整个群体分为若干子群体,在子群体内部应用基本的粒子群算法,以子群体作为抗体设计了克隆、变异、选择和受体编辑算子.变异算子使子... 针对粒子群算法和克隆选择原理的特点,提出了基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法.该算法将整个群体分为若干子群体,在子群体内部应用基本的粒子群算法,以子群体作为抗体设计了克隆、变异、选择和受体编辑算子.变异算子使子群体动态变化实现子群体间相互交换信息,具有良好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高的优点,可用于工程问题中具有各种特性的复杂函数优化. 展开更多
关键词 克隆选择 粒子群 优化算法 多维函数优化 多群体
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基于粒子群优化聚类的汽轮机组振动故障诊断 被引量：7
19
作者 刘福荣 王宏伟 高晓智 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期9-12,共4页
针对模糊C-均值聚类算法(FCM)容易陷入局部极值和对初始值敏感的不足,提出了一种新的模糊聚类算法(PFCM),新算法利用粒子群优化算法(PSO)全局寻优、快速收敛的特点,代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力... 针对模糊C-均值聚类算法(FCM)容易陷入局部极值和对初始值敏感的不足,提出了一种新的模糊聚类算法(PFCM),新算法利用粒子群优化算法(PSO)全局寻优、快速收敛的特点,代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度。将该算法应用于汽轮机组振动故障诊断中,与电厂运行实际故障状态对照,仿真结果表明该算法提高了故障诊断的正确率。为汽轮机振动故障诊断方法的研究提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 汽轮机 故障诊断 粒子群优化 模糊C-均值聚类 振动
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一种改进的多群协作粒子群优化算法
20
作者 单攀攀 高晓智 孟献兵 《微型机与应用》 2014年第15期72-75,共4页
提出了一种改进的多群协作粒子群优化算法,该算法整个种群采用主从模式,分为一个主群和多个从群,多个从群粒子统一地进行初始化操作,从而避免了多个粒子群重复搜索现象。同时,算法采取了一种扰动策略,即当前全局最优解在扰动因子的迭代... 提出了一种改进的多群协作粒子群优化算法,该算法整个种群采用主从模式,分为一个主群和多个从群,多个从群粒子统一地进行初始化操作,从而避免了多个粒子群重复搜索现象。同时,算法采取了一种扰动策略,即当前全局最优解在扰动因子的迭代周期内保持不变时,就重置粒子的速度,迫使粒子群摆脱局部极小。该算法不仅增加了种群的多样性,扩大了搜索范围,而且还改善整个种群易陷入局部极小值的缺陷。通过9个基准函数进行测试,实验结果表明,IMCPSO与MCPSO算法相比具有明显的优越性。 展开更多
关键词 多群协作 粒子群优化 函数优化
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