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催化剂窑炉温度的启发式动态规划控制
迎春,夏伯锴
化工学报 , 2013, DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2013.12.051
Abstract: 针对催化剂生产过程中焙烧窑炉温度控制问题,提出了一种启发式动态规划(heuristicdynamicalprogramming,HDP)控制方法。该方法通过策略评价及策略提升的重复进行逐渐逼近最优的控制策略。采用人工神经网络建立了被控系统和评价指标模型,基于梯度下降原理阐明了控制器各模块的在线学习方法。对某催化剂公司的窑炉温度控制实验表明,与常规PID控制相比,HDP控制方案具有较强的工况适应能力,其控制精度较常规控制提高约70%,加热电流均值减小约5%。
启发式动态规划在污水处理过程控制中的应用
迎春,乔俊飞
控制理论与应用 , 2013, DOI: 10.7641/CTA.2013.21083
Abstract: 针对溶解氧及硝态氮浓度的跟踪控制问题,提出了一种基于回声状态网络的启发式动态规划控制方法,该方法首先对当前策略进行评价,然后根据评价结果对当前策略进行调整,这个过程交替进行,直至发现最优的控制策略.评价函数及控制策略的逼近均采用回声状态网络实现.为保证控制器的可用性,对控制器学习过程的参数选择范围进行了分析.污水处理过程的控制实验表明,该方法能够显著提高系统控制的平稳性及控制精度.
基于信息强度的RBF神经网络结构设计研究
韩红桂, 乔俊飞, 迎春
自动化学报 , 2012, DOI: 10.3724/SP.J.1004.2012.01083
Abstract: ?在系统研究前馈神经网络的基础上,针对径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)网络的结构设计问题,提出一种弹性RBF神经网络结构优化设计方法.利用隐含层神经元的输出信息(Output-information,OI)以及隐含层神经元与输出层神经元间的交互信息(Multi-information,MI)分析网络的连接强度,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,有效地解决了RBF神经网络结构设计问题;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对典型非线性函数的逼近与污水处理过程关键水质参数建模,结果证明了该弹性RBF具有良好的动态特征响应能力和逼近能力,尤其是在训练速度、泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimalresourceallocationnetworks,MRAN)、增长修剪RBF神经网络(GeneralizedgrowingandpruningRBF,GGAP-RBF)和自组织RBF神经网络(Self-organizingRBF,SORBF)有较大的提高.
基于ESN的多指标DHP控制策略在污水处理过程中的应用
乔俊飞, 迎春, 韩广
自动化学报 , 2013, DOI: 10.3724/SP.J.1004.2013.01146
Abstract: ?针对污水处理过程(Wastewatertreatmentprocess,WWTP)溶解氧(Dissolvedoxygen,DO)及硝态氮浓度控制问题,提出了一种多评价指标的DHP(Dualheuristicdynamicprogramming)控制策略.该策略能够降低评价指标的复杂性,提高评价网络的逼近精度.采用回声状态网络(Echostatenetworks,ESNs)实现评价函数及控制策略的逼近,研究了控制器的在线学习算法.实验表明,该策略在控制性能上优于单评价指标的DHP策略及常规PID控制策略.
溶解氧浓度的前馈神经网络建模控制方法
韩广,乔俊飞,迎春
控制理论与应用 , 2013, DOI: 10.7641/CTA.2013.20773
Abstract: 针对污水处理过程溶解氧(DO)浓度控制问题,提出了一种基于前馈神经网络的建模控制方法(FNNMC).本文构造了神经网络建模控制系统,通过对建模神经网络和控制神经网络隐含层学习率的分析,证明了学习算法的收敛性以及整个系统的稳定性.最后,本文基于国际基准的BenchmarkSimulationModelNo.1(BSM1)进行了仿真实验,验证了合理选取学习率的重要性,并通过与PID和模型预测控制(MPC)等已有控制方法的比较,验证了神经网络建模控制方法针对污水处理过程溶解氧浓度控制具有良好的建模能力,更高的控制精度以及更好的动态响应能力.
离散非线性零和博弈的事件驱动最优控制方案
Event-triggered optimal control scheme for discrete-time nonlinear zero-sum games

张欣,迎春,崔黎黎
控制理论与应用 , 2018, DOI: 10.7641/CTA.2018.70791
Abstract: 在求解离散非线性零和博弈问题时, 为了在有效降低网络通讯和控制器执行次数的同时保证良好的控制 效果, 本文提出了一种基于事件驱动机制的最优控制方案. 首先, 设计了一个采用新型事件驱动阈值的事件驱动条 件, 并根据贝尔曼最优性原理获得了最优控制对的表达式. 为了求解该表达式中的最优值函数, 提出了一种单网络 值迭代算法. 利用一个神经网络构建评价网. 设计了新的评价网权值更新规则. 通过在评价网、控制策略及扰动策 略之间不断迭代, 最终获得零和博弈问题的最优值函数和最优控制对. 然后, 利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环 系统的稳定性. 最后, 将该事件驱动最优控制方案应用到了两个仿真例子中, 验证了所提方法的有效性.
In order to reduce the network communication and controller execution frequency while guarantee a desired control performance, an event-triggered optimal control scheme is proposed for solving the optimal control pair of discretetime nonlinear zero-sum games in this paper. Firstly, an event-triggered condition with new event-triggered threshold is designed. The expression of the optimal control pair is obtained based on the Bellman optimality principle. Then, a single network value iteration algorithm is proposed to solve the optimal value function in this expression. A neural network is used to construct the critic network. Novel weight update rule of the critic network is derived. Through the iteration between the critic network, the control policy and the disturbance policy, the optimal value function and the optimal control pair can be solved. Further, the Lyapunov theory is used to prove the stability of the event-triggered closed-loop system. Finally, the event-triggered optimal control mechanism is applied to two examples to verify its effectiveness.
一种基于大脑皮层结构的侧抑制神经网络
杨刚,乔俊飞,迎春,韩红桂
控制与决策 , 2013,
Abstract: 借鉴仿生学原理,基于大脑皮层结构提出一种新型侧抑制神经网络(S-LINN)模型.通过模拟大脑皮层内锥体神经元和抑制神经元的连接特点,在多层结构的S-LINN的不同层神经元之间引入跨越连接,同时在隐含层内神经元之间进行信息的侧向抑制传输.引入的两种连接机制有效地提高了网络处理问题的能力,与其他网络相比能够以更精简的结构较好地解决实际问题.通过对乳腺癌诊断数据集和异或问题的求解,表明了S-LINN网络不但能够获得较高的训练精度,而且具有更强的泛化能力.
车辆轴载作用下半刚性基层沥青路面破坏潜力分级
王树威,陈艳艳,迎春
武汉理工大学学报 , 2012,
Abstract: ?针对不同轴载对半刚性基层沥青路面的潜在破坏能力问题,提出一种根据不同轴载作用下路面力学响应为标准的路面破坏分级方法。该方法应用弹性层状体系理论分析了不同轴载作用下的半刚性基层沥青路面力学特性,通过计算沥青层的抗剪强度、半刚性基层的拉应力和各结构层的压应力,并与标准轴载作用下结构层力学特性进行了比较,辅以各结构层的设计允许应力值,得到不同轴载作用下的路面破坏潜力表。通过对某公路安徽段实测数据的分析表明,该方法可以有效地实现不同轴载对半刚性基层沥青路面的潜在破坏能力分析。
On Structure Design for RBF Neural Network Based on Information Strength
基于信息强度的RBF神经网络结构设计研究

HAN Hong-Gui,QIAO Jun-Fei,BO Ying-Chun,
韩红桂
,乔俊飞,迎春

自动化学报 , 2012,
Abstract: Based on the systemic investigation on the feedforword neural network, for the problem of the structure design of the RBF neural network, a new flexible structure design method is used for RBF neural network in this paper. By computing the output-information (OI) of the hidden neurons and the multi-information (MI) of the hidden nodes and output nodes, the hidden nodes in the RBF neural network can be inserted or pruned, thus the topology of the network can be modulated. This method can effectively solve the structure design of the RBF neural network. The grad-descent method for the parameter adjusting ensures the exactitude of the flexible RBF neural network (F-RBF). The structure of the RBF neural network is self-organizing, and the parameters are self-adaptive. In the end, the proposed F-RBF is used for approximating the classical non-linear functions and modelling key parameters of the wastewater treatment process. The results show that the F-RBF obtains a favorable dynamic character response and the approximating ability. Especially, comparied with the minimal resource allocation networks (MRAN), the generalized growing and pruning RBF (GGAP-RBF) and the self-organizing RBF (SORBF), the proposed algorithm is more effective in terms of training time, generalization, and neural network structure.
遥感图象处理系统在长春投入使用
立群
地理科学 , 1987,
Abstract: 中国科学院长春地理研究所去年从美国I2S(InternationalImagingSystems)公司引进了全套计算机图象处理设备,从美国柯达有限公司引进了成套光学图象处理设备,从日本纳库公司引进了4200F彩色数字分析仪,构成了一套完整的遥感图象处理系统。该系统现已安装调试完毕,并已正式投入使用。
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