[1]李 洋,钟诗胜,张 艳.连续小波过程神经网络及其仿真研究[J].智能系统学报,2007,2(6):77-81.
LI Yang,ZHONG Shi-sheng,ZHANG Yan.Research and simulation of a continuous wavelet process neural network[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2007,2(6):77-81.
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LI Yang,ZHONG Shi-sheng,ZHANG Yan.Research and simulation of a continuous wavelet process neural network[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2007,2(6):77-81.
连续小波过程神经网络及其仿真研究
《智能系统学报》[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
2
期数:
2007年第6期
页码:
77-81
栏目:
学术论文—机器学习
出版日期:
2007-12-25
- Title:
- Research and simulation of a continuous wavelet process neural network
- 文章编号:
- 1673-4785(2007)06-0077-05
- 关键词:
- 过程神经元; 连续小波过程神经网络; 学习算法; 发动机滑油监测
- Keywords:
- process neuron; continuous wavelet process neural networks; learning algorithm; monitoring of aeroengine lubricating oil system
- 分类号:
- TP183
- 文献标志码:
- A
- 摘要:
- 在小波分析和过程神经网络理论的基础上，提出了连续小波过程神经网络模型，其隐层为过程神经元，隐层激活函数采用小波函数.该网络结合了小波变换良好的时—频局域化性质及过程神经网络可以处理连续输入信号的特点，因而学习能力强，精度高.给出了小波过程神经网络学习算法，并以航空发动机滑油系统状态监测为例，分别利用传统BP网络和小波过程神经网络进行预测.结果表明，小波过程神经网络收敛速度快，精度高，优于BP网络的预测能力，同时也为航空发动机滑油系统状态监测问题提供了一种有效的方法
- Abstract:
- A continuous wavelet process neural networks (CWPNN) model is proposed based on wavelet analysis and process neural network theory in which the hidden layer is composed of process neurons and the hidden layer activation function is a wavele ts function. This network not only has excellent learning capability but also hi gh accuracy since it combines the timefrequency local property of wavelet anal y sis with the ability of process neural networks to deal with continuous input si gnals. The corresponding learning algorithm is given. The network was compared w ith a traditional BP neural network while monitoring the state of an aeroengine lubricating oil syste m. The results demonstrated the faster convergence rate and higher accuracy of t he network. Prediction capability was superior to a BP neural network, providing a more effective method for state monitoring of aeroengine lubricating oil syst ems.
- 参考文献/References:
-
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- 相似文献/References:
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[1]叶? 涛,朱学峰.关于过程神经元网络的理论探讨[J].智能系统学报,2007,2(5):1.
YE Tao,ZHU Xue-feng.Theoretical discussion on the process neural network the ory[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2007,2():1.
[2]李洋,钟诗胜.多分辨小波过程神经网络及其应用研究[J].智能系统学报,2008,3(3):211.
LI Yang,ZHONG Shi-sheng.Research on multi-resolution wavelet process neural networks and applications[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2008,3():211.
备注/Memo
收稿日期：2007-01-18.
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60572174).
作者简介：
李 洋，男，1978年生，博士研究生，主要研究方向为人工智能及其应用、故障诊断等，发表学术论文6篇，2篇被SCI检索，3篇被EI检索，1篇被ISTP检索. E-mail：ansysman@126.com.
钟诗胜，男，1964年生，哈尔滨工业大学威海分校副校长，教授，博士生导师，博士，主要研究方向为制造业信息化、人工智能理论与应用、数控设备等，主持并完成国家863研究项目2项，参加国家863研究项目3项，主持和参加国家自然科学基金项目各1项，主持过多项省 (部)级研究项目，获黑龙江省科技进步奖2项，黑龙江省教学成果奖 1项，国家版权局计算机软件著作权登记2套，获专利1项，出版专著1 部，发表学术论文100余篇，30余篇被SCI、EI检索. E-mail：zhongss@hit.edu.cn.
张 艳，女，1977年生，博士研究生，主要研究方向为人工智能、智能设计及决策支持系统，发表学术论文1篇，并被EI检索. E-mail:zhangyanjenny@163.com
更新日期/Last Update:
2009-05-09