一种级联过程神经元网络及其应用研究

• 作者: 何新贵 许少华
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 过程神经元网络 离散过程逼近 级联模型 函数正交基 学习算法
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 207-211
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2004.02.015

摘要

针对连续系统输入过程可分为若干时间阶段,输出为一个即依赖于当前阶段系统过程输入,又与前一阶段系统状态有关的离散过程,提出了一种级联过程神经元网络模型.将连续输入信号分阶段处理,不同阶段系统输入输出映射关系用不同过程子网络描述.考虑过程神经元网络计算的复杂性,提出了一种基于函数正交基展开的学习方法,利用基函数的正交性,简化计算过程.文中给出了学习算法,并以油藏开发三次采油过程模拟为例验证了模型和算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	大庆石油学院计算机科学与工程系	68	929	15.0	27.0
2	何新贵	北京大学信息科学技术学院	33	520	13.0	22.0