自增长混合神经网络及其在燃料电池建模中的应用

• 作者: 刘方 李大字 靳其兵
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 乘算子 粒子群 混合神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 333-337
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20141431

摘要

为了提高非线性辨识的精度，提出了一种基于混合算子的自增长混合神经网络。该神经网络通过自增长的混合隐含层结构，包括加算子和乘算子，形成神经元个数少、结果精确、增长快速的网络。论文在级联神经网络的结构基础上，提出GQPSOI算法来引导神经网络的结构自增长以及权值更新。通过对燃料电池的建模与比较分析，证明了方法的有效性和良好的应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李大字	北京化工大学信息科学与技术学院	45	301	10.0	16.0
2	靳其兵	北京化工大学信息科学与技术学院	103	805	15.0	23.0
3	刘方	北京化工大学信息科学与技术学院	1	6	1.0	1.0