本文選題：核極限學(xué)習(xí)機(jī) + 單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《控制工程》2017年10期

【摘要】：極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme learning machine,ELM)是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SLFNs),它隨機(jī)選擇網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)及其參數(shù),訓(xùn)練時(shí)僅需調(diào)節(jié)輸出層權(quán)值,因此ELM以極快的學(xué)習(xí)速度獲得良好的推廣性�？紤]到ELM的特征映射函數(shù)未知時(shí),可以將核矩陣引入到ELM中。針對(duì)模型未知的強(qiáng)非線性連續(xù)攪拌反應(yīng)釜(Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR),提出一種基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine with Kernels,KELM)的NARX模型辨識(shí)方法。以仿真的CSTR過(guò)程實(shí)例進(jìn)行辨識(shí)實(shí)驗(yàn),建立基于NARX-KELM的辨識(shí)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在相同條件下,與帶動(dòng)量因子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)、GAP-RBF、MGAP-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(ESN)、ELM等方法相比,KELM能夠有效地改進(jìn)辨識(shí)精度,而且性能更好,這表明了所提方法的有效性和應(yīng)用潛力。
[Abstract]:Extreme learning machine (ELM) is a kind of single hidden layer feedforward neural network (SLFNs). It randomly selects hidden layer nodes and parameters of the network, and only adjusts the weight of the output layer during training. Therefore, ELM obtains good generalization with very fast learning speed. Considering that the feature mapping function of ELM is unknown, the kernel matrix can be introduced into ELM. For continuous Stirred Tank reactor with unknown model, a NARX model identification method based on extreme Learning Machine with Kernel Kernel KELM is proposed. The identification model based on NARX-KELM is established by using the simulation CSTR process example. The experimental results show that under the same conditions, compared with BP neural network with driving factor, fuzzy neural network with GAP-RBFN MGAP-RBF neural network and echo state network with ESNE / ELM, KELM can effectively improve the identification accuracy, and its performance is better. This shows the effectiveness and application potential of the proposed method.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51467008) 光電技術(shù)與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(蘭州交通大學(xué))開(kāi)放課題(KFKT2016-3)
【分類號(hào)】：TP183;TQ052

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本文編號(hào)：1899952