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Multivariate Chaotic Time Series Prediction Based on Improved Extreme Learning Machine: For extreme learning machine(ELM),it is difficult to select an appropriate number of hidden layer nodes,which ...; Ruiquan ZhangMeiling XuMin HanHongxing Li; 文献传递

基于滑模控制法的不确定复杂网络间有限时间组合同步被引量：4: 2017年; 将组合同步的概念引入到复杂网络,针对4个不确定复杂网络间的有限时间组合同步问题进行研究;将同时受到未知参量及不确定扰动影响的4个复杂网络按照A+B+C-D的形式进行组合;基于滑模控制原理及有限时间稳定性理论,设计网络滑模面及控制输入,得到实现同步的充分条件.最后通过数值仿真验证所提方法的有效性.; 张檬韩敏; 关键词：复杂网络滑模控制

基于互信息的选择性集成核极端学习机被引量：5: 2015年; 针对集成学习中的准确性和差异性平衡问题,提出一种基于信息论的选择性集成核极端学习机.采用具有结构简单、训练简便、泛化性能好的核极端学习作为基学习器.引入相关性准则描述准确性,冗余性准则描述差异性,将选择性集成问题转化为变量选择问题.利用基于互信息的最大相关最小冗余准则对生成的核极端学习机进行选择,从而实现准确性和差异性的平衡.基于UCI基准回归和分类数据的仿真结果验证了所提出算法的优越性.; 韩敏吕飞; 关键词：互信息核方法极端学习机

一种基于多尺度轮廓点空间关系特征的形状匹配方法被引量：16: 2015年; 针对使用三角形区域表示描述子对相似形状进行匹配时,对微小形变比较敏感以及区分剧烈变化的不相似形状时判别能力较弱的问题,提出一种结合轮廓点空间关系特征的多尺度形状特征描述子.通过分析不同尺度下参考点与其他采样点之间的位置关系,利用对应角度信息来对形状进行表示,并在此基础上构造出一种新的形状特征描述子.本文所提特征提取方法能对形状的局部及全局信息更准确地描述,具有较好的鲁棒性和判别能力.在形状特征匹配阶段,利用轮廓点集顺序关系已知这一优势,引入动态规划及形状复杂度分析的方法,分析形状间的匹配结果,能够得到较好的形状匹配精度.通过对不同形状数据集行仿真实验,证明本文方法能够有效地实现形状识别和检索.; 杨亚飞郑丹晨韩敏; 关键词：多尺度

基于粒子群优化算法的混沌时间序列预测研究: 混沌是复杂系统受到对初值敏感的确定性规律激励，而表现出明显无序和不规律的运动，普遍存在于自然、医学和金融等领域的复杂系统中。时间序列是按照时间的先后采样得到的一组数据点。混沌时间序列是一类具有混沌特性的时间序列。基于统计...; 李昕; 关键词：粒子群优化算法混沌时间序列相空间重构

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究被引量：16: 2018年; 高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.; 吕飞韩敏; 关键词：高光谱遥感影像极限学习机遥感影像分类

多元时间序列的特征分析与建模研究: 多元时间序列广泛存在于实际复杂系统中，多个变量之间存在着复杂的耦合关系。挖掘出时间序列数据中蕴含的有用信息，对实际复杂系统的分析与建模具有重要意义。本文以复杂系统产生的多元时间序列为研究对象，针对多元时间序列的特征选择、...; 任伟杰; 关键词：因果关系特征提取; 文献传递

基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法被引量：22: 2016年; 为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力,提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法.首先,提出一种新的种群收敛状态检测方法,自适应调整惯性权重和学习因子的值,以达到探索和开发的最佳平衡.然后,当检测到种群收敛停滞时,采用一种带有高斯函数和混沌特性的变异算子协助种群跳出局部最优,以增强全局搜索能力.最后,外部档案中的精英解相互学习,增强算法的局部搜索能力.在多目标标准测试问题上的仿真结果表明了所提出算法的有效性.; 韩敏何泳; 关键词：自适应多目标优化粒子群

Stability of Switched Positive Descriptor Systems with Average Dwell Time Switching被引量：2: 2015年; In this paper, the problems of stability for a class of switched positive descriptor systems(SPDSs)with average dwell time(ADT) switching are investigated. First, based on the equivalent switched system and the properties of the projector matrix, sufficient stabilities are given for the underlying systems in both continuoustime and discrete-time contexts. Then, a sufficient stability condition for the SPDS with both stable and unstable subsystems is obtained. The stability results for the SPDSs are represented in terms of a set of linear programmings(LPs) by the multiple linear co-positive Lyapunov function(MLCLF) approach. Finally, three numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the obtained theoretical results.; 夏彪连捷袁学海; 关键词：STABILITY

基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法被引量：25: 2015年; 针对传统基于核主成分分析的故障检测方法提取非线性特征时只考虑全局结构而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法。改进核主成分分析方法将流形学习保持局部结构的思想融入核主成分分析的目标函数中,使得到的特征空间不仅具有原始样本空间的整体结构,还保持样本空间相似的局部近邻结构,可以包含更丰富的特征信息。在此基础上,本文使用改进核主成分分析方法把原始变量空间映射到特征空间,使用费舍尔判别分析在特征空间中构建距离统计量并通过核密度估计确定其控制限,进一步利用相似度的性能诊断方法识别发生的故障类型。采用Tennessee Eastman过程故障检测数据集进行的仿真实验表明所提方法可以取得较好的效果。; 韩敏张占奎; 关键词：流形学习故障检测

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