甄博然
- 作品数：6 被引量：19H指数：2
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
- 动态结构优化神经网络及其在溶解氧控制中的应用被引量：13
- 2010年
- 提出一种神经网络结构动态优化设计方法,其实质是通过判断隐含层神经元在学习过程中对输出的影响,利用竞争机制在信息处理过程中增加或删减隐含层神经元,实现神经网络结构的动态优化调整.将结构动态优化设计神经网络应用于污水处理过程中溶解氧的控制,实验结果表明该控制器较之固定结构神经网络控制器在超调、调节时间、自适应能力方面都更优.
- 韩红桂甄博然乔俊飞
- 关键词：神经网络污水处理过程溶解氧控制
- 基于增长型神经网络的污水处理过程溶解氧控制
- 针对污水处理过程具有非线性、强耦合和大滞后等特性,提出一种基于增长型神经网络的溶解氧控制方法。该控制器可以控制对象特性的变化,自动调整神经网络结构。在满足增长条件时,增加神经网络隐含层神经元数目,从而提高控制器的性能。仿...
- 甄博然韩红桂乔俊飞
- 关键词：活性污泥系统溶解氧控制BP神经网络
- 文献传递
- 太阳能追光电力能源系统与平滑网络多阶伺服控制方法
- 本发明提出了一种太阳能追光电力能源系统与平滑网络多阶伺服控制方法，可以应用到太阳能发电、电力能源、自动控制、人工智能等领域。该系统包括有信号采集处理电路(1)、CPU控制电路(2)、电机驱动电路(3)、键盘显示电路(4)...
- 于人杰刘经纬陈思承甄博然杨蕾苏宏伟
- 文献传递
- 太阳能追光电力能源系统
- 本实用新型提出了一种太阳能追光电力能源系统，可以应用到太阳能发电、电力能源、自动控制、人工智能等领域。该系统包括有信号采集处理电路(1)、CPU控制电路(2)、电机驱动电路(3)、键盘显示电路(4)和电源电路(5)。该系...
- 甄博然邱晓飞曾渝陈思承于人杰杨蕾刘经纬
- 文献传递
- 基于增长型神经网络的污水处理过程溶解氧控制被引量：6
- 2009年
- 针对污水处理过程具有非线性、强耦合和大滞后等特性,提出一种基于增长型神经网络的溶解氧控制方法。该控制器可以控制对象特性的变化,自动调整神经网络结构。在满足增长条件时,增加神经网络隐含层神经元数目,从而提高控制器的性能。仿真实验表明该方法具有超调小、调节时间短和自适应能力等特点。
- 甄博然韩红桂乔俊飞
- 关键词：活性污泥系统溶解氧控制BP神经网络
- 太阳能追光电力能源系统与平滑网络多阶伺服控制方法
- 本发明提出了一种太阳能追光电力能源系统与平滑网络多阶伺服控制方法，可以应用到太阳能发电、电力能源、自动控制、人工智能等领域。该系统包括有信号采集处理电路(1)、CPU控制电路(2)、电机驱动电路(3)、键盘显示电路(4)...
- 于人杰刘经纬陈思承甄博然杨蕾苏宏伟
- 文献传递
