张志华
- 作品数：16 被引量：184H指数：7
- 供职机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家自然科学基金创新研究群体项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信电气工程更多>>
- 无监督机器学习的Bayesian方法
- 随着认知科学和计算机科学的飞速发展,近几年来关于智能信息处理的研究已经成为信息科学领域一个非常活跃和十分重要的方向.近几年来,随着贝叶期统计学,尤其贝叶期统计计算方法中一批重要的方法的发展,'贝叶期机'——贝叶期分析加贝...
- 张志华
- 关键词：贝叶斯方法无监督学习确定性退火学习矢量量化神经网络
- 文献传递
- 一种磁环工频饱和特性模拟方法
- 本发明公开了一种磁环工频饱和特性模拟方法，将磁环的U‑I曲线转换成反映磁环磁通和瞬时电流的ψ‑i曲线；根据ψ‑i曲线拟合磁通和瞬时电流；用ψ＝∫udt代替拟合的磁通，得到电压瞬时值和电流瞬时值的关系；利用电压瞬时值和电流...
- 常仲学张志华王毅钊宋国兵
- 文献传递
- 熵约束广义学习矢量量化神经网络和软竞争学习算法被引量：1
- 2002年
- 结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理 ,提出了一种熵约束广义学习矢量量化神经网络 ,利用梯度下降法导出其学习算法 ,该算法是软竞争格式的一种推广 .由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数 ,它可以有效地克服广义学习矢量量化网络的模糊算法存在的问题 .文中还给出熵约束广义学习矢量量化网络及其软竞争学习算法的许多重要性质 ,以此为依据 。
- 张志华郑南宁张淮峰于海霞
- 关键词：学习矢量量化神经网络拉格朗日乘子
- 模糊对向传播神经网络的学习算法被引量：3
- 1999年
- 模糊对向传播神经网络的学习算法由输入层至竞争层的连接权向量和竞争层到输出层的连接权向量两部分的学习组成.对于前者,分别选用聚类法和梯度下降法,本文研究了模糊对向传播神经网络的两种学习算法,并且从理论上分析了这两种算法的性质.把算法应用于著名MackeyGlass混沌时间序列预测问题中,实验结果表明后一种算法的学习精度及泛化能力较前一种算法要好。
- 张志华郑南宁史罡
- 关键词：神经网络时间序列预测
- 径向基函数神经网络的软竞争学习算法被引量：18
- 2002年
- 本文构造了径向基函数 (RBF)神经网络的一类软竞争学习算法 (SCLA) .该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数 ,对每个输入样本 ,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调整 ;第二 ,把隶属度函数的模糊因子的倒数与模拟退火算法中的温度等同起来 ,在迭代过程中采用递增的方式来调整它 .SCLA是RBF网络基于k 均值方法训练中心向量的学习算法的软竞争格式 ,它可以克服后者对初始值敏感和死节点的问题 .
- 张志华郑南宁史罡
- 关键词：神经网络径向基函数
- 学习矢量量化的软竞争算法被引量：3
- 2002年
- 尽管FALVQ算法的亏损因子为模糊隶属度函数,但由于它的尺度函数并不是模糊隶属度函数,使得算法的性能不稳定.为了克服这个问题,通过推广FALVQ中获胜亏损因子的定义,导出了广义LVQ的一类软竞争算法(SCALVQ),并且给出了它的3种具体形式.在SCALVQ中,亏损因子和对应的尺度函数是同一个模糊隶属度函数,它汲取了FALVQ和软竞争格式的优点,有效地克服了FALVQ存在的问题.
- 张志华郑南宁王天树
- 关键词：学习矢量量化模糊隶属度函数尺度函数神经网络
- 一种训练支撑向量机的改进贯序最小优化算法被引量：54
- 2002年
- 对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速这类分解方法,并将其具体应用于Platt的贯序最小优化(sequential minimization optimization,简称SMO) 算法中.实验结果表明,改进后的SMO算法的速度是原有算法训练的2~3倍.
- 孙剑郑南宁张志华
- 关键词：支撑向量机缓存策略
- 模糊对向传播神经网络及其应用被引量：14
- 2000年
- 通过把对向传播(CP)神经网络的竞争层神经元的输出函数定义为模糊隶属度函数,提出了模糊对向传播(FCP)神经网络.该网络是CP网络的推广,它不仅能有效克服CP存在的问题,而且具有全局函数逼近能力.在结构上,FCP网络同径向基函数(RBF)网络是等价的.实际上,它是一种RBF网络,而且还是一种模糊基函数网络.FCP在时间序列预测中的应用表明,FCP不仅在学习精度上,而且在泛化能力方面较之CP和RBF均有较大的改善.
- 张志华史罡郑南宁王天树
- 关键词：神经网络CP神经网络模糊隶属度函数时间序列
- 径向基函数(RBF)神经网络的一种极大熵学习算法被引量：20
- 2001年
- RBF神经网络中心向量的确定是整个网络学习的关键 ,该文基于信息论中的极大熵原理构造了训练中心向量的极大熵聚类算法 ,由此给出了网络的极大熵学习算法 .文中最后分别用一个时间序列预测和系统辨识问题验证了该学习算法的有效性 ,同 RBF网络和多层感知机的误差回传算法相比 ,该算法不仅在学习精度和泛化推广能力上有一定程度的提高 ,而且学习时间有显著的降低 .
- 张志华郑南宁郑海兵
- 关键词：径向基函数拉格朗日乘子神经网络学习算法
- 基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器被引量：14
- 2000年
- 模糊对向神经网络 (FCP)在功能上同模糊逻辑系统的TS模型是等价的 ,它具有神经网络和模糊逻辑系统各自的优点 ,因而适宜作辨识模型 .利用FCP网络为辨识模型 ,设计了一种新的非线性动态系统辨识器 .辨识模型的参数调整采用无监督聚类法和误差回传算法相结合的混合学习方法进行的 ,同时文中还给出选取初始参数的方法 .仿真实验表明提出的辨识器是十分有效的 .
- 张志华郑南宁赵振选
