基于B樣條展開的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究.pdf

1、 通過B樣條函數(shù)和正交多項式的函數(shù)逼近性能分析可以看出，B樣條函數(shù)可以避免多項式函數(shù)因某一個參數(shù)的變化而引起整個函數(shù)形狀改變的問題，且B樣條函數(shù)的在逼近函數(shù)的過程中不易產(chǎn)生振蕩現(xiàn)象。為充分利用B樣條函數(shù)的優(yōu)越性，本文提出了一種基于B樣條展開的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型將輸入函數(shù)及其連接權(quán)函數(shù)表示為B樣條基函數(shù)的展開形式，實現(xiàn)了對過程神經(jīng)元時間聚合運算的簡化，較好地解決了過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中對于時間和空間開銷較大的問題。文中還給出了

2、具體的學(xué)習(xí)算法，對此算法進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo)和描述，并對此學(xué)習(xí)算法的適應(yīng)性和復(fù)雜性進(jìn)行了簡單分析。同時，由于B樣條基函數(shù)系具有很好的函數(shù)逼近能力，且基于這個基函數(shù)的展開或擬和易于實現(xiàn)，因此，這種基函數(shù)的選擇方法及其相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法在實際中具有較好的實用性。最后本文將基于B樣條展開的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于飛機(jī)發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)控中，實現(xiàn)了對機(jī)發(fā)動機(jī)排氣溫度(EGT)的預(yù)測，驗證了該網(wǎng)絡(luò)模型及其學(xué)習(xí)算法的有效性，并為飛機(jī)發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)控提供了一個新的有效的手