人工神经网络 研究 现状及其展望

Artificial Neural Networks人工神经网络.ppt

人工神经网络理论与应用.ppt

作者连续11年为电气信息类专业研究生及本科高年级学生开设“人工神经网络理论与应用”课程，2002年在多次修改讲义和多项科研成果基础上形成本书的第一版。本书第二版对原书约1/3的内容进行了更新，对保留内容进行了修改。取材注意内容的典型性和先进性，编排注意内容的逻辑性，阐述注重物理概念的清晰性，举例与思考练习的安排注意了内容的实践性，常用神经网络及算法的介绍着重于实用性。

利用ADP中的HDP(with two Critic Network)求解离散非线性系统，代码利用python实现。构建评价网络(Critic Network)、模型网络(Model Network)，Model Network直接用原系统代替。(需要安装Pytorch;由于保存结果，因此需要在根目录先创建ADPresultfig文件夹;python文件只需要放在根目录下即可。)

立足于绿洲农田生态系统,采用人工神经网络方法对潜热通量数据进行模拟和插补。根据作物生长季分阶段模拟,对比整体模拟结果,发现分阶段模拟效果(R2=0.91～0.95,RMSE=28.9～41.3W/m2,MAE=21.3～28.8W/m2)优于整体模拟效果(R2=0.87～0.92,RMSE=39.6～50.7W/m2,MAE=27.6～34.9W/m2)。通过模型网络连接权值对各阶段环境因子的相对贡献率作了定量分析,并从数学统计的角度对研究区蒸散发环境因子影响机理进行了分析。结果表明为了提高潜热通量的插补

近年来，大规模电池储能参与电网二次调频控制是其继调峰之后最具潜力的应用方向之一，但是传统的二次调频控制策略无法区分不同电池储能技术特征的差异，进而难以充分发挥其调频优势，造成资源浪费。为此，提出一种计及电池储能技术特征的电网二次调频控制策略。受传统机组的调频成本模型启发建立电池储能调频成本函数，定量描述具有不同技术特征的储能在承担调频责任时所对应的调频成本。以调频成本最小化为目标，配置储能调频责任以满足电网二次调频需要。利用MATLAB/Simulink搭建含多个电池储能的区域电网动态模型，验证所提二次调频策略的可行性，并与其他2种调频策略进行对比分析。仿真结果表明，所提控制策略能够充分考虑不同电池储能的技术特征，从而精确地调度储能以满足电网调频需要，并实现荷电状态的均衡控制。

1.MNIST数据集简介 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9。 mnist_uint8.mat包含了MNIST数据集的全部数据，其中： train_x: 60000*784矩阵，60000个训练样本，每个训练样本像素值展开成了行向量。 train_y: 60000*10矩阵，60000个训练样本标签，每个样本标签中对应分类元素值为1，其余为0； test_x: 10000*784矩阵，10000个测试样本，每个训练样本像素值展开成了行向量。 test_y: 10000*10矩阵，10000个测试样本标签，每个样本标签中对应分类元素值为1，其余为0； 2. 人工神经网络简介 2.1 网络结构 一个基本的人工神经网络结构主要由以下三部分构成：输入层(x)、一个或多个隐藏层(h)、输出层(y)。 输

一个简单的人工神经网络程序.假设输入值为{大,圆,光滑}为水果的三个特征值,来代表三种不同的水果,用bp算法和遗传算法分别实现未知的水果类别.

由于影响电力负荷的因素之间存在着非线性,所以采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测。对应用于实际的神经网络算法进行了具体处理,如数据的归一化,输入向量和输出向量的选择。仿真结果表明其有较好的预测精度。该模型具有网络结构较小、训练时间短、易于实现的优点。