过程神经元网络及其在时变信息处理中的应用

摘要

针对时变信息处理和动态系统建模等类问题,建立了输入输出均为时变函数的过程神经元网络和有理式过程神经元网络2种网络模型.在输入输出为时变函数的过程神经元网络中,过程神经元的时间累积算子取为对时间的积分或其他代数运算,它的时空聚合机制和激励能同时反映外部时变输入信号对输出结果的空间聚合作用和时间累积效应,可实现非线性系统输入、输出之间的复杂映射关系.在有理式过程神经元网络中,其基本信息处理单元为由2个成对偶出现的过程神经元组成,逻辑上分为分子和分母2部分,通过有理式整合后输出,可有效提高过程神经元网络对带有奇异值过程函数的柔韧逼近性和在奇异值点附近反应的灵敏性.分析了2种过程神经元网络模型的性质,给出了具体学习算法,并以油田开发过程模拟和旋转机械故障诊断问题为例,验证了这2种网络模型在时变信息处理中的有效性.