彭啸亚
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：中山大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基函数神经网络逼近能力探讨及全局收敛性分析被引量：7
- 2009年
- 构建一类新型基函数神经网络。依据梯度下降法思想,给出该神经网络的权值迭代公式,证明迭代序列能全局收敛到网络的最优权值,并由此推导出基于伪逆的最优权值一步计算公式——简称为权值直接确定法。理论分析表明,该新型神经网络具有最佳均方逼近能力和全局收敛性质,其权值直接确定法避免了冗长迭代计算、易陷于局部极小点、学习率难选取等传统BP神经网络难以解决的难题,仿真验证显示其相对BP神经网络的各种改进算法具有运算速度快、计算精度高等优势,且对于噪声有良好的滤除特性。
- 肖秀春张雨浓姜孝华彭啸亚
- 关键词：基函数神经网络权值直接确定全局收敛性
- 暂态电能质量扰动检测与间谐波参数检测的研究
- 电能是一种最为广泛使用的能源，随着电力电子器件在电力系统中的广泛使用，电能质量问题已经越来越受到人们的关注。对电能质量进行快速的检测和准确的分类，进而进行有效的治理是提高用电效率的重要途径。
本文分析了国内外电能质...
- 彭啸亚
- 关键词：电能质量扰动检测间谐波参数检测
- 文献传递
- 滑动窗Walsh基函数神经网络检测电能质量扰动被引量：3
- 2011年
- 为了能够准确实时检测出电力系统中存在的电能质量扰动,提出了一种自适应确定隐神经元数及修改权值的自适应Walsh基函数神经网络时频分析方法。在此基础上采用加滑动窗的方法,根据不同时刻不同基上的权值能量分布信息检测电能质量扰动的特征,实现了对电能质量扰动的实时检测。实验仿真显示该基函数神经网络有较好的逼近能力和滤噪特性,对于电能质量扰动信号的实时检测效果较好。
- 姜孝华彭啸亚肖秀春
- 关键词：自适应神经网络收敛性电能质量滑动窗
