一种优化权初值的综合全局寻优快速BP算法

文章在大量实验的基础上,对BP算法中存在学习收敛速度慢的问题进行了广泛的研究,提出了在优化权初值的基础上,将变步长法与模拟退火法相结合,实现一种快速的综合全局寻优的前馈神经网络学习算法.通过在系统建模中的应用,显示了该算法具有收敛快和精度高的特点.     

基于神经网络模型的扩展优化自校正预测控制

利用前馈神经网络权初值优化的快速BP算法建立对象的非线性预测模型,采用分段线性化的技术建立动态线性模型,基于该线性模型进行滚动优化,同时用非线性预测模型对其进行补偿,实现对具有时延的非线性系统的预测控制,较好地解决了非线性系统存在时变、模型失配等情况下的控制问题。仿真实验表明由它构成的控制系统具有很好的动态响应和较强的鲁棒性。