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1.
五机架冷连轧AGC模糊小脑模型学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
首次提出模糊小脑模型,将模型概念引入到小脑模型中,给出算法,并采用它实现了冷轧轧AGC系统模糊小脑模型学习控制,该控制方法具有快速学习功能,适合实时控制使用。以某厂五机架冷连轧机研究对象,在386/DX计算机上民了稳定态过程仿真研究。仿真结果表明,所提方法是有效的,比经典PID控制效果优越,具有良好的鲁棒性,可用于工业控制。 相似文献
2.
自适应遗传算法优化模糊小脑模型 总被引:3,自引:0,他引:3
首次采用遗传算法(GA)设计模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC)的隶属函数.提出一个自适应GA优化算法,并且以优化模糊小脑模型FuzyCMAC学习正弦曲线.仿真实例表明,采用自适应GA方法优化的FuzyCMAC学习精度比标准小脑模型CMAC提高大约三个数量级、比标准FuzzyCMAC(三角形隶属函数)提高一个数量级.自适应GA方法优化的FuzyCMAC学习速度比普通GA优化的速度快且进化过程的振荡明显减小,仿真证明该方法比普通GA优化方法稳定,收敛效果好. 相似文献
3.
类似CMAC的模糊神经网络及其在控制中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
提出的一种模糊神经元网络是模糊逻辑的一种网络结构的实现。该网络由特征网络 和功能网络两部分组成。特征网络用来产生模糊规则的前件,相应于每条规则的适用度。功能 网络用来实现模糊规则的后件。最后的输出则为各模糊规则后件的加权和。该网络具有小脑模 型关节控制器(CMAC)的一些性质,具有神经元网络和模糊逻辑两者的优点。它既可以容易地 表示模糊和定性的知识,又具有较好的学习能力。文章同时给出了网络在控制中应用的两种实 现结构以及用作非线性映射的一个算例。 相似文献
4.
提出一种用CMAC神经网络进行位置误差分析的系统,阐述了特征量提取、数据压缩的方法以及神经元网络学习和数据处理的计算机仿真,讨论了CMAC神经元网络的结构、系统的输出精度、学习速度及步长的关系。 相似文献
5.
针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果. 相似文献
6.
针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间,相应地将小脑模型连接控制器网络(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)函数逼近器改进为模糊CMAC(Fuzzy CMAC,FCMAC)函数逼近器,并将FCMAC函数逼近器置入滞后更新多步Q(Pstphoned-Updating Multi-Stp Q-learning,PUMSQ)学习笮算法,提出FCMAC-PUMSQ学习算法,仿真实验证明,该算法有效且有较好的鲁棒性,FCMAC函数逼近器有较好的收敛速度和泛化能力。 相似文献
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文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为神经网络的输入,结果表明其具有较高的分割准确性. 相似文献
9.
文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为神经网络的输入,结果表明其具有较高的分割准确性. 相似文献
10.
薛云灿 《河海大学常州分校学报》2000,14(3):26-30
通过分析了CMAC神经网络的学习机制和连续搅拌反应釜的结构,提出了一种自动选择学习率的CMAC自学习控制方法。给出了自学习控制器的结构和算法,并以连续搅拌反应釜模型为对象进行了仿真研究,这种网络每次学习少量参数,算法简单,仿真结果表明所提出的控制器优于传统的PID控制器。 相似文献