多层前馈人工神经网络结构研究

研究表明，由多层FNN的BP算法误差函数构成的非线性方程组的独立方程个数和FNN的待求未知变量的个数应该相等，该方程组才能有唯一组解．由此导出网络结构方程式，进而导出隐层层数判别式和每层神经元个数判别式．依据Kolmogorov定理，由该判别式得出求解FNN隐层层数和每个隐层神经元个数的具体算法．计算机仿真结果表明该方法简明实用．     

小波神经网络逼近非线性函数算法

介绍用于函数近似的一种新型神经网络——小波神经网络,该小波神经网络采用的函数是sigmoid函数的组合.文中从理论上阐明了小波神经网络对某些时频有限的非线性函数的逼近能力,并实际建立了一个前馈小波神经网络,同时讨论了如何选择小波母函数及如何减少该神经网络规模的算法.实验结果表明这种小波神经网络可以在较小规模的基础上实现对这类非线性函数的逼近.     

脉冲电镀电源的一种神经网络控制方法

提出了一种用于脉冲电镀电源的神经网络控制器,并对脉冲变压器建立了数学模型.通过对整个电源系统进行仿真、实验,表明这种给予动态BP神经网络的控制器可以提高控制精度,并且对非线性.时变电镀负载有较强的适应能力.     

基于卷积神经网络的时空权重姿态运动特征提取算法

在传统姿态运动特征提取过程中存在有效提取效率低的问题,于是提出了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法的时空权重姿态运动特征提取算法.针对所选择的运动时空样本,提取相应的时空运动关键帧并以静态图像的形式输出;采取运动目标检测、图像增强等多项措施完成初始运动图像的预处理工...     

基于径向基函数神经网络的无人直升机吊装系统滑模减摆控制

针对存在非线性、强耦合、外部未知有界干扰和建模不确定性的平面运动下无人直升机吊装系统,研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBFNNs)和干扰观测器的无人直升机吊装系统滑模减摆控制方法。首先将系统模型转换成仿射非线性形式,利用RBFNNs逼近系统不确定性,设计干扰观测器估计神经网络逼近误差与外界未知有界干扰的复合值。然后基于RBFNNs和干扰观测器设计了滑模减摆控制器,并用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性;最后通过仿真验证了所设计控制器的有效性。