基于GA-BP算法的神经网络非线性系统辨识与仿真

本文根据神经网络在非线性函数中的逼近能力,发挥遗传算法(GA)全局寻优和BP算法局部收敛结合的优势,将GA-BP算法应用于神经网络,完成系统的非线性辨识功能.仿真结果表明:基于GA-BP算法的神经网络具有良好的非线性逼近能力和泛化能力,具有较高的系统辨识精度.     

谐波级数表示与周期时变参数模型间关系

非线性动态系统的建模一直是控制领域的重要问题之一.针对这一问题,特别是包含滞后环节的非线性系统建模问题,提出了一种引入自适应延迟的动态BP(back propagation)学习算法.该算法在传统多层感知机神经网络结构基础上,在网络的第1隐层和输出层分别引入可调节的自适应延迟参数,通过误差梯度对其进行修正,实现了对延迟参数的辨识.仿真结果表明,所提出的方法能够有效实现对非线性滞后系统的辨识,并能够对系统的延迟时间进行准确估计.     

一类非线性系统的模糊神经网络内模控制

针对一类开环稳定的非线性系统,提出了一种基于模糊神经网络的非线性内模控制方案.通过理论分析指出模糊神经网络模型可视为一类特殊的线性时变系统,其模型的解析逆可以直接获得,从而简化了非线性内模控制的设计.为了研究建模误差对闭环系统稳定性的影响,将建模误差转换为结构性不确定,采用μ方法分析了闭环系统的鲁棒稳定性.仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种非线性系统神经网络直接控制器的设计

提出了一种使用神经网络作为非线性对象直接控制器的设计方法 ,该控制器由一个常规控制器和一个神经网络控制器组成 .常规控制器对系统给出粗略控制 ,神经网络控制器给出补偿信号来进一步减小系统输出跟踪误差 .该方法对被控非线性对象类型的限制很少 .在该方法中 ,径向基函数 (RBF)神经网络被用来进行训练 ,训练后系统具有较好的稳定性 .仿真结果表明 ,该方法非常有效 ,对非线性系统能取得比较满意的控制效果     

多变量生物发酵过程的解耦控制

把非线性系统的逆系统方法与神经网络非线性辨识技术相结合 ,提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制策略 .当过程模型缺乏足够的先验知识时 ,所提出的解耦控制策略对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能 .仿真结果表明 ,提出的解耦控制方法能够适应过程模型的不确定性和参数的时变性 ,具有较强的鲁棒性 .克服了基于微分几何理论的逆系统解耦控制方案依赖于过程模型和对模型参数变化很敏感的缺点 .     

高速公路交通流的RBF神经网络建模

在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上 ,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制 ,提出了一种改进的快速 RBF神经网络算法对交通流进行建模 ,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷 .该算法是采用 APC- 单路径聚类算法确定 RBF神经网络结构参数的一种快速 RBF神经网络算法 ,网络训练速度快 ,效果良好 ,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义 .文中进行了计算机仿真研究 ,结果表明了方法的有效性     

未知非线性系统的神经网络自适应鲁棒控制

针对一类未知非线性系统,基于神经网络理论提出一种间接自适应控制方法,该方法不仅保证了闭环系统的稳定,而且使外部干扰、神经网络逼近误差对跟踪误差的影响衰减到给定的水平.     

非线性系统控制新方法研究

简要介绍了非线性系统的特点以及控制非线性系统的传统方法;着重论述了微分几何控制方法 ,针对该控制方法存在的问题 ,介绍了一些对应的改进算法;最后 ,针对一般非线性系统 ,给出了基于神经网络的直接控制     

小波神经网络在过程控制中的应用研究

非线性过程的建模和控制问题尚无通用的模型结构和方法可用于过程控制.结合小波和神经网络方法进行过程控制的通用模型和方法的研究,提出了一种仅用尺度函数逼近的小波神经网络模型,并用它来实现非线性预测控制方案.该模型能用线性最小二乘方法进行拟合,因而具有易于实现和通用的优点.由于简化了在线优化方法,所提出的非线性预测控制方案已在线实现.用该方法进行了两个非线性系统的模型辨识和一个双线性系统的控制仿真,模型的通用性、辨识和控制方法的简单易用和仿真结果表明,所提出的方案对过程工业和非线性、高阶系统有很好的实用性,有着比标准PID控制器好得多的控制效果.     

反社会行为的基因环境交互作用研究进展

反社会行为倾向的发展不仅受家庭、社会、环境因素的影响,也受基因因素的影响,如单胺氧化酶基因、5-HT转运蛋白基因、多巴胺D2受体基因等.研究发现,特定基因因素和环境因素会以交互作用的方式影响个体的反社会行为.本文对近些年来基因环境交互作用影响的行为研究和脑成像研究做了一个简要综述,并对今后的研究做出了积极的展望.     

基于过程神经网络的非线性动态系统辨识

研究了过程神经网络在非线性动态系统辨识方面的应用.针对传统神经网络在解决系统过程式输入和时间顺序依赖性问题时出现的使模型和算法复杂化的弊端,提出了一种时变输入输出的过程神经元网络模型作为系统的辨识模型,采用基于函数基展开的梯度下降算法,以油田井组注采系统为例验证了模型和算法的有效性,进而说明了过程神经元网络对于解决系统过程式输入的非线性动态系统辨识问题的适用性.     

我国水资源可持续发展系统动力学模型研究

水资源可持续发展系统是一个大型复杂的非线性系统。运用系统动力学方法,建立了我国水资源可持续发展的系统动力模型;引入水资源可持续发展因子。将水资源与社会、经济、人口、环境放在一个系统中,研究满足我国未来用水需求,保证水资源可持续发展的策略;对我国２０１０年水资源可持续发展的具体情况加以预测。     

基于内模原理的非线性系统扰动抑制

 研究非线性受扰系统的扰动抑制问题.运用原点线性化方法,将非线性系统在原点线性化,对线性化后的系统根据内模原理设计扰动抑制控制器,通过所设计的扰动补偿项抵消扰动对系统的影响.运用仿真示例、通过前馈反馈和内模控制器作比较、验证所设计的控制器的有效性.     

不确定非仿射非线性时滞系统的神经网络自适应控制

针对一类不确定非仿射非线性时滞系统,提出了一种神经网络的自适应控制器.利用隐函数定理、泰勒展开式和中值定理,把非仿射非线性时滞系统转化为仿射非线性时滞系统,同时利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力,结合误差滤波理论及Young不等式处理时滞项.根据Lyapunov理论,在一定的条件下,给出了系统稳定的充分条件,并给予证明.该控制器保证了跟踪误差收敛,从而说明了该控制器的有效性.     

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制,从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性,所提供控制器都可在线实现。     

基于B—P神经网络的非线性系统预测控制的研究

预测控制是以计算机为手段基于模型预测进行控制的方法,但是已有的预测控制算法通常是针对线性渐进稳定对象的,或者即使针对非线性使用了非线性模型,但由于算法过于复杂不能适用于快速系统,本文对复杂非线性系统提出了一种基于Ｂ－神经网络的预测控制方法,仿真和实际结果表明该方法的有效性和快速性,能够实现对非线性系统的实时智能优化控制。     

模糊神经网络的非线性辨识理论及应用

论述了模糊系统和神经网络相结合的非线性系统辨识理论．通过分析模糊系统规则之间的隐含关系，给出具有非线性模糊关系的模糊神经网络非线性系统辨识方法，并用仿真方法进行了验证．最后讨论了网络的稳定性和收敛性．     

多变量生物发酵过程的解耦控制

把非线性系统的逆系统方法与神经网络非线性辨识技术相结合，提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制策略．当过程模型缺乏足够的先验知识时，所提出的解耦控制策略对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能．仿真结果表明，提出的解耦控制方法能够适应过程模型的不确定性和参数的时变性，具有较强的鲁棒性．克服了基于微分几何理论的逆系统解耦控制方案依赖于过程模型和对模型参数变化很敏感的缺点．     

非线性系统的自适应广义预测控制算法

将非线性系统的广义预测控制推广到自适应情况,得到了一类用Hammerstcin模型描述的非线性系统的自适应广义预测控制算法.讨论了该算法的收敛性与稳定性.     

基于神经网络的一类非仿射非线性系统的H_∞控制

利用隐函数定理和泰勒公式及中值定理,将非仿射非线性系统转变为仿射非线性系统,设计一个基于神经网络的控制器,该控制器由等效控制器和H∞控制器组成,能有效的保证闭环系统的稳定及跟踪误差渐近收敛于零,并且使干扰对系统的影响衰减到指定的性能指标.