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冷连轧过程仿真软件包的研制 总被引:7,自引:2,他引:5
以四机架冷连轧机为背景,开发研制了一个结构简单、使用方便、具有一定开放性的冷连轧过程仿真软件包(TCRSIM),为新的建模与控制方法在冷连轧过程中的应用研究提供了良好的仿真环境。 相似文献
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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 总被引:5,自引:2,他引:3
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压—电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 相似文献
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基于代数神经网络的分圆多项式判定及学习算法 总被引:3,自引:2,他引:1
首先对MP神经元进行推广 ,给出了一元多项式代数神经元、一元多项式代数神经网络 ,设计出一类用于一元多项式二元运算的神经元模型 ,它是单输入单输出的 3层多项式神经网络 ,给出了两种用于判定一多项式为分圆多项式的神经网络模型及学习算法 ,把判定一多项式为分圆多项式转化成线性方程组求解问题 ,通过算例说明了该方法的有效性。 相似文献
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基于AHP和BP神经网络的企业R&D人员胜任力评价 总被引:11,自引:0,他引:11
江卫东 《系统工程理论与实践》2007,27(6)
为了对企业R&D人员的胜任力进行评价,采用行为事件访谈法构建了R&D人员胜任力模型,并对各项胜任力指标的内涵作了诠释;利用层次分析法确定了各个层次胜任力指标的权重,给出了R&D人员胜任力评分;设计了R&D人员胜任力评价的BP神经网络模型,并将层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试.研究结果表明,基于AHP和BP神经网络的企业R&D人员胜任力评价是可行的. 相似文献
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基于过程神经网络的稀疏数据过程建模方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类因检测困难而导致检测数据稀少的连续工业过程,提出了基于离散Walsh变换的过程神经网络建模方法.在对稀疏样本数据进行预处理的基础上,采用递推式非邻均值生成法对样本数据进行扩充,以此建立可产生任意密集预测数据的过程神经网络模型,并采用在线滚动学习的方法进一步提高所建立的预测模型的精度.以味精发酵过程菌体浓度预测为例,验证了所建立的过程神经元网络预测模型可以得到非常高的预测精度. 相似文献
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Force control based on neural networks is presented. Under the framework of hybrid control, an RBF neural network is used to compensate for all the uncertainties from robot dynamics and unknown environment first. The technique will improve the adaptability to environment stiffness when the end-effector is in contact with the environment, and does not require any a priori knowledge on the upper bound of syste uncertainties. Moreover, it need not compute the inverse of inertia matrix. Learning algorithms for neural networks to minimize the force error directly are designed. Simulation results have shown a better force/position tracking when neural network is used. 相似文献
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The Fuzzy Modeling Algorithm for Complex Systems Based on Stochastic Neural Network~~~~ 相似文献
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基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制 总被引:6,自引:2,他引:4
神经网络模型是模拟非线性系统的有力工具,它的缺陷是难以利用已有的先验知识。利用通用学习网络的建模方法,提出了一种利用先验知识和神经网络建立非线性系统模型的方法,具有简化神经网络结构、减小计算量的优点。基于这种模型利用改进的遗传算法进行优化计算,从而实现了基于先验知识和神经网络的非线性建模和预测控制。对一个悬吊系统的仿真实验说明了该算法的有效性。 相似文献
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基于神经网络威胁判断模型 总被引:6,自引:0,他引:6
高尚 《系统工程理论与实践》2000,20(7):49-51
将神经网络理论应用于防空指挥控制系统中 ,研究了威胁判断模型 ,实例表明该方法是可行的 . 相似文献
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复杂的链式规则求导计算是动态神经网络在线学习算法中梯度向量计算的主要瓶颈,针时这一问题,根据P.Campolucci等人提出的动态系统梯度信息信号流图分析方法,设计了动态神经网络的在线学习算法,该算法可以直接从网络的信号流图及其伴随流图中获取目标函数关于网络参数的梯度信息,从而简化了算法梯度向量的计算.为了确保算法的稳定,根据Lyapunov稳定性定理,提出并证明了可以保证算法收敛的自适应学习速率,并且学习速率容易获得.利用NARX神经网络对非线性动态系统在线辨识的仿真实例也表明了本算法的有效性. 相似文献
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基于遗传算法的神经网络两阶段学习方案 总被引:14,自引:2,他引:12
一种两阶段学习方案被提出用于神经网络的训练。在第一阶段,让实数编码的遗传算法来代替人解决神经网络结构的选择和初始参数的设定,称之为结构辨识阶段。在第二阶段,让传统的优化算法来解决参数的学习,称之为参数辨识阶段。在整个学习过程,神经网络的复杂度、逼近精度和泛化能力之间得到了满意综合。 相似文献