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161.
介绍了径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络对阵列天线方向图进行建模的方法,并基于MATLAB仿真平台对由对称振子构成的二元阵、N元边射阵等多种阵列天线进行建模,所有的训练数据是由经典公式计算所得.仿真结果表明经过训练的RBF神经网络可有效地用于阵列天线方向图建模,为天线分析与设计提供很好的帮助. 相似文献
162.
利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制 总被引:3,自引:0,他引:3
文中研究基于径向基(RBF)神经网络算法的内模控制策略在苯乙烯本体聚合反应相对分子质量分布控制领域的应用。利用神经网络对非线性系统的逼近能力,把内模控制推广到聚合反应过程质量指标控制这一非线性系统中。针对建模过程中存在的稳态误差,在训练数据中增加了部分静态数据,有效的提高了模型的验证精度,大大改善了由神经网络构成的内模控制器的控制精度,消除了系统余差。仿真结果证明,基于神经网络算法的内模控制策略达到了较好的控制质量。 相似文献
163.
针对分数阶超混沌系统的同步问题,通过设计一个新型含分数阶滑模面的RBF神经网络自适应滑模控制器,应用滑模控制和主动控制原理实现分数阶超混沌Chen系统的驱动系统和响应系统间的同步.在RBF神经网络控制方案的基础上引入分数阶滑模控制器以提高系统的鲁棒性,并在分数阶滑模控制器中增设自适应参数使得控制律在迭代过程中找到合适的切换增益,免除繁冗的人工调参过程.根据Lyapunov稳定性定理证明了该方案下系统的稳定性.当存在外部干扰时,将RBF神经网络与分数阶滑模控制相结合,更利于系统在迭代过程中找到最近似的权值,并通过补偿控制降低干扰对控制系统的影响.数值仿真结果验证了该控制方法的鲁棒性及有效性. 相似文献
164.
豆勤勤 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2021,38(2):23-27
针对单力臂机械手的控制,提出了一种基于RBF神经网络模型的控制方法;RBF神经网络即径向基函数,它本身是具有单隐层的三层前馈网络,从输入空间到输出空间的映射呈现非线性,但是从隐含层空间到输出空间的映射却呈现线性,又由于RBF网络它采用高斯基函数作为作用函数,它的输出与部分调参数有关,在输入空间的有限范围内不为零,是一种... 相似文献
165.
一种改进的RBF神经网络学习算法 总被引:30,自引:0,他引:30
提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性 相似文献
166.
167.
利用菌群算法提出了一种新的菌群RBF神经网络算法,并将其应用到股票价格预测,同时在预测中引入了技术指标模型。仿真试验表明,相比于传统的RBF神经网络算法,菌群RBF神经网络算法可以得到更好的训练效率和预测结果。 相似文献
168.
169.
170.