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261.
262.
基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。 相似文献
263.
建立了神经网络的非平衡态热力学理论,给出了神经网络熵产生率,稳定条件及应用实例,为神经网络的研究增加了一种新方法,为人工神经网络的建模与应用提供了有益的信息。 相似文献
264.
265.
分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性. 相似文献
266.
BP 神经网络网络结构优化问题的研究 总被引:14,自引:0,他引:14
唐万梅 《系统工程理论与实践》2005,25(10):95-100
将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路. 相似文献
267.
为了消除Buck—Boosl变换器为代表的DC/DC(直流,直流)变换器最小相位性质的影响.对其输出电压进行控制,分析模型特性.采用非线性反馈控制电流内环.用RBF(径向基函数)神经网络设计了神经网络控制器控制输出电压外环,分析了系统的稳定性.仿真结果表明.提出的控制器动、静态性能很好.对变换器中元件参数的变化和负载电阻的扰动有较好的鲁棒性. 相似文献
268.
针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度. 相似文献
269.
270.