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81.
基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现 总被引:1,自引:2,他引:1
模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能,神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点,能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用,可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法,实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。 相似文献
82.
83.
基于竞争神经网络的ABS路面辨识 总被引:8,自引:0,他引:8
在传统的防抱死系统中,由于没有额外的传感器测试更多的参数,以及路面的不平度、信号的干扰等原因,至使路面辨识非常困难·针对以上问题,通过对整车制动模型和ABS制动模型的研究,建立了基于竞争神经网络的ABS路面辨识模型,此路面辨识模型是通过对标准信号进行反复学习记忆,用非线性映射方法进行特征抽取并存储于网络的各节点上·工作时,当输入信号存在变形或噪声时,该模型通过联想记忆对输入信号进行聚类分析,得出正确的判断·实验表明,该辨识过程是一种高层次的认知过程且便于批量生产、升级、更新和维护· 相似文献
84.
一种基于径向基函数网络的盲波束形成方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对阵列信号处理的特点 ,提出了一种基于径向基函数网络 (RBFNN)的盲波束形成方法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来 ,利用高阶累积量估计阵列的导向矢量 ,引入径向基函数网络逼近波束形成的权矢量 ,实现盲波束形成。理论分析和仿真实验表明 ,提出的算法能有效地提高运行速度 ,对系统误差也具有很强的鲁棒性。 相似文献
85.
通信信号自动分类方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出增加信号的频谱作为信号的特征信息之一 ,并采用离散傅里叶变换 (DFT)和小波 (wavelet)方法提取信号的频谱、瞬时幅度、瞬时频率及瞬时相位 ,构成信号的特征向量。为解决运算速度问题 ,对特征向量提出了分类编码方案。最后利用神经网络的方法进行识别。实验结果表明 ,采用这种方法可以显著地改进分类的效果 相似文献
86.
驾驶员眼部状态识别方法的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。 相似文献
87.
88.
Hopfield型时滞神经网络模型的K-稳定性 总被引:4,自引:2,他引:4
韩仲明 《四川师范大学学报(自然科学版)》2003,26(1):49-53
研究具有时滞的Hopfield型神经网络模型{Cidui(t)/dt=-ui(t)/Ri n↑∑↑j=1~↑Tijfi(uj(t-τ)) Ii,ui(s)=ψi(s),s∈[-τ,0],i=1,2,…,n平衡点的K-全局渐近稳定性与K-全局指数稳定性,通过使用不等式分析技巧和微分方程性质,得到了这类模型K-稳定性的易于验证的时滞相关充分条件,并举例验证其有效性。 相似文献
89.
动态模糊神经网络研究 总被引:7,自引:0,他引:7
针对静态网络无法处理暂态问题,对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接,使其具有动态映射能力,从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练,避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究,结果表明,动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善,并具有更好的动态系统处理能力。 相似文献
90.
电力系统的根本任务是尽可能经济而可靠地将电力供给各种用户,安全、经济、可靠是对电力系统的根本要求。运用NLPNN模型,进行了电力系统故障状态的行为分析研究,提出了该问题的稳定性和收敛性定理,证明了求解负荷优化削减问题的可行性和收敛性。同时还提出了用NLPNN来对电力系统进行可靠性分析的新思路,且在电网可靠系计算分析模型方面取得了很大进展,为可靠性的计算提供了新的技术手段和理论基础。 相似文献