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应用模糊自整定 PID控制器控制低压加热器的水位 .利用 ZN法确定 PID参数的初始值 ,用模糊推理的方法对 PID参数进行在线自整定 ,提高了系统的鲁棒性 ,明显改善了系统的性能 相似文献
13.
为解决现有的GIS绝缘检测装置存在的体积大、不易实现在线检测、受周围环境影响,测量精度不高等问题,笔者采用时差计算法,对局部放电源进行定位,并通过由高通滤波器、宽带放大器、检波器、电/光变换器和光/电变换器组成的两个通道,分别接收和处理两个来自不同位置检测到的局放信号,从而使检测精度大大提高。实验结果表明,该系统具有重量轻、携带方便、灵敏度高,可实现局放源定位等特点。 相似文献
14.
介绍了激励学习和两类学习算法:Q学习和SARSA学习,提出一类基于RBF函数的特征状态离散化方法,并对该方法进行了初步的实验比较. 相似文献
15.
Xiu Yan Junhai Ma 《系统科学与信息学报》2006,4(4):741-748
In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction. 相似文献
16.
基于RBF神经网络的结构可靠度分析方法 总被引:4,自引:1,他引:4
蒙特卡罗模拟是目前结构可靠度分析中最准确有效的方法,但因其计算量太大、效率低而受到很大的限制,特别是对于大型复杂结构的功能函数不能被明确表达的情况.鉴于此,在蒙特卡罗重要抽样方法的基础上,提出了利用RBF神经网络替代原结构功能函数的RBF-蒙特卡罗方法,以提高工作效率.RBF神经网络训练样本的选取则由均匀试验设计确定,以提高样本的代表性并大幅减少样本数量,从而加快网络的训练过程,加强网络的逼近能力.算例分析表明,该方法不但能最大限度地减少结构有限元分析次数,而且有满意的计算精度,具有实际应用价值. 相似文献
17.
介绍了径向基函数(RBF)神经网络的工作原理和训练算法.根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立了投资预测模型,并进行了仿真试验.与BP模型相比,该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点.结果表明,用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果. 相似文献
18.
基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值. 相似文献
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