首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种基于互相关函数的神经网络在线解耦学习算法
引用本文:李新利,白焰. 一种基于互相关函数的神经网络在线解耦学习算法[J]. 系统仿真学报, 2005, 17(7): 1594-1596,1600
作者姓名:李新利  白焰
作者单位:华北电力大学自动化系,北京,102206
基金项目:华北电力大学青年教师资助项目(HDQNJJ2003-3)
摘    要:在分散解耦的系统框架上提出了基于MIMO过程互相关函数的神经网络解耦器在线学习算法。该算法定义了一组MIMO过程的互相关函数作为神经网络解耦器的指标函数,采用混合遗传算法在线训练神经网络。结合强耦合的非线性系统的仿真结果表明该算法的有效性。

关 键 词:冲经网络 解耦 非线性系统 在线学习 遗传算法
文章编号:1004-731X(2005)07-1594-03

Online Learning Algorithm of Neural Network Decoupler Based on Cross-Correlation Function
LI Xin-li,BAI Yan. Online Learning Algorithm of Neural Network Decoupler Based on Cross-Correlation Function[J]. Journal of System Simulation, 2005, 17(7): 1594-1596,1600
Authors:LI Xin-li  BAI Yan
Abstract:A kind of online learning algorithm of Neural Network Decoupler based on MIMO cross-correlation function was proposed on the frame of distributed decoupling system .The algorithm made a set of cross-correlation function of the MIMO act as the target function of neural decoupler, and adopted mixing genetic algorithm to train neural decoupler online. The efficiency of the algorithm isshown by numerical simulations combining nonlinear coupling system .
Keywords:Neural networks  Decoupling  Nonlinear system  Online learning  Genetic algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号