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1.
丁建立 《洛阳师范学院学报》2003,22(2):59-62
计算机网络的极速发展迫切需要全面提高和优化网络的整体性能 .神经网络算法具有大规模并行处理和分布式信息贮存等特点 ,Hopfield神经网络在联想记忆与优化方面表现出得天独厚的优势 .基于神经网络算法的计算机网络优化模型研究 ,正是将Hopfield神经网络的理论与现实计算机网络、现代优化方法相结合 相似文献
2.
全局优化神经网络拓扑结构及权值的遗传算法 总被引：12，自引：0，他引：12
提出将前馈多层神经网络的全局优化表述作为启发式遗传搜索的问题．设计了遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,并利用该方法求解了洪水预报问题,给出了实例预报结果 相似文献
3.
为了解决常规方法拟合多维非线性函数的预测结果精度较低问题,采用非线性映射能力较强的BP神经网络进行多维非线性函数拟合。通过对BP神经网络结构及训练过程的分析,依据给定的两维非线性函数构建BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对BP神经网络进行预测。仿真结果表明,BP神经网络对于两维非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差小、收敛速度快,也使该方法具有较好的推广性。 相似文献
4.
粒子群优化算法是基于群智能的随机优化算法,目前已广泛应用于神经网络、非线性函数优化、模式分类、模糊系统控制等,特别适合工程应用。本文首先介绍传统的PSO算法原理及算法流程,最后用VB语言实现算法的伪码。 相似文献
5.
神经网络是一门新兴的信息处理技术,它可用于优化问题的实时求解,本文针对有界约束LS问题,从数学理论出发设计出一种神经网络模型,能实时处理得到最优解。 相似文献
6.
WANG Yongji WANG Hong Department of Control Science & Engineering Huazhong University of Science &Technology Wuhan Hubei P.R.China Control Systems Centre UMIST PO Box Manchester M QD UK 《重庆大学学报(英文版)》2004,3(1):26-29
~~identificationis7-7-1,where3nm==,andtheRPEalgorithmisusedtoupdatetheweightingofPNN.Thewholetrainingprocessuses800iterations.InordertoovercometheinaccuracyofPNNmodel,thecontrollerstructureisacompositeoneasfbff()()()ututut=+,(37)wherefb()utistheoutputoffeedbackcontroller,ff()utistheoutputofpredictivecontrollerdescribedbyEq.(14),with0.20=,0.40=,andmax5K=.Insimulatedclosedloopcontrol,ufb(t)isaproportionalcontroller,fb()()Putket=and5.0Pk=.Theset-pointofthesystemisd0.15,if040,and120()0.24,if4… 相似文献
7.
多层前向神经网络及其研究 总被引：2，自引：0，他引：2
神经网络是人工智能应用的重要研究领域,因其出色的高度非线性映射能力、自组织和适应能力、记忆联想能力。已经成为机器学习研究的热点,本文详细讨论了多层神经网络的理论依据,泛化能力问题,总结神经网络结构优化与泛化能力的研究现状,最后提出了神经网络的未来发展。 相似文献
8.
A nonlinear model predictive control problem based on pseudo-linear neural network (PNN) is discussed, in which the second order on-line optimization method is adopted. The recursive computation of Jacobian matrix is investigated. The stability of the closed loop model predictive control system is analyzed based on Lyapunov theory to obtain the sufficient condition for the asymptotical stability of the neural predictive control system. A simulation was carried out for an exothermic first-order reaction in a continuous stirred tank reactor. It is demonstrated that the proposed control strategy is applicable to some of nonlinear systems. 相似文献
9.
高峰 《深圳职业技术学院学报》2012,11(5):39-41,45
将神经网络和PID参数的整定相结合,提出了基于误差反传神经网络的PID参数整定方法,通过神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数．该方法适用于非线性系统和时变系统,实现了PID参数的在线整定． 相似文献
10.
郝中华 《洛阳师范学院学报》2008,27(4):51-55
BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称,是目前应用最为广泛和成功的神经网络模型之一。它的最大特点是提供了一个处理非线性问题的模型,系统地解决了多层网络中隐单元连接权的学习问题。 相似文献
11.
提出了一种基于径向基神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用RBF神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。 相似文献
12.
Interval standard neural network models for nonlinear systems 总被引：1，自引：0，他引：1
LIU Mei-qin 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(4):530-538
INTRODUCTION Neural networks have been successfully em- ployed for controlling nonlinear systems since the 1990’s (Narendra and Parthasarathy 1990; Hunt et al., 1992; Suykens et al., 1996). In these nonlinear control systems, neural networks have been used either for modelling the system to be controlled, or for design- ing a controller, or both. Recently, the robustness issue has been an important focus of research in neuro-control circles (Suykens et al., 1996; Wams et al., 1999; Aya… 相似文献
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提出一种将前馈神经网络用于非线性时变系统辩识的学习算法 ,其要点是把网络权值看作时变系统的一个状态 ,用卡尔曼滤波估计此状态 ,于是网络实现了非线性和时变的映射 .文中推导了该算法 ,仿真结果证实了它的有效性 相似文献
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针对大规模分散式光伏接入所导致的配电网节点电压越限以及光伏弃光问题,建立了具有计及可平移负荷的主动配电网的日前调度模型。分析了光伏弃光现象与电压及功率潮流之间的关系,构建光伏能源消纳的数学模型,并且针对不同类型可平移负荷的运行特点,分析了可平移负荷的调度特性。综合考虑静止无功补偿器对配电网的无功调度及节点电压的影响,将分布式光伏的消纳最大化问题等效为了一个混合整数规划模型进行求解。仿真验证其模型的有效性。 相似文献
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ＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＡｆｔｅｒｍｕｃｈｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｓｏｍｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌａｐ ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ (ＡＮＮ)ｔｏｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓ,ＡＮＮｈａｓｂｅｃｏｍｅｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍ ｐｏｒｔａｎｔｔｏｏｌｓｔｏｓｈｏｗｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆｔｈｅｈｕ ｍａｎｂｒａｉｎ .ＳｉｎｃｅＡＮＮｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅａｎｙｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｕｎｃｔｉｏｎ ,ｉｔｈａｓｄｒａｗｎｍｕｃｈａｔ… 相似文献
17.
This paper proposes an adaptive algorithm of neural nets with a special perturbation for a real time velocity control system
of a VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) hydraulic elevator. The weight vector of the neural network is adaptively
adjusted by the LMS (Least Mean Square) with perturbation, so it is not necessary to know the nonlinear continuous function
of the control system. The nonlinear velocity control system is considered as the controller output function in an adaptive
controller model. The experimental results obtained from the VVVF hydraulic elevator showed that the neural nets controller
using the perturbation algorithm proposed are much stabler and faster in dynamic response compared with the conventional PID
(Proportion-Integration-Derivation) controller.
Project (69775013) Supported by NSFC 相似文献
18.
针对网络流量高度自相关、随机性和非线性等时间序列特征,采用支持向量机（SVM）模型进行预测。针对SVM模型中参数难以确定的问题,采用粒子群（PSO）算法进行参数寻优,保证预测的精确度。将PSO—SVM模型预测结果与ARIMA自回归移动平均模型、BP神经网络模型预测结果进行比对,PSO—SVM模型具有更高的预测精度,能够更好地反映网络流量的变化规律。 相似文献
19.
郭剑虹 《泰州职业技术学院学报》2007,7(3):15-18
由于结构主动控制对地震反应振动控制的高效性，使主动控制在建筑结构振动控制领域中，具有广阔的应用前景，但是主动控制存在难以建立一个精确的数学模型，存在时滞效应等问题。神经网络不需要建立精确的数学模型，只是通过学习输入输出训练样本数据，就可归纳出隐含在系统输入输出中的关系；应用神经网络预测结构响应可以解决主动控制中的时滞问题，为控制决策提供依据。本文就最常用的BP神经网络进行研究，用BP神经网络对结构响应进行预测，以期能为结构主动控制提供一种新的思路。 相似文献
20.
WU Xiao-juan ZHU Xin-jian CAO Guang-yi TU Heng-yong 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(9):1505-1509
The solid oxide fuel cell (SOFC) is a nonlinear system that is hard to model by conventional methods. So far,most existing models are based on conversion laws,which are too complicated to be applied to design a control system. To facilitate a valid control strategy design,this paper tries to avoid the internal complexities and presents a modelling study of SOFC per-formance by using a radial basis function (RBF) neural network based on a genetic algorithm (GA). During the process of mod-elling,the GA aims to optimize the parameters of RBF neural networks and the optimum values are regarded as the initial values of the RBF neural network parameters. The validity and accuracy of modelling are tested by simulations,whose results reveal that it is feasible to establish the model of SOFC stack by using RBF neural networks identification based on the GA. Furthermore,it is possible to design an online controller of a SOFC stack based on this GA-RBF neural network identification model. 相似文献