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基于进化策略的动态递归神经网络建模与辨识 总被引:4,自引:1,他引:3
提出一种采用进化策略实现动态递归神经网络结构、权重和自反馈增益同时进化的学习算法,以及自适应进化机制,与改进BP6算法相结合,各取所长,形成集成化动态递归神经网络建模辨识算法,实际应用结果表明,所提出算法不仅明显提高了动态递是 网络模型辨识自救的收敛速度格精度,而且实现了动态递归网络的全自动优化设计。 相似文献
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分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、隐藏层、输出层神经元的动态递归神经网络。实验证明,改进的Elman神经网络比原来的网络具有更好的动态性能。 相似文献
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提出了一种以TDOA量测作为网络输入,定位目标三维空间坐标估计值作为网络输出的模糊BP神经网络定位算法。描述了基于模糊神经网络进行定位的模型结构以及关于BP神经网络待调整参数的递归学习算法。通过仿真实验,分析了输入层节点数目和模糊If-then规则数目对定位精度的影响并将提出的算法与CRLB进行了比较。 相似文献
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普通三层RBF网络已经是一种较好的神经网络,为了进一步提高RBF网络的性能,在普通三层RBF网络的基础上,构建出一种运用PSO算法的自递归RBF网络。学习算法采用以梯度学习算法配合PSO算法对参数进行调整。与采用动量-梯度学习算法,且为结构为三层的RBF网络相比,提的运用PSO算法的自递归RBF网络可以在神经元较少的情况下,具有更好的泛化能力、鲁棒性和准确性。最后通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。 相似文献
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针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构。仿真表明:该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能;同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性。 相似文献
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提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2-4-1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 相似文献
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一类动态递归神经网络的智能控制器 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种改进型动态递归神经网络的自适应控制方法,研究了动态递归网络的学习算法,分析了学习算法的收敛性,并推导了保证算法收敛的有效学习率范围,在此基础上提出了模糊推理自适应学习率方法。计算机仿真实验表明,本文控制方法对于未知、非线性被控对象的控制是有效的。 相似文献
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WANG Li-rong 《数字社区&智能家居》2008,(12)
提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值。以锅炉燃烧为实例,通过从现场采集的数据建立神经网络模型,并用遗传算法寻找最优输入变量组合,实现锅炉燃烧优化。 相似文献
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多变量模糊神经网络控制器的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种MIMO系统的模糊神经网络控制器结构,阐述了基本设计思想和具体算法过程。应用实例仿真结果表明,它可用于控制强耦合带时延多变量系统,并使系统具有良好的动态和静态性能。 相似文献
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如何决定人工神经网络的适当规模,以往都是通过试探法实现,不但费时,而且无规律可循。文中基于神经网络的基本学习算法,构筑动态网络结构,使之更符合抽取的新的输入、输出特性。讨论了构筑动态神经网络的一种途径。学习是从最简单的网络(无隐含单元)开始,新的单元一步一步补充,直到网络给出一个满意的模拟值。 相似文献
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基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计 总被引:2,自引:1,他引:1
以设计最小径向基函数(RBF)神经网络结构为着眼点,提出一种在线RBF网络结构设计算法.该算法将在线减法聚类能实时跟踪工况的特性与RBF网络参数学习过程相结合,使得网络既能在线适应实时对象的变化又能维持紧凑的结构,有效地解决了RBF神经网络结构自组织问题.该算法只调整欧氏距离距实时工况最近的核函数,大大提高了网络的学习速度.通过对典型非线性函数逼近和混沌时间序列预测的仿真,表明所提出的算法具有良好的动态特性响应能力和逼近能力. 相似文献
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1 前言从1985年Rumelhart提出BP算法以来,神经网络理论发展迅速,多层前向型网络更成为用途最为广泛的网络之一。探索高效的神经网络学习算法和优良的网络结构成为推动神经理论和应用的重要因素。在网络结构设计中经常遇到的两个问题是:所得网络缺少泛化能力和易产生干扰现象。一个网络具有泛化能力是指网络能正确响应未出现在训练集中的输 相似文献
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针对神经网络初始结构的设定依赖于工作者的经验、自适应能力较差等问题,提出一种基于半监督学习(SSL)算法的动态神经网络结构设计方法。该方法采用半监督学习方法利用已标记样例和无标记样例对神经网络进行训练,得到一个性能较为完善的初始网络结构,之后采用全局敏感度分析法(GSA)对网络隐层神经元输出权值进行分析,判断隐层神经元对网络输出的影响程度,即其敏感度值大小,适时地删减敏感度值很小的神经元或增加敏感度值较大的神经元,实现动态神经网络结构的优化设计,并给出了网络结构变化过程中收敛性的证明。理论分析和Matlab仿真实验表明,基于SSL算法的神经网络隐层神经元会随训练时间而改变,实现了网络结构动态设计。在液压厚度自动控制(AGC)系统应用中,大约在160 s时系统输出达到稳定,输出误差大约为0.03 mm,与监督学习(SL)方法和无监督学习(USL)方法相比,输出误差分别减小了0.03 mm和0.02 mm,这表明基于SSL算法的动态网络在实际应用中能有效提高系统输出的准确性。 相似文献
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基于RBF神经网络的非线性系统的预测 总被引:3,自引:2,他引:3
对于非线性系统的预测辨识,提出用动态节点生成构造性RBF神经网络作为预测模型,且RBF神经网络的学习算法采用一种新的全监督式学习算法,即神经网络隐层引入新节点时,通过使新节点的输出尽可能逼近残差序列的方向来获取网络参数,从而减少学习误差,使网络输出能够较好的跟踪系统输出。仿真表明该学习算法的有效性。 相似文献