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针对一类包含不确定性和非线性因素的数控转台伺服系统,提出了一种基于模糊逻辑的滑模变结构控制算法。采用积分滑模面方法设计了切换函数,并将其作为模糊系统的输入,设计了单输入的模糊控制器。利用模糊控制策略调节控制量,获得系统的控制输出。仿真结果表明,模糊滑模控制算法有效地削弱了常规滑模控制中出现的抖振现象,提高了系统的响应速度,并增强了系统的鲁棒性。  相似文献   
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在深度卷积神经网络的学习过程中,卷积核的初始值通常是随机赋值的.另外,基于梯度下降法的网络参数学习法通常会导致梯度弥散现象.鉴于此,提出一种基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习方法.首先,采用无监督两层堆叠反卷积神经网络从原始图像中学习得到特征映射矩阵;然后,将该特征映射矩阵作为深度卷积神经网络的卷积核,对原始图像进行逐层卷积和池化操作;最后,采用附加动量系数的小批次随机梯度下降法对深度卷积网络微调以避免梯度弥散问题.在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验结果表明,所提出方法可有效提高图像分类精度.  相似文献   
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