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改进PSO算法的BP网络对泵控马达系统的优化
引用本文:杨统,王崴,刘晓卫.改进PSO算法的BP网络对泵控马达系统的优化[J].计算机工程与应用,2015(14).
作者姓名:杨统  王崴  刘晓卫
作者单位:空军工程大学 防空反导学院,西安,710051
基金项目:国家高技术研究发展计划(863)(No.2013AA040604)。
摘    要:针对如何有效改善BP网络易陷于局部极小和收敛速度慢的缺点,提出了一种带有变异灰色算子的多群体协同混沌粒子群算法(GMMCCPSO)。将灰色变异算子应用于多群体协同粒子群的主群,以避免主群过早出现局部收敛现象;将混沌理论引入各从群,以增强各从群的局部搜索能力。利用改进的粒子群算法来优化BP神经网络的权值和阈值,有效地改善了BP网络易陷入局部极小和收敛慢的缺点,同时也极大地提高了其映射能力。通过对泵控马达系统进行MATLAB仿真研究,结果表明:改进的PSO-BP网络有效地改善了该系统存在对突加负载的识别能力、系统振荡性和响应速度差的缺点。

关 键 词:反向传播(BP)神经网络  变异灰色算子  多群体协同  混沌理论  泵控马达系统

Optimization of pump controlled motor system of BP network based on improved PSO algorithm
YANG Tong,WANG Wei,LIU Xiaowei.Optimization of pump controlled motor system of BP network based on improved PSO algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2015(14).
Authors:YANG Tong  WANG Wei  LIU Xiaowei
Abstract:
Keywords:Back Propagation(BP) neural network  mutation gray operator  multi-group collaboration  chaos theory  pump controlled motor system
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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