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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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对一种递归神经网络算法的修正 总被引:1,自引:0,他引:1
本文指出了Chao-chee Ku等人提出的对角递归神经网络算法中存在的不足,并给出了修正算法,数学分析及仿真结果表明,本文所做的修正是合理的。 相似文献
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文中在系统研究各种模糊神经网络的基础上,通过在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,提出了一种新型的补偿递归模糊神经网络(CRFNN)。在此基础上,进一步提出了一种序贯学习策略对网络进行结构辨识,可有效确定模糊规则的条数及相关参数的初始值。文中还针对CRFNN的特点,通过改进BP算法,对CRFNN网络的结构参数进行学习。通过对典型非线性系统的建模计算,结果表明:文中的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力。 相似文献
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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 总被引:1,自引:1,他引:0
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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递归神经网络的结构研究 总被引:8,自引:0,他引:8
从非线性动态系统的角度出发,对递归动态网络结构及其功能进行详尽的综述。将递归动态网络分为三大类:全局反馈递归网络、前向递归网络和混合型网络。每一类网络又可分为若干种网络。给出了每种网络描述网络特性的结构图,同时还对多种网络进行了功能对比,分析了各种网络的异同。 相似文献
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基于状态延迟动态递归神经网络的机器人动态自适应跟踪辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络(CIDRNN)作了改进,提出一种新的动态递归神经网络结构,称为状态延迟动态递归神经网络(State DelayInput Dynamical Recurrent Neural Network).具有这种新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络,不仅明确了各权值矩阵的意义,而且使权值的训练过程更为简洁,意义更为明确.仿真实验表明,这种结构的网络由于增加了网络输入输出的前一步信息,提高了收敛速度,增强了实时控制的可能性.然后将该网络用于机器人未知非线性动力学的辨识中,使用辨识实际输出与机理模型输出之间的偏差,来识别机理模型或简化模型所丢失的信息,既利用了机器人现有的建模方法,又可以减小网络运算量,提高辨识速度.仿真结果表明了这种改进的有效性. 相似文献
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针对水轮发电机组的复杂动态特征,提出一种新的动态递归模糊神经网络结构,并将其应用于解决水轮发电机组的建模问题.通过在网络规则层引入乘积运算,使得复杂模糊规则容易提取,模糊推理功能易于实现.在网络隐层中引入局部递归单元,该方法能克服基于反向误差传播的静态网络辨识动态系统的局限性,提高辨识水轮发电机组动态特性的准确性.通过与其他智能方法的仿真比较,验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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模糊ARTMAP神经网络学习算法可以动态高效地检测新闻文本中的模式,但随着网络大小的增加收敛速度变慢,计算复杂,鲁棒性不高。因此提出了一种快速模糊ARTMAP神经网络算法。该算法主要提出了新的匹配函数和激励函数,不需要规范化和补码计算步骤,去除了匹配跟踪过程,当发生未遂节点为赢得竞争的节点时,直接建立一个新的模板层的类标识。算法的革新之处在与既能动态维持聚类结构同时又减少了算法的复杂性。实验结果证实了该算法在合理时间内产生了高质量的模式发现。 相似文献
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提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动量自适应学习率梯度下降法学习。在UCI两个数据集上采用该模型及算法,实验结果表明该方法比传统的BP网络具有较好的收敛速度和正确率。 相似文献
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直接自适应动态递归模糊神经网络控制及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量
作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network, DRFNN) 的输入,而由DRFNN 的反馈矩阵
描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN 控制算法,克服了将系统所有变量作为输入的传统模糊神经网
络(traditioanl fuzzy neural network, TFNN) 因某些不可测状态变量所导致的不可实现问题.在电液伺服系统中的
应用结果表明:直接自适应DRFNN 控制算法相对于TFNN 控制算法对系统稳态特性的改善具有较大的优越
性. 相似文献
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In most practical environments, scheduling is an ongoing reactive process where the presence of real time information continually forces reconsideration and revision of pre-established schedules. The objectives of the research reported in this paper are to respond to changes in the problem, to solve the new problem faster and to use some parts of the previous solution for the next problem. In this paper, based on Network Simplex Algorithm, a dynamic algorithm, which is called Dynamic Network Simplex Algorithm (DNSA), is presented. Although the traditional network simplex algorithm is at least one hundred times faster than traditional simplex algorithm for Linear Programs (through specialization), for dynamic scheduling with large scale problems it still takes time to make a new graph model and to solve it. The overall approach of DNSA is to update the graph model dynamically and repair its spanning tree by some strategies when any changes happen. To test the algorithm and its performance, an application of this algorithm to Dynamic Scheduling of Automated Guided Vehicles in the container terminal is used. The dynamic problem arises when new jobs are arrived, the fulfilled jobs are removed and the links or junctions are blocked (which results in distances between points being changed). The results show considerable improvements, in terms of reducing the number of iterations and CPU time, to solve randomly generated problems. 相似文献
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一种新型的动态矩阵控制算法及仿真研究 总被引:3,自引:1,他引:3
动态矩阵控制(DMC)中顺序开环控制增量的计算涉及到矩阵的求逆运算,计算量很大,不利于微处理机的在线应用。为减少运算量,使微机编程实现方便,并保持系统优良的控制性能和较强的鲁棒性,在深入理解动态矩阵控制算法的基础上引入了控制增量的期望衰减因子,以期望控制增量在控制时域长度内逐步接近于零。这一思想使得矩阵求逆运算成为数的求逆(倒数)运算,运算量大为减少,运算速度大大提高。基于这一思想提出两种设计方案,并通过计算机仿真研究,证实了算法的有效性。 相似文献
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提出一种新的基于基本样条逼近的循环神经网络,该网络易于训练且收敛速度快。此外为克服定长学习步长训练速度慢的问题,提出一种用于该网络训练的自适应权值更新算法,给出了学习步长的最优估计。该最优学习步长的选择可用于基本样条循环神经网络的训练以及对非线性系统的建模。 相似文献
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无线传感器网络中一种新的基于神经网络的自适应路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了在无线传感器网络中建立合理有效的分簇结构,提高网络性能,最大限度地延长整个网络的寿命,提出了一种基于神经网络的自适应路由算法.提出的路由算法是在基站上采用神经网络的自适应学习来选择簇头,并根据最优权函数值来选择最短路径中的下一跳,同时添加一个新因子来选择网关节点进行簇头间的通信.实验结果表明提出协议的性能是EMHR的180%.该算法在节点中使用更少的计算和通信开销来构造和维护整个无线传感器网络,更加均衡网络负载,大大减少簇头节点成为网络瓶颈的概率,具有更强的网络生存能力和更长的生命周期. 相似文献