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| 改进RELM在多变量解耦控制中的应用 | |
| 引用本文： | 丁金林,王峰,孙洪,刘国海.改进RELM在多变量解耦控制中的应用[J].微电子学与计算机,2012,29(11):70-73. |
| 作者姓名： | 丁金林 王峰 孙洪 刘国海 |
| 作者单位： | 1. 苏州市职业大学电子工程系,江苏苏州,215104 2. 苏州市职业大学电子工程系,江苏苏州215104／江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013 3. 江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江,212013 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，江苏省自然科学基金项目，苏州市职业大学创新基金资助项目 |
| 摘 要： | 针对神经网络逆系统方法实现复杂非线性系统解耦存在训练时间长、实时控制较差的缺陷,提出一种改进的RELM(正则极限学习机)训练算法,根据输出权值的特点,采用不带平方根的乔累斯基分解,提高了计算效率,减少了训练时间,具有较高的学习精度及更好的泛化能力;进一步将此神经网络应用到3输入3输出多变量离散系统的解耦控制,仿真实验结果表明,所提出的方法具有较快的实时控制速度,具有较高的实用价值. |
| 关 键 词： | 神经网络 非线性 正则极限学习机 乔累斯基分解 逆系统 解耦控制 |
Multivariate Decoupling Control Based on Improved Regularized Extreme Learning Machine |
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| DING Jin-lin,WANG Feng,SUN Hong,LIU Guo-hai.Multivariate Decoupling Control Based on Improved Regularized Extreme Learning Machine[J].Microelectronics & Computer,2012,29(11):70-73. | |
| Authors: | DING Jin-lin WANG Feng SUN Hong LIU Guo-hai |
| Affiliation: | 1 Suzhou Vocational University,Suzhou 215104,China; 2 School of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | neural network nonlinear rELM cholesky factorization inverse system decoupling control |
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