一种基于改进的粒子群优化算法的神经网络PID控制器

针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性,并进行了Matlab仿真。研究结果表明,所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化,在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。

单神经元PID模糊控制在水位系统中的建模与仿真

基于提高水箱水位的响应速度及稳定性的目的,设计一个高效的调节控制器是关键。本文采用了单神经元PID模糊自适应控制器对水箱水位进行控制的方法,通过MATLAB软件对水箱水位控制模型进行仿真实验,实验中单神经元PID模糊自适应控制器稳定时间比传统PID缩短了50%,超调量也几乎没有。得出了单神经元PID模糊自适应控制器比传统PID控制器在水箱水位调节的响应速度及稳定性上具有更佳效果的结论。

垂直搜索引擎中的分词算法研究

垂直搜索引擎是用户利用网络资源不可或缺的工具,而其中的索引引擎和查询引擎都使用到了分词算法。前者依据分词算法分析文本建立倒排索引表,后者依据分词算法将查询语句切分成关键词。为了提高垂直搜索引擎的检索效率,有必要研究一下垂直搜索引擎中的分词技术。在本文中,首先介绍了现有的中文分词算法并分析了其缺点,在此基础上构建了一种改进的分词算法。最后,本文通过实验证明了该改进算法的有效性。