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RBF神经网络算法在汽油机空燃比控制中的比较
被引量:
1
1
作者
林用满
张永相
+2 位作者
严寒冰
张弓
董霖
《四川工业学院学报》
2004年第3期13-16,共4页
选择具有多干扰和复杂非线性的汽油机空燃比为控制对象,对径向基函数(RBF)神经网络的RLS和LMS在线算法,从训练速度、抗干扰能力、控制精度三个方面,在MATLAB下进行了仿真比较。结果表明:在用离线训练的网络参数作为初始值、且不调整RB...
选择具有多干扰和复杂非线性的汽油机空燃比为控制对象,对径向基函数(RBF)神经网络的RLS和LMS在线算法,从训练速度、抗干扰能力、控制精度三个方面,在MATLAB下进行了仿真比较。结果表明:在用离线训练的网络参数作为初始值、且不调整RBF中心值和宽度向量时,RLS算法优于LMS算法。
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关键词
神经网络
径向基函数
递推学习算法
汽油机空燃比控制
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职称材料
基于改进算法递归神经网络的研究
2
作者
王大志
金辉
唐任远
《沈阳工业学院学报》
CAS
2003年第2期5-6,31,共3页
动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能 ,使其在系统辨识和控制中有独特的作用 .针对BP算法的不足 ,提出了一种递推预报误差 (RPE)学习算法 .对一个非线性系统进行了辨识 ,其仿真结果表明 ,改进的RPE算法优于BP算法 .
关键词
动态递归神经网络
递推
预报误差
学习
算法
非线性系统
系统辨识
BP
算法
仿真
Gauss-Newton搜索方向
前馈网络
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职称材料
基于模糊聚类与非线性最小二乘法的径向基网络设计
被引量:
4
3
作者
周琛
马峥
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2002年第7期859-862,共4页
针对径向基网络构造的关键,径向基函数中心位置的合理选取,利用改进的模糊聚类法给出了径向基网络中心的选择算法,并在此基础上结合非线性最小二乘法,提出了一种新的网络递推学习算法。这种学习算法充分利用径向基网络的二次信息,迭代...
针对径向基网络构造的关键,径向基函数中心位置的合理选取,利用改进的模糊聚类法给出了径向基网络中心的选择算法,并在此基础上结合非线性最小二乘法,提出了一种新的网络递推学习算法。这种学习算法充分利用径向基网络的二次信息,迭代地确定径向基函数的中心位置和网络的权系数。通过运用于泵站特性曲面的拟合,证明了该算法是行之有效的.
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关键词
模糊聚类
非线性最小二乘法
径向基网络
设计
神经网络
递推学习算法
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职称材料
基于对角递归神经网络的建模及应用
被引量:
16
4
作者
段慧达
郑德玲
刘聪
《北京科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期103-105,共3页
介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性.
关键词
对角递归神经网络
非线性系统辨识
磷化
递推
预报误差
递推
预报误差
学习
算法
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职称材料
船舶操纵的高斯势函数神经网络PID控制器研究
被引量:
3
5
作者
程启明
万德钧
+1 位作者
吴峻
马壮
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
1998年第6期140-145,共6页
针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象,提出了一种采用高斯势函数神经网络的自适应PID控制系统,该系统由2个高斯势函数神经网络组成,其中一个用于船舶运动模型的辨识,另一个用于PID学习控制.文中还提出了广义递归最小...
针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象,提出了一种采用高斯势函数神经网络的自适应PID控制系统,该系统由2个高斯势函数神经网络组成,其中一个用于船舶运动模型的辨识,另一个用于PID学习控制.文中还提出了广义递归最小二乘学习算法,以便加快网络训练速度.船舶操纵的仿真结果表明此法明显优于传统的PID控制器.
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关键词
PID控制器
船舶操纵
神经网络
高斯势函数
PID控制
自动操舵
广义
递推
最小二乘
学习
算法
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职称材料
基于对角递归网络补偿器的直线永磁同步电机伺服系统
6
作者
周振雄
杨建东
曲永印
《煤矿机械》
北大核心
2008年第4期127-130,共4页
针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一...
针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一种新型非线性补偿器,并利用一种改进的递推预报误差学习算法加快权值调整速度、节约在线训练时间。
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关键词
直线永磁同步电机
动态对角递归网络
递推
预报误差
学习
算法
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职称材料
在线时间序列预测方法及其应用
被引量:
7
7
作者
聂侥
吴建军
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期386-393,共8页
为解决非线性复杂时间序列在线预测问题,提出了一种基于过程神经网络模型的在线预测方法.首先,在历史数据的基础上建立双并联离散过程神经网络模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习算法对过程神经网络隐层到输出层的权值...
为解决非线性复杂时间序列在线预测问题,提出了一种基于过程神经网络模型的在线预测方法.首先,在历史数据的基础上建立双并联离散过程神经网络模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习算法对过程神经网络隐层到输出层的权值进行相应的更新;最后,应用权值更新后的过程神经网络模型对时间序列进行预测.文中给出了具体的过程神经网络学习算法与权值更新机制,并以混沌时间序列与液体火箭发动机的状态预测为例对方法进行了验证.研究结果表明:该方法在预测精度和适应能力上较单一的离线模型有显著提高,可以为非线性复杂时间序列在线预测问题提供一种有效的解决方法.
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关键词
非线性
时间序列
在线预测
过程神经网络
递推
极限
学习
算法
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职称材料
多层动态前向网络在油田系统预测中的应用
8
作者
陈立志
方瑾
+1 位作者
蔡庆生
刘铁男
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2002年第3期363-366,共4页
针对油田系统常规的建模和动态预测方法的局限性,采用多层动态前向网络作为油田系统的辨识模型,研究了多层动态前向网络预测模型与预测技术.分析了递推预报误差学习算法的不足之处,提出了改进方案,提高算法的性能,从而更新了油田系统建...
针对油田系统常规的建模和动态预测方法的局限性,采用多层动态前向网络作为油田系统的辨识模型,研究了多层动态前向网络预测模型与预测技术.分析了递推预报误差学习算法的不足之处,提出了改进方案,提高算法的性能,从而更新了油田系统建模和预测方法.新方案在油田开发动态指标预测应用中,取得了很好的效果,表明本文方法的有效性.
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关键词
油田系统
多层动态前向网络
预测
多变量
非线性系统
递推
预报误差
学习
算法
原文传递
题名
RBF神经网络算法在汽油机空燃比控制中的比较
被引量:
1
1
作者
林用满
张永相
严寒冰
张弓
董霖
机构
西华大学机械工程与自动化学院
出处
《四川工业学院学报》
2004年第3期13-16,共4页
基金
四川省重点学科建设项目(Z00221)
文摘
选择具有多干扰和复杂非线性的汽油机空燃比为控制对象,对径向基函数(RBF)神经网络的RLS和LMS在线算法,从训练速度、抗干扰能力、控制精度三个方面,在MATLAB下进行了仿真比较。结果表明:在用离线训练的网络参数作为初始值、且不调整RBF中心值和宽度向量时,RLS算法优于LMS算法。
关键词
神经网络
径向基函数
递推学习算法
汽油机空燃比控制
Keywords
RBF neural network
radial basis function
recursive leave square
gosolene engine's AFR control
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进算法递归神经网络的研究
2
作者
王大志
金辉
唐任远
机构
沈阳工业学院信息科学与工程分院
锦州合成纤维厂
沈阳工业大学
出处
《沈阳工业学院学报》
CAS
2003年第2期5-6,31,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目 ( 0 0 2 740 2 4)
文摘
动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能 ,使其在系统辨识和控制中有独特的作用 .针对BP算法的不足 ,提出了一种递推预报误差 (RPE)学习算法 .对一个非线性系统进行了辨识 ,其仿真结果表明 ,改进的RPE算法优于BP算法 .
关键词
动态递归神经网络
递推
预报误差
学习
算法
非线性系统
系统辨识
BP
算法
仿真
Gauss-Newton搜索方向
前馈网络
Keywords
dynamical recurrent neural networks
and algorithm of recursive prediction error
nonlinear system
identification of system
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O231.3 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于模糊聚类与非线性最小二乘法的径向基网络设计
被引量:
4
3
作者
周琛
马峥
机构
上海大学机械及自动化学院
上海大学应用数学和力学研究所
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2002年第7期859-862,共4页
文摘
针对径向基网络构造的关键,径向基函数中心位置的合理选取,利用改进的模糊聚类法给出了径向基网络中心的选择算法,并在此基础上结合非线性最小二乘法,提出了一种新的网络递推学习算法。这种学习算法充分利用径向基网络的二次信息,迭代地确定径向基函数的中心位置和网络的权系数。通过运用于泵站特性曲面的拟合,证明了该算法是行之有效的.
关键词
模糊聚类
非线性最小二乘法
径向基网络
设计
神经网络
递推学习算法
Keywords
neural network
radial basis function network
fuzzy clustering
least square method
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于对角递归神经网络的建模及应用
被引量:
16
4
作者
段慧达
郑德玲
刘聪
机构
北京科技大学信息工程学院
出处
《北京科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期103-105,共3页
文摘
介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性.
关键词
对角递归神经网络
非线性系统辨识
磷化
递推
预报误差
递推
预报误差
学习
算法
Keywords
diagonal recurrent neural network
nonlinear system dentification
phosphating
recursive prediction error algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
船舶操纵的高斯势函数神经网络PID控制器研究
被引量:
3
5
作者
程启明
万德钧
吴峻
马壮
机构
东南大学仪器科学与工程系
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
1998年第6期140-145,共6页
基金
中国船舶工业国防科技应用
基础研究基金
文摘
针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象,提出了一种采用高斯势函数神经网络的自适应PID控制系统,该系统由2个高斯势函数神经网络组成,其中一个用于船舶运动模型的辨识,另一个用于PID学习控制.文中还提出了广义递归最小二乘学习算法,以便加快网络训练速度.船舶操纵的仿真结果表明此法明显优于传统的PID控制器.
关键词
PID控制器
船舶操纵
神经网络
高斯势函数
PID控制
自动操舵
广义
递推
最小二乘
学习
算法
Keywords
ship maneuvering
neural network
Gaussian potential function
PID control
general least squares learning algorithm
分类号
U664.82 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U666.153 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于对角递归网络补偿器的直线永磁同步电机伺服系统
6
作者
周振雄
杨建东
曲永印
机构
长春理工大学机电工程学院
北华大学电气信息工程学院
出处
《煤矿机械》
北大核心
2008年第4期127-130,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60772005)
文摘
针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一种新型非线性补偿器,并利用一种改进的递推预报误差学习算法加快权值调整速度、节约在线训练时间。
关键词
直线永磁同步电机
动态对角递归网络
递推
预报误差
学习
算法
Keywords
permanent magnet linear synchronous motor
dynamical recurrent neural network
recursive prediction error(RPE)
分类号
TM920.1 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
在线时间序列预测方法及其应用
被引量:
7
7
作者
聂侥
吴建军
机构
国防科学技术大学航天科学与工程学院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期386-393,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51206181)
文摘
为解决非线性复杂时间序列在线预测问题,提出了一种基于过程神经网络模型的在线预测方法.首先,在历史数据的基础上建立双并联离散过程神经网络模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习算法对过程神经网络隐层到输出层的权值进行相应的更新;最后,应用权值更新后的过程神经网络模型对时间序列进行预测.文中给出了具体的过程神经网络学习算法与权值更新机制,并以混沌时间序列与液体火箭发动机的状态预测为例对方法进行了验证.研究结果表明:该方法在预测精度和适应能力上较单一的离线模型有显著提高,可以为非线性复杂时间序列在线预测问题提供一种有效的解决方法.
关键词
非线性
时间序列
在线预测
过程神经网络
递推
极限
学习
算法
Keywords
nonlinearity
time series
online prediction
process neural network
recursion extreme learning algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
多层动态前向网络在油田系统预测中的应用
8
作者
陈立志
方瑾
蔡庆生
刘铁男
机构
中国科学技术大学计算机科学与技术系
大庆石油学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2002年第3期363-366,共4页
文摘
针对油田系统常规的建模和动态预测方法的局限性,采用多层动态前向网络作为油田系统的辨识模型,研究了多层动态前向网络预测模型与预测技术.分析了递推预报误差学习算法的不足之处,提出了改进方案,提高算法的性能,从而更新了油田系统建模和预测方法.新方案在油田开发动态指标预测应用中,取得了很好的效果,表明本文方法的有效性.
关键词
油田系统
多层动态前向网络
预测
多变量
非线性系统
递推
预报误差
学习
算法
Keywords
Multi-Layer Dynamic Forward Network, Learning Algorithm, Prediction, Multi-Variable, Non-Linear System
分类号
TP29-A2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RBF神经网络算法在汽油机空燃比控制中的比较
林用满
张永相
严寒冰
张弓
董霖
《四川工业学院学报》
2004
1
下载PDF
职称材料
2
基于改进算法递归神经网络的研究
王大志
金辉
唐任远
《沈阳工业学院学报》
CAS
2003
0
下载PDF
职称材料
3
基于模糊聚类与非线性最小二乘法的径向基网络设计
周琛
马峥
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2002
4
下载PDF
职称材料
4
基于对角递归神经网络的建模及应用
段慧达
郑德玲
刘聪
《北京科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
16
下载PDF
职称材料
5
船舶操纵的高斯势函数神经网络PID控制器研究
程启明
万德钧
吴峻
马壮
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
1998
3
下载PDF
职称材料
6
基于对角递归网络补偿器的直线永磁同步电机伺服系统
周振雄
杨建东
曲永印
《煤矿机械》
北大核心
2008
0
下载PDF
职称材料
7
在线时间序列预测方法及其应用
聂侥
吴建军
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
下载PDF
职称材料
8
多层动态前向网络在油田系统预测中的应用
陈立志
方瑾
蔡庆生
刘铁男
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2002
0
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