期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于SCFNN的网络控制系统远程控制器设计 被引量:1
1
作者 李毅 彭勤科 胡保生 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1307-1310,1314,共5页
提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包括结构学习和参数学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则,而参数学习是通过... 提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包括结构学习和参数学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则,而参数学习是通过有监督梯度下降法来调整隶属度函数的参数以及模糊规则中结论部分的权值。最初的SCFNN只有输入节点和输出节点,而经过在线学习后逐步生成隶属度函数节点和规则节点。对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试,并与采用修正Ziegler-Nichols法设计的控制器的控制效果进行比较,结果表明基于SCFNN思想设计的远程控制器在网络控制系统中能够获得满意的控制效果。 展开更多
关键词 自组织模糊神经网络(scfnn) 网络控制系统(Ncs) 结构学习 参数学习 有监督梯度下降法
下载PDF
基于SCFNN之PAM非线性信道均衡器成效研究
2
作者 李庆海 林瑞昌 《计算机测量与控制》 2017年第3期222-226,共5页
自组织型模糊类神经网络(SCFNN)可依据一定的法则自我构建神经网络的组织结构,从而适用于当前控制对象;多层神经元是传统的类神经网络,广泛应用于各个领域;倒传递学习法与最陡坡降法相结合,可使以上两种类神经网络进行有效的融合;目前,... 自组织型模糊类神经网络(SCFNN)可依据一定的法则自我构建神经网络的组织结构,从而适用于当前控制对象;多层神经元是传统的类神经网络,广泛应用于各个领域;倒传递学习法与最陡坡降法相结合,可使以上两种类神经网络进行有效的融合;目前,信道均衡器上的系统架构种类非常多,各种类神经网络应用于信道均衡器也颇为普遍;在研究SCFNN的基础上,将其应用于通道均衡器确实可行,效果良好;比较了SCFNN与MLP在通道均衡器的成效;仿真表明,在相同通道环境下,SCFNN的训练收敛速度、位错误率与系统敏感度优于MLP,完成结构学习后SCFNN的结构也颇为精简。 展开更多
关键词 自组织型模糊类神经网络 均衡器 多层神经元 最陡坡降法
下载PDF
直接驱动X-Y平台递归神经网络控制仿真 被引量:2
3
作者 王丽梅 武志涛 刘春芳 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2009年第6期611-615,共5页
针对永磁直线同步电动机驱动的X-Y数控平台控制系统中存在的各种扰动,提出了一种基于自组织模糊递归神经网络的控制器设计方法,并利用切线-轮廓误差控制器对整体控制构架进行了整合式设计.该控制器融合了自组织模糊神经网络(SCFNN)和递... 针对永磁直线同步电动机驱动的X-Y数控平台控制系统中存在的各种扰动,提出了一种基于自组织模糊递归神经网络的控制器设计方法,并利用切线-轮廓误差控制器对整体控制构架进行了整合式设计.该控制器融合了自组织模糊神经网络(SCFNN)和递归神经网络(RNN)的优点.仿真结果表明,所设计的控制系统对于参数的变化、外部的扰动等具有较强的抑制作用,减小了系统的轮廓误差,具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 X-Y数控平台 永磁直线同步电动机 轮廓误差 递归神经网络 自组织模糊神经网络 梯度下降法 智能控制
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部