科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2010年
33期
8151-8155
,共5页
药物注射系统辨识%广义动态模糊神经网络%动态模糊神经网络%模糊规则
藥物註射繫統辨識%廣義動態模糊神經網絡%動態模糊神經網絡%模糊規則
약물주사계통변식%엄의동태모호신경망락%동태모호신경망락%모호규칙
针对手动控制调节药物注射量缺乏正确性和低效的特点,将广义动态模糊神经网络(GD-FNN)应用于药物注射系统辨识.学习算法在动态模糊神经网络算法基础上进行改进,以模糊完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性.同时,该算法能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整.通过对药物注射系统的辨识和控制仿真实验表明改进后的广义动态模糊神经网络与动态模糊神经网络相比,可取得更好学习效率和辨识精度.
針對手動控製調節藥物註射量缺乏正確性和低效的特點,將廣義動態模糊神經網絡(GD-FNN)應用于藥物註射繫統辨識.學習算法在動態模糊神經網絡算法基礎上進行改進,以模糊完備性作為高斯函數寬度的確定準則,避免初始化選擇的隨機性.同時,該算法能對模糊規則而且能對輸入變量的重要性做齣評價,從而使每條規則的輸入變量的寬度可以根據它對繫統性能貢獻的大小實施在線自適應調整.通過對藥物註射繫統的辨識和控製倣真實驗錶明改進後的廣義動態模糊神經網絡與動態模糊神經網絡相比,可取得更好學習效率和辨識精度.
침대수동공제조절약물주사량결핍정학성화저효적특점,장엄의동태모호신경망락(GD-FNN)응용우약물주사계통변식.학습산법재동태모호신경망락산법기출상진행개진,이모호완비성작위고사함수관도적학정준칙,피면초시화선택적수궤성.동시,해산법능대모호규칙이차능대수입변량적중요성주출평개,종이사매조규칙적수입변량적관도가이근거타대계통성능공헌적대소실시재선자괄응조정.통과대약물주사계통적변식화공제방진실험표명개진후적엄의동태모호신경망락여동태모호신경망락상비,가취득경호학습효솔화변식정도.
