化工自动化及仪表
化工自動化及儀錶
화공자동화급의표
CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY
2010年
10期
18-21
,共4页
邵克勇%李飞%蒋北艳%李文成%张鸿雁%高阳
邵剋勇%李飛%蔣北豔%李文成%張鴻雁%高暘
소극용%리비%장북염%리문성%장홍안%고양
双向神经网络%遗传算法%自适应控制%智能控制
雙嚮神經網絡%遺傳算法%自適應控製%智能控製
쌍향신경망락%유전산법%자괄응공제%지능공제
针对因果系统提出一种双向神经网络,在相邻两层神经元之间建立反向连接,以直接把被控系统先前时刻的状态变量引入到网络中;设计了一种自适应调整遗传算法交叉率和变异率的规则;结合遗传算法和神经网络的优点,给出了一种基于遗传算法的双向神经网络控制方案,该方案兼有遗传算法的强全局搜索能力和神经网络的鲁棒性和自学习能力.仿真结果表明,该算法能使种群基因保持多样性,有效抑制了算法的早熟收敛;基于该算法的控制系统调整时间短、准确度高,具有良好的抗干扰能力,能满足实时性和稳定性要求.
針對因果繫統提齣一種雙嚮神經網絡,在相鄰兩層神經元之間建立反嚮連接,以直接把被控繫統先前時刻的狀態變量引入到網絡中;設計瞭一種自適應調整遺傳算法交扠率和變異率的規則;結閤遺傳算法和神經網絡的優點,給齣瞭一種基于遺傳算法的雙嚮神經網絡控製方案,該方案兼有遺傳算法的彊全跼搜索能力和神經網絡的魯棒性和自學習能力.倣真結果錶明,該算法能使種群基因保持多樣性,有效抑製瞭算法的早熟收斂;基于該算法的控製繫統調整時間短、準確度高,具有良好的抗榦擾能力,能滿足實時性和穩定性要求.
침대인과계통제출일충쌍향신경망락,재상린량층신경원지간건립반향련접,이직접파피공계통선전시각적상태변량인입도망락중;설계료일충자괄응조정유전산법교차솔화변이솔적규칙;결합유전산법화신경망락적우점,급출료일충기우유전산법적쌍향신경망락공제방안,해방안겸유유전산법적강전국수색능력화신경망락적로봉성화자학습능력.방진결과표명,해산법능사충군기인보지다양성,유효억제료산법적조숙수렴;기우해산법적공제계통조정시간단、준학도고,구유량호적항간우능력,능만족실시성화은정성요구.
