中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
2007年
19期
87-92
,共6页
模糊神经控制%神经辨识%混沌机制%改进遗传算法
模糊神經控製%神經辨識%混沌機製%改進遺傳算法
모호신경공제%신경변식%혼돈궤제%개진유전산법
针对一类复杂非线性系统,提出一种模糊神经网络(FNN)控制方案.系统中采用模糊神经网络控制器和神经网络辨识控制器相结合的结构,介绍一种改进的学习算法,对学习公式进行推导,利用改进的遗传算法来优化已经获得的隶属度函数,并结合误差补偿以提高控制精度.同时将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题.用该方法对某非线性动态系统进行辨识和控制,仿真结果表明控制精度和实时性优于常规模糊控制器.
針對一類複雜非線性繫統,提齣一種模糊神經網絡(FNN)控製方案.繫統中採用模糊神經網絡控製器和神經網絡辨識控製器相結閤的結構,介紹一種改進的學習算法,對學習公式進行推導,利用改進的遺傳算法來優化已經穫得的隸屬度函數,併結閤誤差補償以提高控製精度.同時將混沌機製引入常規BP算法,利用混沌機製固有的全跼遊動,逃齣權值優化過程中存在的跼部極小點,解決瞭網絡訓練易陷入跼部極小點的問題.用該方法對某非線性動態繫統進行辨識和控製,倣真結果錶明控製精度和實時性優于常規模糊控製器.
침대일류복잡비선성계통,제출일충모호신경망락(FNN)공제방안.계통중채용모호신경망락공제기화신경망락변식공제기상결합적결구,개소일충개진적학습산법,대학습공식진행추도,이용개진적유전산법래우화이경획득적대속도함수,병결합오차보상이제고공제정도.동시장혼돈궤제인입상규BP산법,이용혼돈궤제고유적전국유동,도출권치우화과정중존재적국부겁소점,해결료망락훈련역함입국부겁소점적문제.용해방법대모비선성동태계통진행변식화공제,방진결과표명공제정도화실시성우우상규모호공제기.
