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1.
RBF神经网络理论及其在控制中的应用   总被引:124,自引:0,他引:124  
对RBF神经网络的结构、分类、函数逼近理论及训练方法进行了综述,并且对RBF网络的优点及问题作了分析,同时介绍了目前RBF网络在控制方面应用情况,最后提出了RBF网络在控制中的研究及应用新方向。  相似文献
2.
模糊PID控制技术研究发展回顾及其面临的若干重要问题   总被引:101,自引:2,他引:99       下载免费PDF全文
胡包钢  应浩 《自动化学报》2001,27(4):567-584
简要回顾了模糊PID控制器的研究发展状况,系统地归纳了模糊PID控制器的 基本形式.讨论了阻碍模糊控制技术发展的几个重要理论问题,包括系统化设计方法,控制 性能优于传统PID控制器的模糊控制器设计,模糊控制器非线性逼近能力及其量化指标,模 糊系统的规则爆炸.文中试图对有关问题的内涵进行重新定义,以及探求解决难题的关键. 如将模糊系统中的"规则爆炸"问题更正为"参数效率"问题.最后,提出了对模糊控制 理论与技术发展的思考,其中特别强调应把"简单性"作为智能控制器设计中的基本策略.  相似文献
3.
一种模糊CMAC神经网络   总被引:41,自引:0,他引:41       下载免费PDF全文
提出了一种模糊CMAC(小脑模型关节控制器)神经网络,它由输入层、模糊化层、模糊相 联层、模糊后相联层与输出层等5层节点组成,具有与CMAC相似的单层连接权,可通过BP 算法学习推论参数或模糊规则.给出了网络的连接结构与学习算法,并将其应用于函数逼近 问题中仿真结果验证了该方法较之CMAC的优越性.  相似文献
4.
径向基函数网络的功能分析与应用的研究   总被引:36,自引:1,他引:35  
径向基函数网络与BP网络在网络结构上都属于前向网络,但它们对网络树值训练所采用的算法是完全不同的。另外,径向基函数网络的网络结构与模糊系统有很紧密的关联,该文从径向基函数网络的结构入手,分别对所其具有的特点,权值训练,网络设计方法及其应用等方面,通过分析与实例,采用对比的方式,给予实验的验证。  相似文献
5.
前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法   总被引:34,自引:0,他引:34       下载免费PDF全文
由于前向神经网络隐合层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数.算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效.  相似文献
6.
模糊控制系统近年来的研究与发展   总被引:31,自引:0,他引:31       下载免费PDF全文
主要总结了近年来模糊控制系统的研究与发展,介绍了最近模糊控制系统研究的一些主要方面及研究成果,分析了它们的优缺点,并探讨了这一研究领域的研究趋向。  相似文献
7.
基于广义逆矩阵的Bezier曲线降价逼近   总被引:28,自引:0,他引:28  
陈国栋  王国瑾 《软件学报》2001,12(3):435-439
研究了Bezier曲线的降多阶逼近问题。利用Bezier曲线本身的升阶性质,并结合广义逆矩阵的最小二乘理论,给出了一种新的降阶逼近方法。此方法克服一一般降价方法中每次只能降价一次的弱点,并且得到了很好的逼近效果。  相似文献
8.
基于能量密度的小波神经网络   总被引:26,自引:0,他引:26  
本文提出了基于能量密度构造单隐层前向小波网络用以逼近复杂非线性函数。在时频定位分析的基础上,引入了能量密度的概念,用其作为选择小波元的标准。在本文中给出了网络构造算法及相应的学习算法,并与其它小波网及BP网进行了比较。实验结果证明了该方法是可行的,且具有小波元数目相对较少、学习收敛速度快等特点,并就其在实际应用中应注意的问题提出了我们的观点。  相似文献
9.
输入输出均为时变函数的过程神经网络及应用   总被引:22,自引:0,他引:22       下载免费PDF全文
何新贵  许少华 《软件学报》2003,14(4):764-769
为了解决实际系统中输入、输出经常是时变连续函数的问题,提出了一类基于基函数展开的过程神经元网络模型.该模型利用过程神经元网络所具有的对时间变量的非线性映射能力,实现系统的输入、输出之间的连续映射关系.另外,还给出了一种学习算法.为了简化计算,选择正交函数作为基函数,并以油藏开发仿真为例,验证了模型和算法的有效性.  相似文献
10.
多层前向网络的逼近与泛化机制   总被引:21,自引:0,他引:21  
董聪 《控制与决策》1998,13(A07):413-417
对多层前向网络的实际逼近过程进行了系统的分析,对前向网络泛化问题的数学和逻辑根源进行了阐述。研究表明,多层前向网络的实际逼近过程所基于的数学空间和Kolmogorov等人关于理想网络映射能力的数学证明所基于的数学空间是不同的,它们是两类性质不同的逼近问题,具有完全不同的逼近机制。前向网络适合于描述人数的感受。  相似文献
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