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3.
大规模前馈神经网络的一种有效学习算法及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
前馈神经网络在复杂系统建模中局限于小型或中等规模的系统,主要原因是:对于大规模问题,现有的神经网络学习算法或者收敛太慢,或者难以收敛.针对这一问题,本文提出一种基于改进的拟牛顿方法的神经网络学习算法该算法内存需要量小,收敛速度快,适合高维神经网络的训练.本文利用该算法训练神经网络建立32输入工业产品质量模型,结果表明了该算法的有效性. 相似文献
4.
阐述了工业过程中出现的拟周期和混沌等动态行为,并分析了形成的原因和条件.介绍了与之密切相关的非线性科学中的混沌、微分动力学系统以及遍历论等理论,综述了工业过程的广义稳态优化控制的研究成果、理论意义和实用价值及其发展方向. 相似文献
5.
具有模糊约束的大工业过程的关联平衡法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究稳态大工业过程的递阶优化控制算法时,针对模型-实际存在差异以及实际约束条件有一定伸缩性的问题,将子过程模型作为等式约束,通过引入模糊系数使其转化为模糊等式约束,同时对子过程原有的不等式约束进行模糊化处理,提出具有模糊约束的关联平衡法,进而研究了两种情形(开环和有全局反馈)的关联平衡法.仿真结果表明,有全局反馈的模糊关联平衡法得到的最终解十分接近实际过程的真实最优解. 相似文献
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根据被控对象的定性数学模型,设计一种定性控制器,精确数学模型是很难得到的,然而有很多对象,可知道它的工作机理,根据这种机理,能够建立定性数学模型,如果系统是线性的,将得到一种定性控制算法。 相似文献
9.
大时延过程的控制方法 总被引:10,自引:0,他引:10
有很多工业过程控制系统包含纯时延,克服纯时延是改善时延过程控制质量的一个关键性问题。本文综述自Smith提出的预估控制器以来,近30年内关于解决大时延系统的一系列控制方法。并着重介绍最近几年的研究成果,例如改进型Smith预估控制法;最优控制法;自适应控制法;以及有限谱配置设计方法。借助微计算机实现各种控制算法,可以有效地控制时延系统,论文最后对大时延系统的研究提出了小结和展望。 相似文献
10.
非线性离散动态系统优化与参数估计集成的多模型方法 总被引:4,自引:1,他引:3
在非线性系统分时段线性化多模型基础上,给出了非线性离散动态系统优化与参数估计集成的多模型方法,并论证了算法的最优性和收敛性.在存在模型-实际差异的情况下,从分时段线性化多模型出发通过迭代运算可得到实际非线性离散动态系统的真实最优解.仿真结果表明了算法的有效性和实用性. 相似文献