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基于模糊聚类分析的模糊神经网络结构的优化 总被引:3,自引:0,他引:3
该文讨论了模糊聚类分析在模糊神经网络结构的确定中的应用。通过将模糊C-均值算法、有效性函数和模糊指数相结合,给出了模糊神经网络结构确定的方法,并且给出了应用该算法具体的模糊神经网络模型。 相似文献
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基于模拟退火策略的混沌优化算法的模糊神经网络控制器的设计 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于模拟退火策略的混沌优化算法的模糊神经网络控制器,该模糊控制器由4层BP神经网络表示,控制器参数由混沌粗搜索与细搜索相结合的优化策略优化.对非线性对象的仿真表明了优化方法的有效性和可行性,且控制具有无振荡、超调小、响应快、调节时间短、结构简单、实现容易等特点. 相似文献
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模糊神经网络的混沌优化算法设计 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于混沌变量的多层模糊神经网络优化算法设计.离线优化部分采用混沌算法,将混沌变量引入到模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使整个网络处于动态混沌状态,根据性能指标在动态模糊神经网络中寻找较优的网络结构和参数.在线优化部分采用梯度下降法,把混沌搜索后得到的参数全局次优值作为梯度下降搜索的初始值,进一步调整模糊神经网络的参数,实现混沌粗搜索和梯度下降细搜索相结合的优化目的,能较快地找到全局最优解.最后对二阶延迟系统进行仿真,结果表明混沌优化方法控制精度高、超调小、响应快和鲁棒性强. 相似文献
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以设计最小RBF网络结构为着眼点,提出了一种基于互信息的RBF神经网络结构优化算法.该算法用k近邻统计法估计隐节点输出矩阵与输出节点输出矩阵之间的互信息,获得每个隐节点与输出节点之间的相关性度量,删除相关性最小的隐节点,进而达到优化网络结构的目的.该算法具有自恢复机制,在简化网络结构的同时能有效保证网络的信息处理能力.在人工数据集和真实基准数据集上的仿真实验验证了该算法的有效性与稳定性. 相似文献
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基于一种混沌BP算法的神经模糊控制器的优化 总被引:2,自引:0,他引:2
在模糊控制器设计问题的研究中,结合神经网络和模糊控制的优点,设计了一种全网络化的模糊控制器,使模糊推理的实现过程网络化,清晰化.针对BP算法学习速度慢、易陷入局部最小的缺点,引入混沌思维,提出了基于混沌Logistic方程的BP混合学习算法(CBP),将用于神经模糊控制器参数的优化设计中,使设计的神经模糊控制器具有更优的性能.通过仿真对算法及控制器进行验证,仿真结果表明,上述算法能有效地优化神经模糊控制器的参数和结构,所设计的神经模糊控制器具有较好的性能. 相似文献
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递归复合型模糊神经网络结构研究 总被引:3,自引:1,他引:3
针对一类能够有效引入过程先验知识的复合型模糊神经网络,研究了其动态结构.
通过对复合型模糊神经网络的函数网络的第二层引入动态递归环节,使其具有动态映射能力
,实现了对动态系统的良好响应.本文采用了动态非线性模型对其进行仿真研究,结果
表明,对于处理动态非线性系统,此动态复合模糊神经网络较之静态网络在收敛速度、预测
精度和网络规模等方面都有较大的改善. 相似文献
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一类非线性神经模糊控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
段向军 《自动化技术与应用》2009,28(10):25-27
针对离散非线性系统,将神经网络和模糊技术有机结合,模糊神经网络与自适应控制方案相结合,设计了一种模糊神经网络自适应控制系统,它由模糊对向传播(FCP)网络辨识器和径向基函数(RBF)神经网络控制器组成,仿真结果表明了该方案的有效性。 相似文献
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针对离散非线性系统,将神经网络和模糊技术有机结合,模糊神经网络与自适应控制方案相结合,设计了一种模糊神经网络自适应控制系统,它由模糊对向传播(FCP)网络辨识器和径向基函数(RBF)神经网络控制器组成,仿真结果表明了该方案的有效性。 相似文献
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前馈神经网络的混沌学习方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
采用混沌优化策略,提出一种前馈神经网络权参数的最优学习方案.由于BP算法优化神经网络权参数时存在收敛速度慢、自身参数选取困难、易陷入局部极小等缺陷.采用混沌变量优化神经网络权参数,具有全局性、快速性、并行性的特点.仿真实验表明采用该方案对强非线性问题的逼近具有精度较高、学习较快的优点. 相似文献
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为提升自动驾驶的舒适性,降低速度规划算法的复杂度,提出了一种基于模糊神经网络的纵向速度规划方法。将人工驾驶经验总结为模糊规则表,建立了模糊速度规划模型,结合神经网络的自学习功能修正模糊速度规划模型,建立了模糊神经网络速度规划模型。分析了静态障碍物和动态障碍物场景,通过仿真验证了所提速度规划方法的可行性,与传统方法相比,加速度的平滑性能更好。所提速度规划方法具有一定的抗干扰性能,工程实现简单,保证了速度规划的实时性与稳定性。 相似文献
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阐述了神经网络结构设计对神经网络性能的影响. 介绍了动态结构神经网络, 尤其是增长型和修剪型神经网络研究的发展过程, 分析了动态设计方法研究在计算能力、学习理论和网络的稳定性等方面取得的成果. 最后对神经网络动态设计的研究进行总结, 给出了神经网络结构动态设计研究的发展趋势. 相似文献
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混沌大洪水算法求解函数优化问题* 总被引:3,自引:0,他引:3
针对函数优化问题,提出一种混沌大洪水混合优化算法,该混合算法基于大洪水算法寻优思想和混沌序列的内在随机性、遍历性和规律性特点。算法在Delphi7环境下编程实现,针对几个典型复杂函数进行优化测试,仿真结果表明,混沌大洪水算法是一种简单有效的算法,在运行效率上明显优于其他算法。 相似文献
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基于混沌变量优化的神经网络PID控制 总被引:1,自引:0,他引:1
对神经网络模型辨识器的输入量Y(k),u(k)进行归一化处理,一种规范化PID控制方法作为控制器。采用Logistic映射构造多个不同的混沌变量,应用到神经网络PID参数域中,根据控制系统性能指标进行混沌寻优,获得近似最优解后,再通过时变因子Z(t)在近似最优解的附近继续混沌局部寻优。仿真实验表明该方案是有效的。 相似文献
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庞晓虹 《计算机测量与控制》2004,12(1):77-78
采用具有瞬态混沌特性的神经网络(TCNN)解TSP问题。利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态,其遍历性能和随机搜索性能有效地克服了Hopfield神经网络(HNN)极易陷入局部极小的缺陷,同时利用一时变参数控制混沌行为,使网络再经过一个短暂的倍周期倒分岔后逐渐趋于一般的Hopfield神经网络,从而收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明,TCNN比HNN具有更强的全局寻优能力和更高的搜索效率。 相似文献