针对一类具有死区输入非线性系统,提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制的神经网络迭代学习算法.基于Lyapunov-like方法设计学习控制器,回避了常规迭代学习控制中受控系统非线性特性需满足全局Lipschitz连续条件的要求.为处理输入死区,利用神经网络逼近这种强非线性特性;同时,通过对神经网络逼近误差界的估计并在控制器中设置补偿作用以消除其影响,从而提高系统的跟踪性能.
相似文献为在环境发生变化后跟踪最优解的变化,提出一种自组织单变量边缘分布算法(SOUMDA)来求解动态优化问题.自组织策略包含扩散和惯性速度模型,扩散模型利用当前环境的局部信息使群体向外扩散,惯性速度模型利用最优解的历史信息进行预测.将自组织策略与单变量边缘分布算法(UMDA)结合,使得算法在环境变化后自适应地增加种群多样性,提高算法适应能力,快速跟踪最优解.利用动态sphere函数对所提出的算法进行测试,并与iUMDA和UMDA算法进行比较,结果表明所设计的算法能快速适应环境的变化,跟踪最优解.
相似文献针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.
相似文献提出一种基于离散时间反馈误差学习(DTFEL)的两自由度非线性自适应逆控制(AIC)方法,其控制器由动态RBF神经网络(DRBFNN)前馈控制器和参数固定的PD 反馈控制器构成.PD 控制器用来保证闭环系统稳定,动态 RBF神经网络以 PD控制器输出和反馈误差的线性组合为学习信号,通过一种改进的 NLMS(VS MNLMS)算法在线学习和逼近对象的动态逆,提高反馈控制器的性能. 稳定性分析证明了该AIC 系统稳定. 数字仿真结果表明,该 AIC具有良好的自适应能力和鲁棒性,是一种有效的非线性控制方法.
相似文献针对模糊规则分类中数据边界硬性划分的局限性问题,建立了云-神经网络模型,并提出了基于云-神经网络的模糊规则分类算法.在不影响数据模糊性和随机性的基础上,将数据转化为规则,并利用神经网络的学习能力,进行多属性模糊规则分类.与传统方法相比,该方法在保证数据模糊性和随机性的基础上,提高了模型精度和分类准确率.应用实例表明了该方法的有效性和可行性.
相似文献针对复杂背景环境下的多目标跟踪问题,论述了主要的数据关联技术,将目标检测算法与粒子滤波相结合,利用颜色直方图作为观测模型,并利用全领域(GNN)算法进行数据关联,提出一种改进的基于粒子滤波的多目标跟踪算法,实现了视频场景中的多个目标跟踪.该算法对于目标在场景中的频繁出现和消失,相似外表,交叉运动和短暂遮挡等均有较好的处理效果.
相似文献针对自动导引车的路径跟踪,提出一种基于运动预测的线性二次型调节器优化模型.在速度约束下,从全局角度通过运动预测达到多步控制的最优协调性.在目标函数中只包含速度控制量,避免了加权矩阵选择的难题,算法的快速性由控制步数的最小化来保证.数字仿真和实验均表明,对于不同速度和路径偏差,算法均能产生可实现的最优控制序列,同步,快速和平稳地消除两种偏差,且计算量小,可满足嵌入式控制系统实时滚动优化的需求.
相似文献针对一类不确定大规模系统,研究其全局稳定的分散自适应神经网络反推跟踪控制问题.在假设不匹配的未知关联项满足部分已知的非线性Lipschitz条件下,采用神经网络作为前馈补偿器,逼近参考信号作为输入的未知关联函数;设计者可根据参考信号的界预先确定神经网络逼近域,同时保证了闭环系统的全局稳定性.仿真实例验证了控制算法的有效性.
相似文献提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了避免拥挤距离排序策略的缺陷, 提出逐步淘汰策略, 并将其应用到下一代粒子的选择策略中. 同时, 动态选择领导粒子, 运用动态惯性权重系数和变异操作 来增强种群全局寻优能力, 以及避免早熟收敛. 利用具有不同特点的测试函数进行验证, 结果表明, 与同类算法相比, 该算法具有较高的精度并兼顾优化解的多样性.
相似文献通过两组搜索方向相反,相互协同的主,辅子群,构造一种新的双子群粒子群优化算法.该算法扩展了种群的搜索范围,充分利用搜索域内的有用信息,在感知到环境变化时能迅速,准确地跟踪动态变化的极值.使用(Dynamic Function 1)生成的复杂动态环境对该算法进行了验证,并与Eberhart提出的动态环境下的粒子群优化算法进行了比较分析.仿真结果表明了该算法的有效性.
相似文献提出一种求解旅行商(TSP)问题的新型分散搜索算法.将蚁群算法(ACO)的构解方法引入分散搜索(SS)算法,在搜索过程中既考虑解的质量,又考虑解的分散性.采用一种将蚁群算法的信息素更新技术与分散搜索的组合机制相结合的新型子集组合成新解的构解机制,同时采用动态更新参考集与临界准则策略来加快收敛速度.实验结果表明,该算法优于其他现有的方法,获得了较好的结果.
相似文献针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.
相似文献针对离散Hopfield 神经网络(DHNN) 结构复杂的问题, 提出一种基于贡献率的结构优化算法. 该算法利用奇异值分解方法对连接权值进行设计, 进而利用贡献率的方法对DHNN进行结构优化. 优化后的网络降低了DHNN结构的复杂程度, 使网络具有类似生物神经网络的稀疏结构, 实现了DHNN网络结构的优化. 最后, 通过水质评价和数字识别对该算法进行验证, 表明了所提出算法的有效性和可行性, 同时, 还验证了其对于大规模DHNN的有效性和适用性.
相似文献针对传统的基于直方图的均值漂移跟踪算法, 当目标出现于复杂跟踪条件时, 因无法显著区分颜色相近的目标或背景而导致跟踪失败的问题, 提出一种基于空间相关背景加权直方图的均值漂移跟踪算法, 并给出了推导过程. 实验结果表明, 该算法通过在目标模型中减少背景显著特征来增强目标定位, 能在遮挡、光照变化等复杂情况下实现有效的目标跟踪, 改善了传统均值漂移算法中模板不能及时更新等方面的局限性.
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