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一类非线性系统的动态补偿 总被引:2,自引:0,他引:2
本文考察一类非线性控制系统的调节问题。在一些常见的假设条件下,文中给出了动态补偿器的设计方法,这是一种基于状态观测器的补偿装置。结果表明:本文给出的动态补偿器的构造方法便于实际系统设计采用。 相似文献
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研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的Elman网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识。 相似文献
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本文给出了一种新具有全集成化特征的,求解非线性动态大规模系统递阶控制问题(LOCP)的神经网络模型(LHCNN)该神经网络具有结构简洁,紧凑,高效的特点,适合于动态大规模系统的实时优化控制。 相似文献
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非线性系统研究动态与展望 总被引:5,自引:0,他引:5
本文对近几年非线性控制系统的进展情况作了综合报导。文章共分三个部分:第一部分强调:什么是反馈意义下的非线性系统;第二部分介绍了近几年非线性控制系统研究中较集中的八个方面的问题;第三部对非线性控制理论今后主要研究动向作了预测。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(10)
Hammerstein模型广泛应用于非线性系统的辨识中,其结构是由非线性静态增益部分和一个线性动态部分串联。提出一种Hammerstein型神经网络用来模拟传统的Hammerstein模型,并将其应用于非线性动态系统的辨识中。由Lipschitz熵来确定Hammerstein型神经网络的阶次,并利用反向传播算法对网络权值的进行训练。仿真结果表明,Hammerstein型神经网络具有较好的非线性动态系统辨识性能。 相似文献
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针对工业控制中常见的一类非线性动态系统,本文提出了一种仿真算法,与其它同阶精度算法相比,具有精度高、稳定性好和计算量小等优点,文中给出了五个不同类型的仿真算例,结果表明,该算法是有效可行的。 相似文献
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属性约简是Rough集理论的重要研究内容,基于信息熵的属性约简是一种有效的属性约简方法。在实际应用中,获取的信息系统通常是不完备的。针对这种问题,在容差关系下对个体进行分类时,基于属性子集redu与CAttr(属性全集)-redu之间的内在联系,定义了一种新的知识熵,提出了一种新的应用近似模糊熵的不完备信息系统属性约简算法(newS算法),其时间复杂度是O(|C|2∑mi=1(kpi)2)。最后,在ROSE和UCI data中的6个数据集上进行了实验仿真,结果表明newS算法是可行的,并且在同等约简效果下与其他算法相比具有更高的属性约简效率。 相似文献
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不确定性是人工智能中的研究热点,而熵理论和信息粒度是度量信息系统不确定性的两种主要方法。本文在给出信息系统中熵的物理意义基础上,提出了信息系统中熵增加原理,给出了熵和信息粒度的公理化定义,据此构造了两种新的不确定性度量函数—α熵和α粒度,它们是已有熵和粒度度量的进一步推广。研究表明,α熵以及现有的熵度量都是广义熵的特殊形式,而α粒度以及现有的粒度度量都是广义粒度的特殊形式,从而统一、规范和发展了完备与不完备信息系统中的不确定性度量方法。 相似文献
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一种非线性新相关信息熵定义及其性质、应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究了相关信息熵和HPal熵的基础上,提出一种以特征值代替事件发生的概率且以e为底的指数函数形式的改进的非线性新相关信息熵概念.在对有限集最大划分的条件下,推导并从理论上证明了该信息熵的若干性质,这些性质满足香农熵的基本性质.新相关信息熵是一种度量多变量、非线性系统的相关性程度大小的标准.作为多变量之间相关关系的不确定性度量,变量问的相关程度越大,对应的新相关信息熵值越小.新相关信息熵的提出有助于信息融合并为相关分析理论的研究提供了一种新方法和新思路.新相关信息熵和相关信息熵的应用实例结果对比说明新相关信息熵是一种有效且有用的度量非线性系统不确定性的方法. 相似文献
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为重建肛门失禁患者的直肠感知功能,设计了一种新型的人工肛门括约肌;针对采集的直肠压力活动信号,利用小波分析在时域-频域提取其信息熵特征,并进行了信息熵特征提取实验;实验表明,信息熵特征对不同的信号具有较好的分类能力。利用提取的直肠压力信息熵特征,基于决策级信息融合方法构建直肠感知功能预测模型;最后通过仿真实验,验证了此预测模型在不同信噪比下都具有较高的预测准确率,能够重建患者直肠感知功能,预测患者排便时间。 相似文献
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非线性系统高阶迭代学习算法 总被引:3,自引:1,他引:2
结合迭代学习控制算法中的开环和闭环方案,本文针对更一般的非线性系统,讨论高阶算法的广泛适用性。理论和仿真结果表明了高阶算法在输出跟踪和干扰抑制方面的有效性。 相似文献
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分析几种已有的针对不完备信息系统的粗集拓展模型基础上,提出了一种基于信息增益的粗集拓展模型.在对各属性重要性排序的前提下,对不完备信息系统进行进一步的粗集模型拓展,通过实例说明该模型更符合人的主观要求和客观现实. 相似文献