| 基于粒子群算法的抄纸过程PID神经元网络优化控制 |
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| 引用本文： | 吴新生.基于粒子群算法的抄纸过程PID神经元网络优化控制[J].计算机与现代化,2015,0(3):71-74,79. |
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| 作者姓名： | 吴新生 |
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| 作者单位： | 广东科学技术职业学院广州学院 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金资助项目(8451064007000003) |
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| 摘 要： | 抄纸过程中定量和水分的控制是一个大纯滞后、强耦合和非线性的系统，本文提出使用粒子群算法优化的PID神经元网络来解决这些控制问题。设计的双PID神经元网络闭环控制系统中，网络结构简单，使用增加动量项的误差反向传播算法，提高了学习速度，减少了系统的反应时间，并采用粒子群算法优化网络的初始权值，克服PID神经网络学习过程中由于权值易陷入局部最优值的缺点，提高了系统的控制精度。仿真结果表明：初始权值优化后的PID神经网络控制系统具有更高的控制精度和更快的响应时间，能更好地实现抄纸过程的解耦控制。这为抄纸过程定量水分的自动控制提供了一种新的方法。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 PID神经元网络 优化 抄纸过程 |
| 收稿时间： | 2015-03-26 |
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