【摘 要】
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该文在小波神经网络理论最新研究成果的基础上,针对网络结构、学习算法及基于实际工业对象的小波神经网络控制器的设计做了较深入的研究.首先,对小波神经网络中小波母函数、
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该文在小波神经网络理论最新研究成果的基础上,针对网络结构、学习算法及基于实际工业对象的小波神经网络控制器的设计做了较深入的研究.首先,对小波神经网络中小波母函数、小波基函数族以及神经元激励函数的选取做了较详尽的阐述;同时针对Pati小波神经网络推广到高维情况下遇到的问题,做了较详细的分析.提出了一种确定基于能量密度的小波神经网络结构的方法,这种方法减小了隐层神经元的数目,避免了一般能量密度小波神经网络在确定基函数族展缩因子n的取值范围时多次估算引入的不确定性,减小了计算量.导出了一种连续参数小波神经网络结构,基函数的定位不局限于有限离散值,对在有限区间内均值不为零的映射也有很好的逼近效果.同时,小波分析理论有助于网络的初始化并指导学习过程,使网络仍然具有较强的逼近能力和收敛速度.设计了基于仿射基函数小波神经网络、能量密度小波神经网络和连续参数小波神经网络的水轮发电机变参数PID控制的方案,利用小波网络良好的自学习能力和任意函数的逼近能力,在线调整PID的参数,改善系统的品质.该文所述的小波神经网络在网络结构、样本逼近精度和网络学习收敛速度等方面的优势和应用于控制系统的可行性和有效性.
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