论文部分内容阅读
研究了基于单纯形优化学习算法的前向神经网络，并将其用于无刷直流电动机数学模形的动态辨识，在实现全局最小和改善学习性能方面获良好效果。
基于单纯形优化学习算法的前向神经网络电机模型辨识
【摘 要】
：
研究了基于单纯形优化学习算法的前向神经网络，并将其用于无刷直流电动机数学模形的动态辨识，在实现全局最小和改善学习性能方面获良好效果。
【机 构】
：
西北工业大学自动控制系
【出 处】
：
信息与控制
【发表日期】
：
1998年5期
其他文献
讨论了非线性未建模不确定系统的自适应镇定问题。通过边界层次分析的方法，提出一和种简单的间接自适应控制方法。该方法克服了现有非线性自适应控制方法容易产生过渡控制的缺
由于半导体制造业的高收益性激烈竞争，它的生产线复杂，特别是车间层的复杂控制问题，已成为研究的热点，半导体产生产线不同于Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ和Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ的第三种类型生产线，它的加工路径长，在回流（Ｎｏｎ－ａｃｙｃｌｉｃ）且随机性大
给出一个计算分段线性的非线性描述函数的通用算法。
提出一种基于函数空间的迭代的大系统故障诊断方法，文中首次提出可达路径权值乘积最小概念，给出了求解该最小值及相应路径的函数空间迭代算法，并将之转化为一种既简单又易于编程
针对某电器生产的平行机台调度系统，描述了该系统的组成结构与数据接口界定。
提出了求解某武器系统导弹弹道轨迹的两种方法，计算机仿真和系统辨识方法，详细介绍了导弹系统的计算机仿真模型，并利用控制理论和数值分析的方法对仿真模型求解，根据系统辨识理论
利用神经网络作为非线性系统的模型，研究了一类非线性系统的神经网络自适应控制问题，设计出的自适应控制器具有如下的特点：（１）网络仅值是基于参考误差信号学习的投影算法来调节，这样
研究了遗传算法在期货市场创新决策中的应用问题，在期货市场的保值者和投资者数目以及期货合约结构模型的基础上，设计了期货市场创新的染色体表达和遗传操作并进行了仿真研究。
针对即使是全局收敛的变型标准遗传算法ＶＣＧＡ＾［１］有时也会发生收敛速度变慢的问题，提出了ＶＣＧＡ和最陡下降法相结合的混合法ＨＶＣＳＤＡ。该方法增强了ＶＣＧＡ在接近全局最优解时的微调能力。还将ＨＶＣＳＤＡ推广到一类修正
针对一类非最小相位非线性系统，基于线性化和前馈补偿的思想，提出了神经自适应控制算法。得到了前馈控制律的闭环稳定性分析，并给出仿真结果。