计算机科学››2012,第39卷››问题(1): 159-161.
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许少华 庞跃武 何新贵
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摘要:针对非线性动态系统控制问题,提出了一种基于过程神经网络的控制信号求解模型和算法。利用过程神经网络对动态系统时变输入/输出信号的非线性映射机制和对系统过程模态特征的自适应提取能力,建立基于过程神经网络的辨识模型;然后根据所建立的辫识模型、系统控制结构和状态参数之间的关系,构建可满足系统信息传递约束关系的控制信号求解模型。分析了过程神经网络控制模型的信息处理机制,给出了基于通用航空公司LMS相结合的优化求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性。
关键词: 动态系统,过程控制,过程神经网络,求解算法,仿真实验
摘要:针对非线性动态系统的控制问题,提出了一种基于过程神经网络(PNN)的控制信号求解模型和算法。首先,利用PNN的非线性变换机制和自适应学习能力,对动态系统的输入输出信号进行定时,建立了基于PNN的系统前向辨识模型,然后根据所建立的模型、系统控制结构和期望输出信号,建立了满足系统动态信号转换机制和传递约束关系的控制信号求解模型和算法。分析了基于PNN控制模型的信息处理机制,给出了基于遗传算法和LMS耦合的控制信号优化方法。实验结果验证了模型和算法的可行性。
关键词: 动态系统,过程控制,过程神经网络,求解算法,应用
许少华 庞跃武 何新贵.一种基于过程神经网络的动态系统控制信号求解模型和算法[J] ●●●●。计算机科学, 2012, 39(1): 159-161. https://doi.org/
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