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粒子群优化算法 被引量：177
1
作者 周驰 高海兵 +1 位作者 高亮 章万国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2003年第12期7-11,共5页
系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优... 系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 神经网络 模糊系统
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智能控制的新进展(I) 被引量：58
2
作者 李少远 席裕庚 +1 位作者 陈增强 袁著祉 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期1-5,共5页
对模糊智能控制的主要研究方向进行较详细的分析和论述，包括模糊模型与基本控制算法，非线性系统的模糊建模与控制，模糊预测控制，模糊控制系统的稳定性分析等。对它们在智能控制中的地位和作用进行讨论，并对模糊智能控制的发展做了... 对模糊智能控制的主要研究方向进行较详细的分析和论述，包括模糊模型与基本控制算法，非线性系统的模糊建模与控制，模糊预测控制，模糊控制系统的稳定性分析等。对它们在智能控制中的地位和作用进行讨论，并对模糊智能控制的发展做了展望。 展开更多
关键词 模糊推理 智能控制 自动控制理论
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基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络监督控制 被引量：118
3
作者 赵弘 周瑞祥 林廷圻 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期523-527,共5页
提出了基于Levenberg Marquardt(L M )算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法 ,其算法是梯度下降法与高斯 牛顿法的结合 .对于训练次数及准确度 ,L M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP(BackPropagation)算法 ,适用于在线学... 提出了基于Levenberg Marquardt(L M )算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法 ,其算法是梯度下降法与高斯 牛顿法的结合 .对于训练次数及准确度 ,L M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP(BackPropagation)算法 ,适用于在线学习与控制 .因此 ,利用L M算法的特点进行在线训练神经网络 ,以实现实时非线性控制 .仿真结果表明 ,该控制方法优于常规控制算法 ,明显改善了在未知负载扰动时 ,伺服系统的跟踪性能 ,显著地降低了跟踪误差 。 展开更多
关键词 LEVENBERG-MARQUARDT算法 神经网络 监督控制 电液位置伺服系统
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基于神经网络的PMSM速度和位置自适应观测器的设计 被引量：100
4
作者 李鸿儒 顾树生 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第12期32-35,共4页
在对永磁同步电机(PMSM)ba-坐标系下的数学模型进行非线性坐标变换的基础上,提出了一种基于神经网络的无传感器控制方法及非线性自适应观测器设计方法;利用Lyapunov理论设计了网络权系数阵的在线学习规则,并证明了观测器的稳定性。理论... 在对永磁同步电机(PMSM)ba-坐标系下的数学模型进行非线性坐标变换的基础上,提出了一种基于神经网络的无传感器控制方法及非线性自适应观测器设计方法;利用Lyapunov理论设计了网络权系数阵的在线学习规则,并证明了观测器的稳定性。理论分析和仿真结果表明,所提出的PMSM无传感器控制方法具有较强的鲁棒性和令人满意的性能。 展开更多
关键词 神经网络 PMSM 速度 位置 自适应观测器 设计 永磁同步电机 无传感器控制
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基于神经网络的模糊自适应PID控制方法 被引量：73
5
作者 李卓 萧德云 河世忠 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1996年第3期340-345,共6页
提出一种基于ＢＰ神经网络的模糊自适应ＰＩＤ控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与ＰＩＤ调节各自的优点，既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用，又具有神经网络的学习和适应能力．同时具备ＰＩＤ控制的广泛适应性，仿真... 提出一种基于ＢＰ神经网络的模糊自适应ＰＩＤ控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与ＰＩＤ调节各自的优点，既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用，又具有神经网络的学习和适应能力．同时具备ＰＩＤ控制的广泛适应性，仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 神经网络 模糊控制 PID控制 自适应控制
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神经网络的应用与发展趋势 被引量：48
6
作者 王学武 谭得健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第3期98-100,113,共4页
该文首先介绍了神经网络的发展、优点及其应用,接着介绍了其发展动向,最后着重论述了神经网络目前的几个研究热点,即神经网络与模糊控制、遗传算法、专家系统、小波分析、混沌以及粗集理论的结合。
关键词 神经网络 应用 发展趋势 模糊控制 遗传算法 专家系统 小波分析 混沌 粗集理论 人工智能
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供应链集成化动态模型与控制 被引量：31
7
作者 黄小原 李宝家 《系统工程学报》 CSCD 2001年第4期254-260,共7页
建立了一个包括供应商、制造商、销售商在内的集成化动态模型 ,这一模型含有线性状态方程和神经网络非线性模型 ,提出了库存成本、供应成本、生产水平等在内的供应链目标函数 .对于供应链集成化模型推导了神经网络控制方案 .
关键词 供应链 集成化模型 神经网络 仿真 企业网络
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温室温度控制系统的神经网络PID控制 被引量：96
8
作者 屈毅 宁铎 +2 位作者 赖展翅 程琪 穆丽宁 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期307-311,共5页
建立温室温度控制系统的数学模型。针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,考虑到常规PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用将具有较强的自组织、自学习和自适应能力的径向基神经网络与常规PID相结合构成RBF-PI... 建立温室温度控制系统的数学模型。针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,考虑到常规PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用将具有较强的自组织、自学习和自适应能力的径向基神经网络与常规PID相结合构成RBF-PID控制策略,自适应调整PID控制器的参数。在该控制策略中,采用RBF神经网络辨识器实现温度控制系统的Jacobian矩阵信息在线辨识,对RBF-PID控制器控制参数在线自整定。研究结果表明:RBF-PID控制器可使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果。 展开更多
关键词 温室 神经网络 自适应 数学模型温度控制
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人工神经网络理论在控制领域中的应用综述 被引量：35
9
作者 汪镭 周国兴 吴启迪 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期357-361,共5页
力图从人工神经网络的研究历史出发 ,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后 ,针对当前自动控制领域所遇到的难点问题 ,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注 ,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主... 力图从人工神经网络的研究历史出发 ,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后 ,针对当前自动控制领域所遇到的难点问题 ,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注 ,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主要特征 . 展开更多
关键词 人工神经网络理论 应用 控制工程 神经网络结构 系统辨识 自适应控制器
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PID神经元网络对强耦合带时延多变量系统的解耦控制 被引量：56
10
作者 舒怀林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第6期920-924,共5页
提出了一种新的神经元网络——PID神经元网络，它是由比例元、积分元和微分元构成的多层神经元网络，它可以用于控制强耦合带时延多变量系统，并使系统具有良好的动态和静态性能。
关键词 神经元 PID控制 多变量系统 解耦控制
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智能控制的理论与技术 被引量：40
11
作者 孙增圻 张再兴 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1996年第1期1-8,共8页
综述了智能控制的研究对象、原理结构、主要功能特点及发展概况等，最后概述了智能控制理论的主要内容。智能控制是一门新兴的理论和技术，它是多学科的交叉，尽管目前尚处于发展初期，但它必将获得广泛的发展和应用。
关键词 智能控制 模糊逻辑 自动控制
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智能控制的理论和方法 被引量：34
12
作者 黄苏南 邵惠鹤 张钟俊 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第4期386-395,共10页
本文简要地回顾了智能控制的发展过程，讨论了智能控制的几个主要理论与方法，最后对智能控制的发展提出了作者的看法．
关键词 智能控制 专家系统 人工智能
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神经网络控制系统的研究与展望 被引量：35
13
作者 周其节 徐建闽 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1992年第6期569-577,共9页
本文综述了近年来神经网络应用于控制领域的研究概况,并对其存在的问题和发展趋势作了讨论。
关键词 神经网络 自适应控制 控制系统
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采用遗传算法学习的神经网络控制器 被引量：28
14
作者 方建安 邵世煌 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1993年第3期208-212,共5页
本文提出采用遗传算法优化神经网络连接权,并构造了一个神经网络控制器。该控制器兼有神经网络的广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛以及增强式学习等性能。文中介绍了遗传算法的结构与优化原理,并给出了神经网络控制器的生成方法及其... 本文提出采用遗传算法优化神经网络连接权,并构造了一个神经网络控制器。该控制器兼有神经网络的广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛以及增强式学习等性能。文中介绍了遗传算法的结构与优化原理,并给出了神经网络控制器的生成方法及其仿真结果。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 控制器
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智能控制方法的交叉综合及其应用 被引量：32
15
作者 费敏锐 陈伯时 郎文鹏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第3期273-281,共9页
本文结合作者近年的研究，分析了传统控制的局限性，概述了智能控制与传统控制及其诸方法之间交叉综合的成果及应用现状，最后提出了智能控制综合方法的发展趋势和研究意义．
关键词 智能控制 模糊逻辑 神经网络 专家系统 工业控制
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采用BP神经网络记忆模糊规则的控制 被引量：49
16
作者 应行仁 曾南 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1991年第1期63-67,共5页
本文提供了一种比模糊推理更为自然的方式使用人们的经验知识,通过一组神经元不同程度的兴奋表达一个抽象的概念值,由此将抽象的经验规则转化成多层神经网络的输入-输出样本.通过Back-Propagation学习算法使得网络记忆这些样本。控制器... 本文提供了一种比模糊推理更为自然的方式使用人们的经验知识,通过一组神经元不同程度的兴奋表达一个抽象的概念值,由此将抽象的经验规则转化成多层神经网络的输入-输出样本.通过Back-Propagation学习算法使得网络记忆这些样本。控制器以“联想记忆”方式使用这些经验.本文介绍了控制器的构造方法,给出了控制仿真结果,并讨论了这种控制器的特点和发展前途. 展开更多
关键词 神经网络 模糊规则 记忆 智能控制
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一种径向基函数神经网络在线训练算法及其在非线性控制中的应用 被引量：30
17
作者 王学雷 邵惠鹤 李亚芬 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2001年第3期249-253,共5页
针对现有径向基函数 (RBF)神经网络训练算法存在的问题 ,给出了 RBF神经网络的一种在线训练算法 ,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了全面的分析 .仿真表明所提出的算法是非常有效的 ,它克服了以往算法的不足并具有很大的实用... 针对现有径向基函数 (RBF)神经网络训练算法存在的问题 ,给出了 RBF神经网络的一种在线训练算法 ,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了全面的分析 .仿真表明所提出的算法是非常有效的 ,它克服了以往算法的不足并具有很大的实用性 .进一步将 RBF神经网络用于非线性控制 ,取得了良好的结果 . 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 非线性控制 在线训练算法 控制器
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基于神经网络误差修正的广义预测控制 被引量：35
18
作者 李少远 刘浩 袁著祉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第5期677-680,共4页
本文基于ＢＰ结构神经网络，对系统的建模误差进行预测，并将其与模型预测相结合构成广义预测控制算法，目的在于抑制模型失配的影响，增强广义预测控制的鲁棒性，仿真结果表明了这一算法的有效性．
关键词 神经网络 预测控制 误差修正 鲁棒性
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基于阻尼最小二乘法的神经网络预测偏差补偿自校正控制器 被引量：36
19
作者 林茂琼 陈增强 袁著祉 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2000年第1期27-33,共7页
本文提出一种神经网络预测偏差补偿自校正控制器 ,用线性模型的预测控制去控制非线性系统 ,其预测偏差用神经网络进行补偿 .线性模型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘法 .仿真结果表明 ,用这种控制器能有效地控制非线性系统 ,... 本文提出一种神经网络预测偏差补偿自校正控制器 ,用线性模型的预测控制去控制非线性系统 ,其预测偏差用神经网络进行补偿 .线性模型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘法 .仿真结果表明 ,用这种控制器能有效地控制非线性系统 ,并具有超调小 ,鲁棒性好的特点 . 展开更多
关键词 神经网络 非线性系统 预测控制 自校正控制器
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非线性系统神经网络预测控制研究进展 被引量：51
20
作者 戴文战 娄海川 杨爱萍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期521-530,共10页
神经网络由于其在非线性系统建模与优化求解方面的优势,被广泛应用于预测控制中,形成了各种各样的神经网络预测控制算法.本文系统地评述了非线性系统神经网络预测控制系统中的模型选取、控制器优化、控制系统结构设计以及收敛性理论等... 神经网络由于其在非线性系统建模与优化求解方面的优势,被广泛应用于预测控制中,形成了各种各样的神经网络预测控制算法.本文系统地评述了非线性系统神经网络预测控制系统中的模型选取、控制器优化、控制系统结构设计以及收敛性理论等研究现状,分析了非线性系统神经网络预测控制算法存在的问题和今后的研究方向. 展开更多
关键词 非线性系统 神经网络 预测控制 稳定性 收敛性
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