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基于神经网络的非线性前馈补偿广义预测自校正控制器被引量：6: 1; 作者李翔陈增强袁著祉《南开大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1999年第2期51-55,共5页; 采用多层前馈网络结构进行动态建模，并用Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法，将辨识后得到的模型进行线性化．基于线性化模型设计广义预测控制器。将其与非线性前馈相结合，建立了一种适合于非线性系统的前馈补偿广义预测自校... 展开更多; 关键词非线性控制神经网络广义预测控制自校正控制; 下载PDF 职称材料

基于神经网络PID控制器的混沌系统控制与同步被引量：7: 2; 作者董恩增陈增强袁著祉《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期646-650,共5页; 提出了一种基于神经网络参数自整定PID控制器的混沌控制方法。该方法由神经网络辨识器和神经网络控制器组成,神经网络学习算法均采用Davidon最小二乘法。考虑到混沌系统的动力学特性,施加单个控制量可实现模型未知混沌系统的平衡点镇定... 展开更多; 关键词自动控制技术人工神经网络 PID控制器 davidon最小二乘法混沌控制; 下载PDF 职称材料

基于神经网络误差修正的混沌控制与同步被引量：1: 3; 作者董恩增陈增强袁著祉《控制工程》 CSCD 2006年第S1期64-67,共4页; 针对混沌系统非线性强、多变量耦合等特点,提出了一种基于神经网络误差修正的自适应多变量混沌系统的广义预测控制算法,用线性广义预测控制器控制混沌系统,用神经网络对模型预测误差进行修正。算法中辩识过程模型用递推最小二乘法(RLS)... 展开更多; 关键词神经网络混沌控制混沌同步递推最小二乘法 davidon最小二乘法; 下载PDF 职称材料

基于Davidon最小二乘法的神经网络PID自校正控制器被引量：3: 4; 作者陈增强卢钊袁著祉《自动化仪表》 CAS 北大核心 1999年第9期17-19,共3页; 介绍将PID控制与神经网络相结合,利用Davidon最小二乘法训练用于辨识和控制的神经网络,由此推导出对非线性对象仍有效的神经网络PID自校正控制器,还进行了仿真研究,并将其与常规的PID控制作了比较.; 关键词 PID控制自校正控制神经网络最小二乘法; 下载PDF 职称材料

基于复合神经网络的非线性自校正控制器及其应用被引量：3: 5; 作者李翔陈增强袁著祉《工业仪表与自动化装置》 1999年第4期3-6,共4页; 本文采用一种复合多层前馈网络结构，利用递推最小二乘法和Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法，建立了一种适合于非线性系统的广义预测自校正控制器。通过选煤液密度控制的仿真研究，验证了本控制器的有效性。; 关键词非线性控制神经网络广义预测控制自校正控制; 下载PDF 职称材料

基于神经网络的业务量预测研究被引量：2: 6; 作者王兆霞孙雨耕 +4 位作者王志勇郝庭柱孙小薇秦娟沈花玉《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1255-1258,共4页; 分别采用back-propagation(BP)算法和Favidon最小二乘学习算法训练神经网络(NN),并用于复杂业务流量预测。以自相似流量模型验证了2种NN学习算法的有效性,并分析比较了他们在流量预测中的可行性,得出Davidon最小二乘学习算法训练的NN比B... 展开更多; 关键词网络流量预测神经网络(NN) back-propagation(BP)算法最小二乘学习算法; 原文传递

基于神经网络的股市预测被引量：11: 7; 作者刘新勇贺江峰 +2 位作者孟祥泽陈增强袁著祉《南开大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1998年第3期39-44,共6页; 本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题，提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明，通过合理地选取参数，可获得满意的预测效果．; 关键词股票预测神经网络遗传算法股票市场; 下载PDF 职称材料

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