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基于混沌退火算法和BPNN模型的末敏弹系统效能参数优化 被引量：1
1
作者 张静 郝庆丽 《兵工自动化》 2006年第4期15-16,共2页
基于混沌退火算法和BPNN模型的末敏弹系统效能参数优化,引入贝叶斯正则化方法的BPNN模型,使神经网络具有自适应性和推广能力。交替使用贝叶斯正则化和混沌退火算法,对网络参数进行优化,并对训练后的网络用系统效能参数。结果表明该模型... 基于混沌退火算法和BPNN模型的末敏弹系统效能参数优化,引入贝叶斯正则化方法的BPNN模型,使神经网络具有自适应性和推广能力。交替使用贝叶斯正则化和混沌退火算法,对网络参数进行优化,并对训练后的网络用系统效能参数。结果表明该模型不仅能拟合原系统,而且末敏弹系统效能参数更优,命中率更高。 展开更多
关键词 末敏弹 系统效能参数 贝叶斯正则化 混沌退火算法
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基于混沌模拟退火算法的BPNN模型的随机混沌系统辨识
2
作者 张静 《襄樊学院学报》 2006年第2期74-76,106,共4页
文章针对随机混沌系统辨识引入贝叶斯正则化方法的BPNN模型,使神经网络具有自适应性和推广能力;并交替使用贝叶斯正则化算法和混沌退火算法对网络参数进行优化,使系统具有最佳参数．以Logistic系统为例进行仿真分析,结果表明辨识模型不... 文章针对随机混沌系统辨识引入贝叶斯正则化方法的BPNN模型,使神经网络具有自适应性和推广能力;并交替使用贝叶斯正则化算法和混沌退火算法对网络参数进行优化,使系统具有最佳参数．以Logistic系统为例进行仿真分析,结果表明辨识模型不仅能够拟合原混沌系统,而且训练后的网络对含噪声的随机混沌系统有很好的辨识能力,精度良好．为下一步的设计控制器对混沌系统进行控制消除混沌,奠定了良好的基础． 展开更多
关键词 随机混沌系统 贝叶斯正则化 混沌退火算法
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基于混沌退火算法的非线性系统Fuzzy控制规则自调整
3
作者 张静 《制造业自动化》 北大核心 2005年第12期55-56,共2页
非线性系统模糊控制实际应用中存在控制精度和自适应能力问题,模糊控制规则的自调整和自寻优,是提高和改善模糊控制器性能重要手段。带有修正因子的控制规则能够根据误差E和误差变化EC自动产生规则,利用全局寻优的混沌模拟退火算法对修... 非线性系统模糊控制实际应用中存在控制精度和自适应能力问题,模糊控制规则的自调整和自寻优,是提高和改善模糊控制器性能重要手段。带有修正因子的控制规则能够根据误差E和误差变化EC自动产生规则,利用全局寻优的混沌模拟退火算法对修正因子优化,优化模糊规则;并引入综合考虑误差、误差绝对值时间、控制能量、超调诸因素的性能函数。非线性系统仿真实例说明该方法响应上升时间快,超调小提高了模糊控制器性能。 展开更多
关键词 非线性系统 模糊控制器 模糊规则优化 混沌退火算法
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