搜索结果: 1-15 共查到“控制理论 神经网络”相关记录28条 . 查询时间(0.222 秒)
基于小波神经网络PID的战车自适应巡航算法
小波神经网络 战车巡航算法 PID
2019/11/27
提出了一种由小波神经网络PID控制的自适应战车巡航算法，通过分析传统的神经网络PID算法在结构设计上的盲目性和误差过大，将小波变换融入神经网络，具有良好的函数逼近能力，有效避免局部最小值。实验结果表明，小波神经网络的输出平均误差控制在5°以内，平均误差和收敛速度明显优于传统的算法。
网格细胞到位置细胞的竞争型神经网络模型
海马结构 网格细胞 位置细胞 竞争型神经网络模型
2016/1/4
针对老鼠海马结构中网格细胞到位置细胞的信息传递问题, 构建网格细胞到位置细胞的竞争型神经网络模型. 在一维和二维环境中的仿真结果均符合生物学研究事实, 结果表明, 模型能够模拟齿状回和海马中位置细胞的放电特性, 可有效解释位置细胞位置野的形成机理.
结构自适应的半监督自组织过程神经网络
半监督学习 结构自适应 模式识别
2015/5/19
针对时域空间中模式识别、聚类分析和未标记样本的有效利用问题, 提出一种基于半监督学习的网络结构自适应的二维自组织过程神经网络模型和算法. 通过构建可度量时变样本间相似性的广义Fréchet 距离, 利用部分已标记动态样本的类别信息和过程特征, 采用奖励-惩罚更新规则, 根据网络学习目标函数, 对网络二维平面竞争层节点进行动态拆分或合并, 实现网络结构的自适应调整和样本的有效聚类. 仿真实验结果验证...
基于标准神经网络模型的非线性系统分布式无线网络化控制
分布式控制 非线性系统 无线控制网络 标准神经网络模型
2015/5/19
针对采用标准神经网络模型(SNNM) 描述的非线性系统, 提出一种基于无线控制网络(WCN) 的全分布式控制方法. 采用置信因子模拟WCN中无线通信链路的不确定性, 利用Lyapunov 理论和Lur’e 系统方法, 将无线网络化控制系统(WNCS) 的稳定性分析转化为一个具有线性矩阵不等式(LMI) 约束的凸优化问题; 使用CVX工具包求解该凸优化问题, 得到了保证闭环系统全局渐近稳定的WCN配...
基于Boltzmann 机神经网络认知机制的机器人趋光控制
移动机器人 趋光技能 认知机制 Boltzmann机
2015/5/19
针对移动机器人未知环境下的趋光控制问题, 模拟人或动物“感知-行动”认知机制, 对具有趋光特性的移动机器人进行设计, 提出一种基于Boltzmann 机神经网络的趋光控制方法. 该方法首先应用知识集对机器人趋光控制器的Boltzmann 机神经网络进行趋光训练; 然后应用Boltzmann 机神经网络的运行机制实现趋光控制. 仿真实验表明, 该方法能够提高机器人学习的控制精度.
针对重大工程结构振动控制系统传感器失效问题，提出了基于多路RBFNN的控制系统动力特性辨识及传感器故障检测方法，实现了重大工程结构控制系统传感器失效时的智能主动容错控制。通过把传感器反馈信号分解为多路信号进行系统辨识，实现反馈信号的分离，避免正常传感器与故障传感器之间的相互干扰；当传感器正常工作时，控制器按设定的控制算法确定控制力，当多路RBFNN检测到某个传感器失效时，控制系统将自动剔除该传感器...
传统的RBF(Radial Basis Function)神经元基函数通常把高斯类型与单一宽度作为每个神经元的激活函数,这些特性限制了网络神经元的性能,特别是在处理复杂的非线性建模问题上.为了克服这个限制,本文应用了具有类似RBF网络,但激活函数不同-超基函数HBF(Hyper Basis Function)的网络.结合RBF网络,分析了HBF网络的结构、基函数形式及基函数对网络的影响,利用决策树...
针对最新的生物DNA研究, 病毒中同一DNA碱基顺序可以编码出2 条或者3 条不同的多肽链. 在此基础上分析与模仿了重叠基因和重叠密码的机理, 得到一种新的基于重叠基因编码框架, 从而提高了问题求解的效率; 同时, 得到一种移码解读框架的DNA遗传算法(SDNA-GA) 计算模型, 并将其应用于一类广义隶属度型T-S 模糊神经网络控制器(GTS-FNNC) 的优化设计, 实现了GTS-FNNC 的...
对多层前向小世界神经网络的网络参数、权值修正策略以及网络结构进行改进, 提出一种基于层连优化的小世界神经网络的改进算法. 通过对比现有各种不同形式的小世界神经网络, 验证了上述改进的必要性. 仿真结果表明, 改进模型比现有小世界神经网络收敛速度更快, 逼近精度更高, 模型稳定性更强.
动态自适应模块化神经网络结构设计
模块化神经网络 数据驱动 时变系统 在线学习
2014/2/18
针对全连接前馈神经网络不能有效应对时变系统的问题, 提出一种动态自适应模块化神经网络结构. 该网络采用减法聚类算法在线辨识工况数据的空间分布, 利用RBF 神经元实现对数据样本空间的划分, 并结合模糊策略将不同子样本空间的数据动态分配给不同的子网络, 最后对各子网络的输出进行集成. 该模块化网络中子网络数量和子网络规模都能根据所学时变任务动态自适应调整. 通过对不同时变系统的预测表明了该网络能够有...
一种基于大脑皮层结构的侧抑制神经网络
仿生学 大脑皮层 侧抑制 人工神经网络
2014/2/26
借鉴仿生学原理, 基于大脑皮层结构提出一种新型侧抑制神经网络(S-LINN) 模型. 通过模拟大脑皮层内锥体神经元和抑制神经元的连接特点, 在多层结构的S-LINN 的不同层神经元之间引入跨越连接, 同时在隐含层内神经元之间进行信息的侧向抑制传输. 引入的两种连接机制有效地提高了网络处理问题的能力, 与其他网络相比能够以更精简的结构较好地解决实际问题. 通过对乳腺癌诊断数据集和异或问题的求解, 表...
针对无人机编队飞行时存在的气动耦合和外部干扰等影响因素, 提出基于“长-僚机”模式的神经网络自适
应逆控制器设计方法. 详细推导了气动耦合影响, 建立了完整的编队飞行非线性数学模型, 设计了非线性动态逆控制
律, 提出了改进的BP 神经网络算法, 自适应地逼近和在线补偿动态逆误差, 改善了控制效果, 并针对队形变换提出了
简单有效的设计思想. 仿真表明, 该控制器能有效实现编队队形的保持或变...
为解决自主水下航行器的变深控制问题, 提出一种基于反馈增益的反步控制方法. 首先, 通过设计控制器参数消除部分非线性项, 在保证系统稳定性的同时设计神经网络控制器来补偿纵倾运动中的模型不确定性; 然后, 通过自适应鲁棒控制器对神经网络的逼近误差予以消除, 以加快神经网络的收敛学习速度, 神经网络权值和逼近误差估计的学习律可由李雅普诺夫稳定性理论推导得出, 保证了闭环系统的一致最终有界性; 最后, ...