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用神经网络结构实现超磁致伸缩智能构件滑模控制被引量：10: 1; 作者赵章荣邬义杰 +2 位作者顾新建张雷王彬《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期778-786,共9页; 提出了一种利用超磁致伸缩材料(GMM)智能构件精密加工活塞异形孔的方法。采用一种神经网络前馈复合离散滑模变结构控制策略,实现GMM智能构件的精密位移控制,消除了GMM智能构件迟滞非线性的影响。将智能构件的输出位移及其变化率作为小... 展开更多; 关键词超磁致伸缩智能构件小脑模型神经网络(CMAC) 滑模变结构控制前馈补偿迟滞非线性; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种变步长CMAC的沉降NARMAX模型: 2; 作者王华秋《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1368-1371,1377,共5页; 为了提高氧化铝生产质量和降低能耗,分析了氧化铝沉降工艺中影响沉降过程的各种因素,采用小脑模型神经网络(CMAC)系统辨识的方法建立沉降系统的带外部输入的自回归滑移模型(ARMAX)。针对CMAC收敛性存在的问题,提出了基于变步长小脑模型... 展开更多; 关键词沉降带外部输入的自回归滑移变步长小脑模型神经网络系统辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模型逼近度和接受概率的一个变步长快速BP学习算法被引量：17: 3; 作者叶东毅《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第10期783-787,共5页; 本文给出模型逼近度的概念．在此基础上并利用模拟退火法的思想，提出了一个改进的变步长快速ＢＰ学习算法．数值结果表明该算法不仅明显地提高了ＢＰ网络的学习收敛速度，而且在一定程度上还能避免陷入局部极小．; 关键词 BP神经网络模型逼近度接受概率变步长学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

共母线开绕组永磁同步牵引电机改进级联模型预测控制: 4; 作者高锋阳吴银波 +4 位作者徐昊史志龙岳文瀚孙伟王高强《铁道科学与工程学报》北大核心 2025年第3期1254-1265,共12页; 为降低共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制开关频率和控制系统对电机参数依赖性,提出一种基于变步长自适应线性神经网络(Adaline)可调参数改进级联模型预测电流控制策略。首先,针对共母线开绕组永磁同步牵引电机... 展开更多; 关键词开绕组永磁同步牵引电机变步长自适应线性神经网络级联模型预测转矩脉动零轴电流参数分步辨识开关频率; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进CMAC在森林火焰识别中的应用被引量：3: 5; 作者王华秋刘轲《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期860-864,共5页; 由于传统火情识别存在的缺陷,提出一种基于双曲正割函数的变步长最小均方(LMS)算法的小脑模型神经网络(CMAC)森林火焰识别系统。通过分析火焰初期的一些静态和动态特性,对森林火焰进行初步识别。并在利用最优阈值搜寻法对图像进行分割... 展开更多; 关键词森林火焰最优阈值搜索法变步长小脑算术计算模型网络最小均方算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用神经网络结构实现超磁致伸缩智能构件滑模控制被引量：10: 1; 作者赵章荣邬义杰顾新建张雷王彬; 机构浙江大学现代制造工程研究所流体传动与控制国家重点实验室华北科技学院机电系; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期778-786,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.50575205) 国家"863"高技术研究发展计划资助项目(No.2006AA04Z233,2007AA04Z101) +1 种基金浙江省自然科学基金重点资助项目(No.Z1080537); 文摘提出了一种利用超磁致伸缩材料(GMM)智能构件精密加工活塞异形孔的方法。采用一种神经网络前馈复合离散滑模变结构控制策略,实现GMM智能构件的精密位移控制,消除了GMM智能构件迟滞非线性的影响。将智能构件的输出位移及其变化率作为小脑模型神经网络(CMAC)输入,构件的输入电流作为网络输出,利用CMAC在线自学习能力建立GMM智能构件的迟滞逆模型;通过离散滑模变结构控制器来消除神经网络的建模近似误差以及外界干扰。仿真结果表明,此控制策略能在线建立智能构件的迟滞逆模型,消除迟滞非线性的影响,控制误差降低到1.5%以内,可实现智能构件的精密位移控制。; 关键词超磁致伸缩智能构件小脑模型神经网络(CMAC) 滑模变结构控制前馈补偿迟滞非线性; Keywords giant magnetostrictive smart component CMAC neural network sliding mode variablestructure control feedforward compensation hysteresis nonlinearity; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP271.7 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种变步长CMAC的沉降NARMAX模型: 2; 作者王华秋; 机构重庆理工大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1368-1371,1377,共5页; 基金重庆市教委科学研究资助项目(KJ100805) 国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(10YJC870037); 文摘为了提高氧化铝生产质量和降低能耗,分析了氧化铝沉降工艺中影响沉降过程的各种因素,采用小脑模型神经网络(CMAC)系统辨识的方法建立沉降系统的带外部输入的自回归滑移模型(ARMAX)。针对CMAC收敛性存在的问题,提出了基于变步长小脑模型神经网络(CMAC)算法,通过双曲正割函数优化学习步长,提高了小脑模型神经网络算法的收敛速度和计算精度,进而优化了沉降槽密度ARMAX模型。仿真实验表明,该算法的ARMAX模型可以对沉降过程中的槽内密度进行准确识别,指导氧化铝的沉降生产操作。; 关键词沉降带外部输入的自回归滑移变步长小脑模型神经网络系统辨识; Keywords settlement auto-regressive moving average exogenous changed step CMAC system identification; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模型逼近度和接受概率的一个变步长快速BP学习算法被引量：17: 3; 作者叶东毅; 机构福州大学计算机科学系; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第10期783-787,共5页; 基金福建省自然科学基金; 文摘本文给出模型逼近度的概念．在此基础上并利用模拟退火法的思想，提出了一个改进的变步长快速ＢＰ学习算法．数值结果表明该算法不仅明显地提高了ＢＰ网络的学习收敛速度，而且在一定程度上还能避免陷入局部极小．; 关键词 BP神经网络模型逼近度接受概率变步长学习算法; Keywords BP neural networks,model approximation degree, acceptance probability, variable stepsize learning algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名共母线开绕组永磁同步牵引电机改进级联模型预测控制: 4; 作者高锋阳吴银波徐昊史志龙岳文瀚孙伟王高强; 机构兰州交通大学自动化与电气工程学院国网清水供电公司; 出处《铁道科学与工程学报》北大核心 2025年第3期1254-1265,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(52267004)。; 文摘为降低共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制开关频率和控制系统对电机参数依赖性,提出一种基于变步长自适应线性神经网络(Adaline)可调参数改进级联模型预测电流控制策略。首先,针对共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制造成开关频率高的原因进行分析,剔除高开关频率和高共模电压的电压矢量,优化备选电压矢量范围,对剩余电压矢量根据其对q轴电流作用效果分组组合寻优和分配作用时间;基于变步长自适应线性神经网络改进PI控制器,使得改进PI控制器兼顾快速性与超调;然后,分析共母线开绕组永磁同步牵引电机模型预测控制参数变化特性,构建系统变步长自适应线性神经网络参数辨识模型,对电机参数分步辨识,形成参数可调节级联模型预测控制;最后,对所提策略和三矢量级联模型预测电流控制进行稳态和动态半实物测试对比。结果表明:所提策略对转矩脉动、零轴电流、总谐波畸变率、开关频率、调速超调都具有很好的抑制效果,避免了传统模型预测控制的多目标代价函数中权重系数整定和参数辨识模型构建欠秩问题,对系统的控制性能有明显的提升作用。研究结果为进一步将共母线开绕组永磁同步牵引电机传动系统应用于机车牵引提供参考。; 关键词开绕组永磁同步牵引电机变步长自适应线性神经网络级联模型预测转矩脉动零轴电流参数分步辨识开关频率; Keywords open-winding permanent magnet synchronous traction motors variable step size adaptive linear neural network incremental cascade model predictions torque pulsation zero-sequence current parameter stepwise identification switching frequency; 分类号 TM351 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进CMAC在森林火焰识别中的应用被引量：3: 5; 作者王华秋刘轲; 机构重庆理工大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期860-864,共5页; 基金重庆市教委科学研究项目(KJ100805) 重庆市科委攻关项目(CSTC2009AC2068); 文摘由于传统火情识别存在的缺陷,提出一种基于双曲正割函数的变步长最小均方(LMS)算法的小脑模型神经网络(CMAC)森林火焰识别系统。通过分析火焰初期的一些静态和动态特性,对森林火焰进行初步识别。并在利用最优阈值搜寻法对图像进行分割处理的基础上,提取出相应的特征向量,作为改进CMAC的输入,利用神经网络进行森林火焰检测与识别。实验仿真表明,能对火焰进行准确、有效的判别。; 关键词森林火焰最优阈值搜索法变步长小脑算术计算模型网络最小均方算法; Keywords forest fire optimal threshold search method variable step Cerebella Model Articulation Controller （CMAC） network Least Mean Square （LMS） algorithm; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	用神经网络结构实现超磁致伸缩智能构件滑模控制	赵章荣邬义杰顾新建张雷王彬	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种变步长CMAC的沉降NARMAX模型	王华秋	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于模型逼近度和接受概率的一个变步长快速BP学习算法	叶东毅	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	1996	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	共母线开绕组永磁同步牵引电机改进级联模型预测控制	高锋阳吴银波徐昊史志龙岳文瀚孙伟王高强	《铁道科学与工程学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	改进CMAC在森林火焰识别中的应用	王华秋刘轲	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料