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基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识被引量：1: 1; 作者王丽娇《航天控制》 CSCD 北大核心 2011年第5期15-21,共7页; 针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定。同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回... 展开更多; 关键词全系数自适应控制器对角回归神经网络自整定特征模型辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

在线优化参数的神经网络预测监督控制: 2; 作者侯小秋《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2024年第2期38-44,共7页; 使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提... 展开更多; 关键词神经网络监督控制非线性系统线性PID控制全格式动态线性化方法对角回归神经网络非线性递推最小二乘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DRNN神经网络的挖掘机伺服系统参数辨识被引量：6: 3; 作者黎波严骏 +2 位作者郭刚钱海波张梅军《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2013年第1期75-78,共4页; 为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统Jacobian信息,将实测信息代入含Jacobian信息... 展开更多; 关键词挖掘机电液伺服系统对角回归神经网络 Jacobian信息参数辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

神经网络方法在舰船姿态运动预报中的应用研究被引量：3: 4; 作者丰雁郑凤婷《舰船科学技术》北大核心 2016年第2X期10-12,共3页; 将神经网络应用于舰船姿态运动预报中,利用带有延迟反馈的回归神经网络的暂态、学习效率高、动态映射等优点,提出多输入单输出简化的对角回归神经网络,并给出舰船姿态运动预报模型。在此基础上进行算法收敛性的说明。最后采集15个样本,... 展开更多; 关键词舰船姿态运动预报对角回归神经网络非线性系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DRNN的纸机定量水分解耦控制仿真分析被引量：4: 5; 作者周炜胡慕伊《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期72-74,共3页; 针对抄纸过程中具有的强耦合、大时滞特点,提出了一种自适应的PID解耦控制方法,利用对角回归神经网络(DRNN)来辨识系统模型,通过对PID控制器参数进行调整,实现多变量解耦控制。对纸机定量、水分控制系统的仿真研究结果表明:该方法具有... 展开更多; 关键词定量水分解耦控制对角回归神经网络(DRNN); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DRNN的多回路参数在线自整定控制解耦算法被引量：4: 6; 作者肖宏启《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第12期115-119,共5页; 提出了一种基于DRNN解耦的控制参数在线自整定控制算法。分析了关联耦合回路控制中存在的问题,推导了基于DRNN解耦的控制参数在线自整定算法。以某军用弹药仓库库房的温、湿度高精度控制为例,借助仿真验证了采用前馈补偿的DRNN解耦可消... 展开更多; 关键词耦合变量关联耦合回路控制参数自整定对角回归神经网络解耦控制算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合改进布谷鸟搜索算法和DRNN的非线性系统辨识: 7; 作者朱笑花王宇野《陕西科技大学学报》 CAS 2018年第5期159-164,168,共7页; 针对非线性系统的辨识问题,引入了对角回归神经网络模型.为了对辨识模型进行优化,设计了一种新的杂交操作策略,并将该策略引入到布谷鸟搜索中,获得改进的布谷鸟搜索算法(hCS).通过对12个典型测试函数的数值寻优实验,结果表明,所提出的... 展开更多; 关键词布谷鸟搜索算法杂交操作策略对角回归神经网络非线性系统辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识被引量：1: 1; 作者王丽娇; 机构北京控制工程研究所空间智能控制技术重点实验室; 出处《航天控制》 CSCD 北大核心 2011年第5期15-21,共7页; 文摘针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定。同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整。对闭环回路的仿真结果表明,基于神经网络辨识和整定的全系数自适应控制回路比传统的全系数自适应控制回路具有更强的自适应性和抗干扰能力,响应速度更快,系统鲁棒性更强。; 关键词全系数自适应控制器对角回归神经网络自整定特征模型辨识; Keywords All-coefficients adaptive controller DRNN Self-adjusting Characteristics model Identifica-tion; 分类号 V418 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名在线优化参数的神经网络预测监督控制: 2; 作者侯小秋; 机构黑龙江科技大学电气与控制工程学院; 出处《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2024年第2期38-44,共7页; 文摘使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提出了改进的控制目标函数。依据非线性递推最小二乘法在线优化了PID控制参数和对角回归神经网络的连接权。当系统控制误差大于一定值时,重置PID控制参数。最后提出了在线优化参数的神经网络预测监督控制,克服了已有的神经网络监督控制存在建模难的问题。仿真研究结果表明控制算法的响应具有理想性能。; 关键词神经网络监督控制非线性系统线性PID控制全格式动态线性化方法对角回归神经网络非线性递推最小二乘法; Keywords neural network supervised control nonlinear system linear PID control full from dynamic linearization diagonal regression neural network nonlinearity recursive least squares method; 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

题名基于DRNN神经网络的挖掘机伺服系统参数辨识被引量：6: 3; 作者黎波严骏郭刚钱海波张梅军; 机构解放军理工大学野战工程学院; 出处《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2013年第1期75-78,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(51175511); 文摘为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统Jacobian信息,将实测信息代入含Jacobian信息与待辨识参数的线性方程,利用最小二乘法求得未知参数。实验表明,辨识模型能从初始阶段的微小误差逐渐地逼近实际系统,所提出的方法能有效辨识系统参数。; 关键词挖掘机电液伺服系统对角回归神经网络 Jacobian信息参数辨识; Keywords excavator electro-hydraulic servo system DRNN Jacobian information parameter identification; 分类号 TP11 [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

题名神经网络方法在舰船姿态运动预报中的应用研究被引量：3: 4; 作者丰雁郑凤婷; 机构商丘职业技术学院; 出处《舰船科学技术》北大核心 2016年第2X期10-12,共3页; 基金河南软科学研究计划资助项目(132400410784); 文摘将神经网络应用于舰船姿态运动预报中,利用带有延迟反馈的回归神经网络的暂态、学习效率高、动态映射等优点,提出多输入单输出简化的对角回归神经网络,并给出舰船姿态运动预报模型。在此基础上进行算法收敛性的说明。最后采集15个样本,通过分析样本的平均误差、均方误差和相对误差来说明本文所此采用的算法对舰船纵摇姿态的预报结果有效。为提高预报精度需要将船舶受到的外界干扰融合到模型中,从而可得到理想的预报效果。; 关键词舰船姿态运动预报对角回归神经网络非线性系统; Keywords ship attitude motion forecasts diagonal recurrent neural network nonlinear system; 分类号 U674.70 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DRNN的纸机定量水分解耦控制仿真分析被引量：4: 5; 作者周炜胡慕伊; 机构南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室; 出处《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期72-74,共3页; 基金江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(200909); 文摘针对抄纸过程中具有的强耦合、大时滞特点,提出了一种自适应的PID解耦控制方法,利用对角回归神经网络(DRNN)来辨识系统模型,通过对PID控制器参数进行调整,实现多变量解耦控制。对纸机定量、水分控制系统的仿真研究结果表明:该方法具有较快的系统响应和抗干扰能力,较好地解决了定量和水分之间的耦合作用。; 关键词定量水分解耦控制对角回归神经网络(DRNN); Keywords basis weight moisture decoupling control diagonal recurrent neural network（DRNN）; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TS736.4 [轻工技术与工程—制浆造纸工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DRNN的多回路参数在线自整定控制解耦算法被引量：4: 6; 作者肖宏启; 机构贵州航天职业技术学院计算机科学系; 出处《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第12期115-119,共5页; 文摘提出了一种基于DRNN解耦的控制参数在线自整定控制算法。分析了关联耦合回路控制中存在的问题,推导了基于DRNN解耦的控制参数在线自整定算法。以某军用弹药仓库库房的温、湿度高精度控制为例,借助仿真验证了采用前馈补偿的DRNN解耦可消除关联控制通道间影响,通过解耦后的各个控制通道间几乎互不影响,在解耦的同时完成控制参数的自整定。研究结果表明,对于关联耦合回路,采用基于DRNN的解耦控制算法是合理、可行和有效的。; 关键词耦合变量关联耦合回路控制参数自整定对角回归神经网络解耦控制算法; Keywords coupling variables correlation coupling loop control parameter online auto-tuning diagonal regression neural network decoupling control 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

题名融合改进布谷鸟搜索算法和DRNN的非线性系统辨识: 7; 作者朱笑花王宇野; 机构闽南师范大学物理与信息工程学院; 出处《陕西科技大学学报》 CAS 2018年第5期159-164,168,共7页; 基金福建省自然科学基金项目(2018J01554) 福建省中青年教师教育科研项目(JAT160285); 文摘针对非线性系统的辨识问题,引入了对角回归神经网络模型.为了对辨识模型进行优化,设计了一种新的杂交操作策略,并将该策略引入到布谷鸟搜索中,获得改进的布谷鸟搜索算法(hCS).通过对12个典型测试函数的数值寻优实验,结果表明,所提出的算法与基本的布谷鸟算法相比,其解的精度有了明显的提高.将所提出的算法用于2个非线性系统神经网络辨识模型的优化,仿真结果表明hCS优化的模型拟合精度更高.; 关键词布谷鸟搜索算法杂交操作策略对角回归神经网络非线性系统辨识; Keywords cuckoo search algorithm hybrid operation strategy diagonal recurrent neural network （DRNN） identification of nonlinear system; 分类号 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识	王丽娇	《航天控制》 CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	在线优化参数的神经网络预测监督控制	侯小秋	《陕西理工大学学报（自然科学版）》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于DRNN神经网络的挖掘机伺服系统参数辨识	黎波严骏郭刚钱海波张梅军	《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心	2013	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	神经网络方法在舰船姿态运动预报中的应用研究	丰雁郑凤婷	《舰船科学技术》北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于DRNN的纸机定量水分解耦控制仿真分析	周炜胡慕伊	《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心	2010	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于DRNN的多回路参数在线自整定控制解耦算法	肖宏启	《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	融合改进布谷鸟搜索算法和DRNN的非线性系统辨识	朱笑花王宇野	《陕西科技大学学报》 CAS	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料