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基于混合学习算法的RBF神经网络主蒸汽温度控制
被引量：
6
1
作者
王杰
姜国强
王栓
《热力发电》
CAS
北大核心
2009年第2期28-31,36,共5页
针对火电厂主蒸汽温度的大迟延、模型不确定性特点,提出一种使用径向基(RBF)神经网络整定PID串级主蒸汽温度控制策略。采用一种最近邻聚类法和梯度下降法相结合的混合学习算法构造RBF神经网络,在线辨识被控对象并对PID主控制器参数进行...
针对火电厂主蒸汽温度的大迟延、模型不确定性特点,提出一种使用径向基(RBF)神经网络整定PID串级主蒸汽温度控制策略。采用一种最近邻聚类法和梯度下降法相结合的混合学习算法构造RBF神经网络,在线辨识被控对象并对PID主控制器参数进行在线调整。仿真结果表明,基于混合学习算法的RBF神经网络PID控制器具有控制精度高、响应速度快的优点,系统动态品质优于常规算法的RBF神经网络PID控制。
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关键词
火电厂
主蒸汽温度
控制
最近邻聚类法
梯度下降
法
混合学习算
法
RBF神经网络
PID
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职称材料
基于径向基函数神经网络的并联机器人运动学正问题
被引量：
13
2
作者
宋伟刚
张国伟
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期386-389,共4页
以一般形式的Stewart型并联机器人为例,由机器人的位置反解问题引出机器人运动学正解问题,在分析BP网络与径向基函数网络的特点基础上,采用基于径向基函数神经网络的算法,利用最近邻聚类方法获得径向基函数中心,求解并联机器人运动学正...
以一般形式的Stewart型并联机器人为例,由机器人的位置反解问题引出机器人运动学正解问题,在分析BP网络与径向基函数网络的特点基础上,采用基于径向基函数神经网络的算法,利用最近邻聚类方法获得径向基函数中心,求解并联机器人运动学正解问题·通过对训练样本的学习,确定神经网络权系数,能够准确地求解并联机器人的位置和姿态,算法具有运算简单,求解效果好等特点·同Newton Raphson算法比较,能获得相同的效果且位置和姿态误差近似恒定,而神经网络算法避免迭代初值及额定循环次数的影响·因此该方法可作为并联机构系统运动学轨迹跟踪控制的运动学模型辨识器·
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关键词
径向基函数
神经网络
运动学正解
并联机器人
最近邻聚类法
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职称材料
基于IRBF的草原环境污染物预测模型
3
作者
马占飞
江凤月
+1 位作者
李克见
巩传胜
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第9期2599-2605,共7页
综合考虑传统RBF模型在污染物预测中容易出现参数学习不足、泛化能力低下等问题,构建基于IRBF网络的草原环境污染物预测模型。利用均值思想,通过最近邻聚类之后每个类的平均值作为新的聚类中心,对中心参数进行改进,利用共轭梯度下降法优...
综合考虑传统RBF模型在污染物预测中容易出现参数学习不足、泛化能力低下等问题,构建基于IRBF网络的草原环境污染物预测模型。利用均值思想,通过最近邻聚类之后每个类的平均值作为新的聚类中心,对中心参数进行改进,利用共轭梯度下降法优化RBF网络的权值参数。实验结果表明,IRBF网络模型相比传统的RBF和BP网络模型,预测误差得到大幅度降低,在检测性能上有明显提高,对神经网络应用于草原污染物预测进行了有效探索。
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关键词
草原环境
径向基函数
污染物预测
共轭梯度下降
法
最近邻聚类法
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职称材料
题名
基于混合学习算法的RBF神经网络主蒸汽温度控制
被引量：
6
1
作者
王杰
姜国强
王栓
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《热力发电》
CAS
北大核心
2009年第2期28-31,36,共5页
基金
河南省杰出人才创新基金项目(074200510013)
河南省教育厅自然科学基金项目(2007520048)。
文摘
针对火电厂主蒸汽温度的大迟延、模型不确定性特点,提出一种使用径向基(RBF)神经网络整定PID串级主蒸汽温度控制策略。采用一种最近邻聚类法和梯度下降法相结合的混合学习算法构造RBF神经网络,在线辨识被控对象并对PID主控制器参数进行在线调整。仿真结果表明,基于混合学习算法的RBF神经网络PID控制器具有控制精度高、响应速度快的优点,系统动态品质优于常规算法的RBF神经网络PID控制。
关键词
火电厂
主蒸汽温度
控制
最近邻聚类法
梯度下降
法
混合学习算
法
RBF神经网络
PID
Keywords
thermal power plant
main steam temperature
control
nearest neighbor- clustering method
gradient descent method
hybrid learning algorithm
RBF neural network
PID
分类号
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于径向基函数神经网络的并联机器人运动学正问题
被引量：
13
2
作者
宋伟刚
张国伟
机构
东北大学机械工程与自动化学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期386-389,共4页
基金
辽宁省普通高校优秀青年骨干教师基金资助项目.
文摘
以一般形式的Stewart型并联机器人为例,由机器人的位置反解问题引出机器人运动学正解问题,在分析BP网络与径向基函数网络的特点基础上,采用基于径向基函数神经网络的算法,利用最近邻聚类方法获得径向基函数中心,求解并联机器人运动学正解问题·通过对训练样本的学习,确定神经网络权系数,能够准确地求解并联机器人的位置和姿态,算法具有运算简单,求解效果好等特点·同Newton Raphson算法比较,能获得相同的效果且位置和姿态误差近似恒定,而神经网络算法避免迭代初值及额定循环次数的影响·因此该方法可作为并联机构系统运动学轨迹跟踪控制的运动学模型辨识器·
关键词
径向基函数
神经网络
运动学正解
并联机器人
最近邻聚类法
Keywords
radial basic function(RBF)
neural network
direct kinematic problem
parallel manipulator
nearest neighbor-clustering algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于IRBF的草原环境污染物预测模型
3
作者
马占飞
江凤月
李克见
巩传胜
机构
内蒙古科技大学包头师范学院计算机系
内蒙古科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第9期2599-2605,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61762071、61163025)
内蒙古自治区自然科学基金项目(2019MS06037、2016MS0614)
内蒙古自治区高等学校科学研究基金项目(NJZY17287、NJZY201)。
文摘
综合考虑传统RBF模型在污染物预测中容易出现参数学习不足、泛化能力低下等问题,构建基于IRBF网络的草原环境污染物预测模型。利用均值思想,通过最近邻聚类之后每个类的平均值作为新的聚类中心,对中心参数进行改进,利用共轭梯度下降法优化RBF网络的权值参数。实验结果表明,IRBF网络模型相比传统的RBF和BP网络模型,预测误差得到大幅度降低,在检测性能上有明显提高,对神经网络应用于草原污染物预测进行了有效探索。
关键词
草原环境
径向基函数
污染物预测
共轭梯度下降
法
最近邻聚类法
Keywords
grassland environment
radial basis function
pollutant prediction
conjugate gradient descent
nearest neighbor clustering
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合学习算法的RBF神经网络主蒸汽温度控制
王杰
姜国强
王栓
《热力发电》
CAS
北大核心
2009
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于径向基函数神经网络的并联机器人运动学正问题
宋伟刚
张国伟
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于IRBF的草原环境污染物预测模型
马占飞
江凤月
李克见
巩传胜
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
0
在线阅读
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职称材料
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