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模糊CMAC神经网络控制系统及混合学习算法 被引量:5
1
作者 程启明 王勇浩 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期216-221,共6页
针对CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力。... 针对CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力。讨论了这种控制器的混合学习算法,即先采用混沌算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整,并推导了变形Elmam网络的系统辨识算法。对电厂锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此控制器及其学习算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模糊cmac神经网络 混合学习算法 混沌优化算法 变形Elmam网络 主汽温
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一类非线性系统的自组织模糊CMAC神经网络自适应重构跟踪控制 被引量:2
2
作者 王源 胡寿松 吴庆宪 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期70-72,77,共4页
提出了一种非线性系统的自组织模糊CMAC(SOFCMAC)神经网络自适应重构跟踪控制方法 ,首先通过构造增广系统 ,设计出线性渐近跟踪控制器 ,然后采用SOFCMAC神经网络在线重构系统的非线性特性 ,以消除非线性特性引起的系统误差 ,可保证非线... 提出了一种非线性系统的自组织模糊CMAC(SOFCMAC)神经网络自适应重构跟踪控制方法 ,首先通过构造增广系统 ,设计出线性渐近跟踪控制器 ,然后采用SOFCMAC神经网络在线重构系统的非线性特性 ,以消除非线性特性引起的系统误差 ,可保证非线性系统闭环稳定并使系统输出跟踪期望输出 . 展开更多
关键词 非线性系统 自组织模糊cmac神经网络 自适应重构跟踪控制 预测控制 仿真 自适应控制 学习算法
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挖掘机器人轨迹的模糊CMAC神经网络控制 被引量:1
3
作者 戴群亮 贾培发 王家廞 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期377-380,共4页
在对挖掘机器人工作装置动力学分析的基础上,为克服多变量、强耦合及负载扰动对轨迹控制系统的影响,提出了模糊CMAC神经网络与常规控制相结合的控制方法,使神经网络逼近挖掘机器人工作装置逆动力学模型,很好地解决了轨迹控制的问题。利... 在对挖掘机器人工作装置动力学分析的基础上,为克服多变量、强耦合及负载扰动对轨迹控制系统的影响,提出了模糊CMAC神经网络与常规控制相结合的控制方法,使神经网络逼近挖掘机器人工作装置逆动力学模型,很好地解决了轨迹控制的问题。利用MATLAB进行仿真研究,结果表明该控制方法具有较高的控制精度和鲁棒性,满足挖掘机器人轨迹控制的要求。 展开更多
关键词 挖掘机器人 模糊cmac神经网络 轨迹控制
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一种模糊CMAC神经网络 被引量:50
4
作者 邓志东 孙增圻 张再兴 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第3期288-294,共7页
提出了一种模糊CMAC(小脑模型关节控制器)神经网络,它由输入层、模糊化层、模糊相联层、模糊后相联层与输出层等5层节点组成,具有与CMAC相似的单层连接权,可通过BP算法学习推论参数或模糊规则.给出了网络的连接结构与... 提出了一种模糊CMAC(小脑模型关节控制器)神经网络,它由输入层、模糊化层、模糊相联层、模糊后相联层与输出层等5层节点组成,具有与CMAC相似的单层连接权,可通过BP算法学习推论参数或模糊规则.给出了网络的连接结构与学习算法,并将其应用于函数逼近问题中仿真结果验证了该方法较之CMAC的优越性. 展开更多
关键词 神经网络 模糊逻辑 函数逼近
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模糊CMAC神经网络用于MIMO非线性系统的反馈线性化 被引量:7
5
作者 张友安 陈善本 +1 位作者 周绍磊 杨涤 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期107-109,共3页
针对一类多输入多输出(MIMO)连续时间非线性系统,应用模糊CMAC神经网络,给出一种状态反馈控制器,用于使状态反馈可线性化的未知的非线性动态系统获得要求的跟踪性能.在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论严格地证明了闭环系统... 针对一类多输入多输出(MIMO)连续时间非线性系统,应用模糊CMAC神经网络,给出一种状态反馈控制器,用于使状态反馈可线性化的未知的非线性动态系统获得要求的跟踪性能.在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论严格地证明了闭环系统内的所有信号为一致最终有界(UUB). 展开更多
关键词 MIMO 非线性系统 反馈线性化 模糊CMA 神经网络
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基于模糊CMAC神经网络的机械手的控制 被引量:2
6
作者 张灵 章云 +1 位作者 杨宜民 陈璟华 《机床与液压》 北大核心 2003年第3期41-43,共3页
本文先介绍了一种基于Takagi型模糊推理方法的模糊CMAC神经网络及研究了其算法 ,进而提出了一种基于上述网络的机械手轨迹跟踪控制的新方案。
关键词 cmac 神经网络 轨迹跟踪
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电液位置伺服系统的模糊CMAC神经网络控制研究 被引量:2
7
作者 蒋志明 韩崇伟 林廷圻 《机床与液压》 北大核心 2000年第4期53-54,36,共3页
本文提出了一种模糊CMAC神经网络的结构和算法。该网络通过权系数的在线学习 ,实现修正模糊逻辑。将此网络作为前馈补偿单元 ,与PD控制器一起构成一种自学习控制器 ,并对带有未知负载干扰的某电液位置系统进行动态仿真。结果表明 。
关键词 电液位置系统 cmac神经网络 模糊控制
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模糊CMAC神经网络用于SISO非线性系统的反馈线性化
8
作者 张友安 杨旭 +1 位作者 崔平远 杨涤 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期14-17,共4页
将模糊CMAC(小脑模型关节控制器)神经网络用于一类单输入单输出(SISO)连续时间非线性系统的反馈线性化。控制器由基于两个模糊CMAC神经网络的状态反馈线性化部分和一个用于使控制幅度有界的鲁棒控制部分所组成.在很弱的假设条件下... 将模糊CMAC(小脑模型关节控制器)神经网络用于一类单输入单输出(SISO)连续时间非线性系统的反馈线性化。控制器由基于两个模糊CMAC神经网络的状态反馈线性化部分和一个用于使控制幅度有界的鲁棒控制部分所组成.在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论严格地证明了闭环系统内的所有信号为UUB(一致最终有界).本方法特别适合于实时控制. 展开更多
关键词 反馈线性化 cmac 模糊神经网络 非线性系统
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模糊CMAC神经网络在潜艇深度及纵倾控制中的应用 被引量:4
9
作者 施小成 徐箭雨 +1 位作者 陈强 边信黔 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2004年第1期13-18,共6页
潜艇近水面运动情况下的深度及纵倾控制问题是一种非线性控制问题,潜艇自身质量及航速的变化、以及外界不规则海浪使得控制系统难于设计.一种称为模糊CMAC的特殊神经网络被用于补偿潜艇动态模型的非线性部分,基于李雅普诺夫原理而推导... 潜艇近水面运动情况下的深度及纵倾控制问题是一种非线性控制问题,潜艇自身质量及航速的变化、以及外界不规则海浪使得控制系统难于设计.一种称为模糊CMAC的特殊神经网络被用于补偿潜艇动态模型的非线性部分,基于李雅普诺夫原理而推导出的在线学习算法用于更新FCMAC的权值.仿真结果表明,此控制策略能较好地解决控制系统中模型非线性部分的影响,在较大的工况变化范围内保持良好的控制性能. 展开更多
关键词 Fcmac神经网络 模糊推理系统 潜艇 运动控制 非线性控制 鲁棒控制 深度 纵倾控制
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新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性(英文) 被引量:9
10
作者 王士同 J.F.Baldwin T.P.Martin2 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期816-821,共6页
基于 J.F.Baldwin等人提出的 mass- assignment理论 ,提出了新的基于 mass- assignment的模糊 CMAC神经网络 ,接着研究了其学习规则 .理论研究结果揭示出 ,此新模糊 CMAC是一个全局逼近器 ,并且具有学习收敛性 .故此新模糊 CMAC有非常... 基于 J.F.Baldwin等人提出的 mass- assignment理论 ,提出了新的基于 mass- assignment的模糊 CMAC神经网络 ,接着研究了其学习规则 .理论研究结果揭示出 ,此新模糊 CMAC是一个全局逼近器 ,并且具有学习收敛性 .故此新模糊 CMAC有非常重要的应用潜力 . 展开更多
关键词 模糊cmac 学习规则 mass-assignment理论 学习收敛性 神经网络
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制 被引量:1
11
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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基于模糊神经网络-粒子群优化算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法
12
作者 黎卫国 马丽娟 +4 位作者 张长虹 杨旭 李明洋 肖曦 王潇 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(F... 电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)-粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法,标准PSO算法用于优化电机直驱操动机构中永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)控制系统的速度环PI(Proportional integral,PI)参数,而FNN算法用于优化PSO算法中的惯性权重。首先,建立PMSM数学模型,并分析速度环PI控制器参数设计方法;其次,基于标准PSO算法对电机直驱操动机构中PMSM控制系统速度环PI控制器参数优化进行分析;随后,结合FNN算法对标准PSO算法中的惯性权重进行优化;最终,通过试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,该方法能够提高电机直驱操动机构控制系统速度环性能,为电机直驱操动机构在面对系统惯量变化时的控制性能提升提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 高压断路器 操动机构 模糊神经网络 粒子群算法
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基于模糊推理和Jordan神经网络的磁悬浮球位置补偿控制研究
13
作者 李孝茹 陈士松 黄之文 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期299-308,共10页
针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制... 针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制框架。基础控制模块采用适应性强的PID控制器;JNN控制模块实现磁悬浮球系统的在线辨识与补偿;FI模块动态调整神经网络控制器的输出,以抑制欠训练JNN带来的不确定性影响。实验结果表明,与传统神经网络补偿控制方法相比,在跟踪阶跃信号和方波信号时,超调量分别减小了39.79%和60.61%,调节时间分别减小了19.52%和48.47%。该方法在保证稳态精度的同时,显著提升了控制系统的动态性能。 展开更多
关键词 模糊推理 Jordan神经网络 位置补偿控制 磁悬浮球
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模糊神经网络下船舶舱室照明亮度调节方法
14
作者 海光美 夏乃兵 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期84-88,共5页
船舶舱室照明系统会受到多种因素的影响,这些因素往往具有模糊性和不确定性,传统神经网络不具备有效处理上述问题的能力,因此,提出模糊神经网络下船舶舱室照明亮度自动调节方法。采集船舶舱室亮度数据,利用自适应加权算法得到清洗后亮... 船舶舱室照明系统会受到多种因素的影响,这些因素往往具有模糊性和不确定性,传统神经网络不具备有效处理上述问题的能力,因此,提出模糊神经网络下船舶舱室照明亮度自动调节方法。采集船舶舱室亮度数据,利用自适应加权算法得到清洗后亮度数据,并通过余弦定律获得各角度照明亮度。将得到的亮度参数输入至模糊神经网络中进行模糊化处理,转换为模糊语言变量,根据专家知识或经验建立模糊规则库,并根据输入的模糊语言变量和模糊规则库进行模糊推理,得到模糊输出,将模糊输出转换为具体的亮度调节值,通过去模糊化后的输出值调节船舶舱室的照明亮度。实验结果证明所提方法能够完成船舶舱室照明亮度的自动调节,保证舱室内照明亮度的舒适度。 展开更多
关键词 模糊神经网络 船舶舱室 照明亮度 自动调节 余弦定律
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量:2
15
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊PID控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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结合BP神经网络和毕达哥拉斯模糊数的工业机器人系统的可靠性分配
16
作者 徐闽军 董秋仙 +3 位作者 刘汝良 刘君 夏辰光 方笑婕 《机械强度》 北大核心 2025年第8期131-140,共10页
为确保工业机器人实现可靠性目标,可靠性分配是其制造设计阶段需要完成的任务。根据工业机器人结构复杂、不确定度高、样品少且组成零件间具有失效相关性的特点,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和毕达哥拉斯模糊数... 为确保工业机器人实现可靠性目标,可靠性分配是其制造设计阶段需要完成的任务。根据工业机器人结构复杂、不确定度高、样品少且组成零件间具有失效相关性的特点,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和毕达哥拉斯模糊数(Pythagorean Fuzzy Number,PFN)的工业机器人系统的可靠性分配方法,使用Copula函数建立系统可靠性模型,将工业机器人的故障分为系统级、子系统级和部件级3个层次,通过使用BP神经网络,将系统可靠性、子系统结构重要度和子系统复杂度作为输入变量,完成系统级到子系统级的可靠性分配;引入PFN对重要程度、环境条件、技术水平、可维修性、费用灵敏度、复杂性6个影响因素进行评分,从而构造分配权重,完成子系统级到部件级的可靠性分配。结果表明,该方法可以实现可靠性目标,并保证了可靠性的增长。 展开更多
关键词 可靠性分配 工业机器人 COPULA函数 BP神经网络 毕达哥拉斯模糊
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模糊综合评价-BP神经网络在电气火灾风险评估中的应用 被引量:7
17
作者 徐晓楠 宁鑫 +2 位作者 朱远鹏 高鹏 张怡 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空... 我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空间因素及人为因素4个方面选取10个定量指标、9个定性指标构建电气火灾风险评估指标体系;然后,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法计算指标静态权重并进行动态加权;其次,参照低压线路运行工况选取符合实际工况的指标参数进行模糊综合评价,获得训练数据集;最后,构建BP神经网络模型对数据集进行训练,形成风险评估模型。经训练结果分析和试验验证,采用该方法建立的评估模型可行且预测结果合理、可靠,可为电气线路的实时火灾风险评估提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 电气火灾 风险评估 动态加权 模糊综合评价 BP神经网络
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基于模糊评价-BP神经网络的煤炭地下气化选址模型研究——以新疆阜康矿区为例
18
作者 蔚雨 杨曙光 +8 位作者 张娜 李鑫 王海超 桑树勋 曾志伟 田继军 来鹏 陶建 刘韫碹 《煤炭学报》 北大核心 2025年第8期3830-3842,共13页
煤炭地下气化(Underground Coal Gasification,UCG)技术作为我国天然气增储升产的战略替代方案,其安全高效开发高度依赖于精准的地质评价与选址,但传统UCG选址方法主观性强、时效性差。针对上述问题,以新疆阜康矿区26个煤矿的162组煤层... 煤炭地下气化(Underground Coal Gasification,UCG)技术作为我国天然气增储升产的战略替代方案,其安全高效开发高度依赖于精准的地质评价与选址,但传统UCG选址方法主观性强、时效性差。针对上述问题,以新疆阜康矿区26个煤矿的162组煤层数据为研究对象,在全面总结前人概括的UCG地质影响因素基础上,构建了涵盖建炉可行性、过程易控性等4项一级指标;井壁稳定性、轨迹可控性等9项二级指标和坚固性系数、煤层厚度等30项三级指标的评价指标体系;同时利用层次分析法和模糊评价法对各组煤层进行了综合地质评价,识别出了各煤矿中具备UCG开发潜力的最有利煤层;基于各组煤层的评价结果,引入BP神经网络构建了模糊评价-BP神经网络UCG选址模型;最终为验证模型的可靠性与高效性,进一步选取阜康矿区康龙煤矿作为典型案例进行实证分析。结果表明:煤层厚度(权重占比17.99%)、煤层倾角(7.33%)、褶皱复杂程度(7.26%)等地质因素是影响UCG选址的关键指标;35-36号煤在研究区UCG有利煤层中占比最大,达19.23%;模糊评价-BP神经网络模型通过输入标准化的地质参数数据,可快速生成选址适宜性评估结果,实现对其他复杂地质条件的空白评价区域进行快速准确的UCG选址。研究结果有望丰富UCG选址体系与选址方法,并为新疆难开采煤炭资源的清洁开发提供思路。 展开更多
关键词 煤炭地下气化 模糊综合评价 BP神经网络 阜康矿区 机器学习
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某扫雷器的模糊神经网络控制
19
作者 李勃 高强 +2 位作者 李佳帅 肖顺志 朱新向 《兵工自动化》 北大核心 2025年第8期78-82,93,共6页
针对爆破扫雷器电液伺服系统参数不确定、时变性等问题,利用模糊控制鲁棒性和神经网络自适应能力强的特点,设计模糊控制与神经网络相结合的控制策略。建立扫雷器电液伺服系统的数学模型,分析模糊神经网络控制器的结构,采用遗传算法和共... 针对爆破扫雷器电液伺服系统参数不确定、时变性等问题,利用模糊控制鲁棒性和神经网络自适应能力强的特点,设计模糊控制与神经网络相结合的控制策略。建立扫雷器电液伺服系统的数学模型,分析模糊神经网络控制器的结构,采用遗传算法和共轭梯度法优化学习算法;在Simulink中建立控制系统模型,对比传统PID控制器、模糊神经网络控制器和遗传算法与共轭梯度优化的模糊神经网络控制器性能。仿真结果表明:优化后的控制器具有较快的响应速度、较强的鲁棒性与稳定性。 展开更多
关键词 电液伺服系统 模糊神经网络 遗传算法
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基于非降阶法的模糊惯性神经网络的固定时间同步
20
作者 陈腾 戴厚平 龙常青 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第10期1990-1998,共9页
截止目前,关于惯性神经网络的固定时间同步分析大都采用变量代换将其进行降阶处理,这种降阶法虽然有效,但增加了系统维数,消除了惯性项对系统的影响.因此,基于非降阶的方法,本文研究了一类时滞模糊惯性神经网络的固定时间同步控制问题.... 截止目前,关于惯性神经网络的固定时间同步分析大都采用变量代换将其进行降阶处理,这种降阶法虽然有效,但增加了系统维数,消除了惯性项对系统的影响.因此,基于非降阶的方法,本文研究了一类时滞模糊惯性神经网络的固定时间同步控制问题.在Filippov解的定义和有限时间稳定的理论框架下,通过设计非线性反馈控制器,获得了确保该类神经网络在固定时间内实现同步的一些同步准则.此外,通过应用一些不等式技巧,估算出了同步时间的上界,可为其应用于实际工程中提供可靠性保证.最后,通过数值算例验证了本文所得结果的可靠性,并将其应用于图像加解密. 展开更多
关键词 不连续激活函数 模糊惯性神经网络 固定时间同步 非降阶法
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