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基于自适应量子粒子群算法的塔机NFNN控制器参数优化
被引量：
3
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作者
刘慧敏
程普
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第4期158-164,共7页
针对塔机正规化模糊神经网络控制中参数众多且难于分析的问题,提出了对正规化模糊神经网络优化的自适应量子粒子群算法。该方法采用量子旋转门对粒子进行更新变异,惯性权重根据当前适应度自动调整,在全局寻优过程中,当粒子远离目标时,...
针对塔机正规化模糊神经网络控制中参数众多且难于分析的问题,提出了对正规化模糊神经网络优化的自适应量子粒子群算法。该方法采用量子旋转门对粒子进行更新变异,惯性权重根据当前适应度自动调整,在全局寻优过程中,当粒子远离目标时,学习因子变大,当粒子靠近目标时,学习因子变小,有效地提高了全局最优搜索能力及收敛速度。采用该方法对塔机NFNN控制器参数进行优化,结果表明,自适应量子粒子群算法对塔机NFNN参数优化效果优于传统量子粒子群算法,且加快了控制器的响应速度。
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关键词
自适应量子粒子群算法
正规化模糊神经网络
参数优化
塔机控制器
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职称材料
题名
基于自适应量子粒子群算法的塔机NFNN控制器参数优化
被引量：
3
1
作者
刘慧敏
程普
机构
河北化工医药职业技术学院机电工程系
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第4期158-164,共7页
文摘
针对塔机正规化模糊神经网络控制中参数众多且难于分析的问题,提出了对正规化模糊神经网络优化的自适应量子粒子群算法。该方法采用量子旋转门对粒子进行更新变异,惯性权重根据当前适应度自动调整,在全局寻优过程中,当粒子远离目标时,学习因子变大,当粒子靠近目标时,学习因子变小,有效地提高了全局最优搜索能力及收敛速度。采用该方法对塔机NFNN控制器参数进行优化,结果表明,自适应量子粒子群算法对塔机NFNN参数优化效果优于传统量子粒子群算法,且加快了控制器的响应速度。
关键词
自适应量子粒子群算法
正规化模糊神经网络
参数优化
塔机控制器
Keywords
APAQPSO
NFNN
parameters optimization
tower crane controller
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TU61 [建筑科学—建筑技术科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应量子粒子群算法的塔机NFNN控制器参数优化
刘慧敏
程普
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018
3
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