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题名机理混合自适应时延神经网络建模和控制算法
被引量：2
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作者
张海涛
陈宗海
向微
秦廷
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机构
中国科学技术大学自动化系
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004年第12期2709-2712,共4页
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基金
国家985高水平大学建设基金(KY2706)
+1 种基金
中国科学技术大学青年基金(KB1025)
合肥市重点科技计划(合科2002-45)资助。
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文摘
过程机理和数据驱动模型的结合一直是过程控制中的重点和难点问题。提出了一种新颖的机理混合模型结构。该模型基于自适应时延神经网络,并结合了被控对象的机理模型,因此可以对建模的对象进行预测感知,并可大幅提高神经网络的泛化功能。基于这种模型设计了预测控制算法,并分析了该模型的逼近能力、收敛性以及该控制算法的闭环稳定性。在双容水箱液位控制系统的大量实验结果表明,基于该混合模型的预测控制算法比现有算法具有更好的控制效果,从而验证了该混合模型的优越性。
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关键词
机理
自适应时延神经网络
前向神经网络
预测控制
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Keywords
mechanism
adaptive time delay neural network
feedforward neural network, predictive control
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于自适应时延神经网络的空间红外点目标识别
被引量：1
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作者
吕江北
刘涛
高峰
黎湘
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机构
国防科技大学电子科学与工程学院空间所
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出处
《现代电子技术》
2009年第22期115-118,共4页
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文摘
神经网络方法是当前解决空间点目标识别问题的一类主要方法。为提高目标的正确识别率,提出一种基于空间点目标红外辐射序列的自适应时延神经网络(ATNN)识别方法。ATNN采用可调整的时延结构,在网络训练时可以针对输入自适应调整延迟步长,更加适用于变化剧烈的红外时序信号识别。该方法以目标的双波段红外辐射强度序列作为网络特征输入,对ATNN进行训练,然后用训练好的ATNN对目标进行分类识别。实验表明,该方法在不同信噪比的条件下,均能有效提高目标的正确识别率,并且具有一定的抗噪性,应用前景良好。
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关键词
空间目标
红外辐射
自适应时延神经网络
目标识别
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Keywords
space object
IR radiation
ATNN
target recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
P472.1
[天文地球—大气科学及气象学]
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