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基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法 被引量:16
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作者 邓天民 杨其芝 +1 位作者 方芳 岳云霞 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第24期274-280,共7页
车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于... 车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于智能网联汽车的基于非线性自适应回归(nonlinear autoregressive exogenous,NARX)神经网络的GPS/IMU组合导航方法。首先,根据IMU传感器数据特性,建立了基于扩展卡尔曼滤波的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)模型,其次,基于NARX神经网络,建立了GPS/INS组合定位训练和预测模型,然后,基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、实时动态差分技术(real-time kinematic,RTK)、INS等技术,设计了智能网联汽车RTK高精度定位数据采集实验系统,并收集了实验数据。最后,对NARX网络训练误差和GNSS信号长时间失效情况下定位预测误差进行了讨论与分析。实验结果表明,该方法在GNSS信号失效5 min情况下,定位预测误差在2.5 m以内,满足一般情况下,短、中、长隧道中智能网联汽车定位应用要求。 展开更多
关键词 智能网联汽车 车道级定位 非线性自适应回归神经网络 扩展卡尔曼滤波
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基于物理信息神经网络的多介质非线性瞬态热传导问题研究
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作者 陈豪龙 唐欣越 +2 位作者 王润华 周焕林 柳占立 《力学学报》 北大核心 2025年第1期89-102,共14页
文章基于物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)求解多介质非线性瞬态热传导问题.根据多介质热物性参数的不同,将求解区域划分成多个子域,在每个子域中单独应用PINN,不同子域通过公共界面的通量连续性条件相联系.利... 文章基于物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)求解多介质非线性瞬态热传导问题.根据多介质热物性参数的不同,将求解区域划分成多个子域,在每个子域中单独应用PINN,不同子域通过公共界面的通量连续性条件相联系.利用偏微分方程、初始条件、边界条件和子域间公共界面连续性条件的残差构建损失函数.通过自动微分算法计算偏微分方程中温度对各输入变量的偏导数.利用链式求导法计算损失函数对权重和偏差的梯度,再根据梯度下降法更新网络参数.为了加速网络收敛,在激活函数中引入训练参数,通过调节激活函数斜率,使网络具有自适应性.文章探讨了PINN在求解多介质非线性瞬态热传导问题中的适用性,并进一步讨论了不同激活函数、学习率、网络结构和损失函数中的各项权重等对PINN计算结果的影响.计算结果表明,PINN在求解多介质非线性瞬态热传导问题时仍具有较高的可靠性和较简洁的求解流程,且不需要对求解域进行人为的前处理,有一定工程应用可行性.文章通过系统的理论分析和数值验证,充分展示了PINN解决复杂热传导问题的可靠性. 展开更多
关键词 物理信息神经网络 非线性瞬态热传导问题 多介质 自适应激活函数
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基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H_∞控制 被引量:18
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作者 陈谋 姜长生 +1 位作者 吴庆宪 曹邦武 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期27-32,共6页
基于RBF神经网络提出了一种H∞ 自适应控制方法 .控制器由等效控制器和H∞ 控制器两部分组成 .用RBF神经网络逼近非线性函数 ,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能 .H∞ 控制器用于减弱外部干扰及神经网络的... 基于RBF神经网络提出了一种H∞ 自适应控制方法 .控制器由等效控制器和H∞ 控制器两部分组成 .用RBF神经网络逼近非线性函数 ,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能 .H∞ 控制器用于减弱外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响 .所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性 ,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标 . 展开更多
关键词 RBF神经网络 不确定非线性系统 自适应H∞控制 自适应控制 H∞控制
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基于人工神经网络及非线性回归的岩爆判据 被引量:15
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作者 张光存 高谦 +1 位作者 杜聚强 李铿铿 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期2977-2981,共5页
采用人工神经网络和非线性回归方法研究岩爆判据研究。首先利用人工神经网络对原始样本进行量化,然后对量化后的样本数据进行非线性回归分析,获得新的岩爆判据公式。研究结果表明:此岩爆判据公式具有较高的预测精度。
关键词 岩爆判据 人工神经网络 岩爆强度衡量值 非线性回归
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基于一种新型动态神经网络的非线性自适应逆控制 被引量:5
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作者 李明 李会莹 +1 位作者 杨汉生 杨成梧 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第17期4021-4024,共4页
根据生物神经元的机能,提出了一种具有动态激励函数的新型神经元模型,由此构成的神经网络(DAFNN)应用在非线性自适应逆控制中时只需要确定隐层神经元个数,从而克服了用NARX回归神经网络时需确定输入和输出延时阶数及隐层神经元个数等多... 根据生物神经元的机能,提出了一种具有动态激励函数的新型神经元模型,由此构成的神经网络(DAFNN)应用在非线性自适应逆控制中时只需要确定隐层神经元个数,从而克服了用NARX回归神经网络时需确定输入和输出延时阶数及隐层神经元个数等多个参数的不足。通过对单输入单输出(SISO)及多输入多输出(MIMO)非线性系统的自适应逆控制仿真研究,证实了DAFNN是一种很好的非线性系统建模和控制工具。 展开更多
关键词 动态神经网络 自适应逆控制 非线性系统 NARX回归神经网络
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基于神经网络的非线性自适应控制 被引量:17
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作者 陈卫田 施颂椒 张钟俊 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第5期545-552,共8页
本文对非线性自适应控制的一个新领域—基于神经网络的非线性自适应控制(以下简称NNBNAC)的研究进展进行了综述,讨论了这一领域中存在的几个重要问题,然后指出了与这些问题相关的未来的研究方向.
关键词 神经网络 非线性系统 自适应控制
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船舶航向离散非线性系统自适应神经网络控制 被引量:14
7
作者 王欣 刘正江 +1 位作者 李铁山 蔡垚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期123-126,131,共5页
针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使... 针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,该控制设计方法可以有效地减轻控制系统存在的"计算量膨胀"问题,并具有控制器结构简单,控制参数少,易于工程实现等优点。同时,稳定性分析证明闭环系统的所有信号一致最终有界,并能使得航向跟踪误差任意小。最后,运用"育鲲"轮进行仿真研究以证明所提方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶航向控制 离散非线性系统 径向基神经网络 单一神经网络控制 自适应控制 后推控制
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非线性系统神经网络自适应控制的发展现状及展望 被引量:13
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作者 孙富春 李莉 孙增圻 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期254-260,共7页
简要回顾了神经网络控制及其应用的发展历程,重点论述了人们在连续、离散时间非线性系统的神经网络以及神经模糊稳定自适应控制研究方面所取得的主要进展,探讨了神经网络自适应控制研究方面存在的主要问题及解决问题的基本途径.作为当... 简要回顾了神经网络控制及其应用的发展历程,重点论述了人们在连续、离散时间非线性系统的神经网络以及神经模糊稳定自适应控制研究方面所取得的主要进展,探讨了神经网络自适应控制研究方面存在的主要问题及解决问题的基本途径.作为当前解决神经网络自适应控制问题的途径之一,介绍了近来人们对二阶模糊神经网络以及量子神经网络的研究.最后,总结并指出了这一领域下一步的发展方向和有待解决的新课题. 展开更多
关键词 神经网络 非线性系统 自适应控制 稳定性
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基于神经网络的非线性多模型自适应控制 被引量:19
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作者 姚健 纪志成 黄言平 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第2期172-177,共6页
针对一类非线性离散动态系统,设计了一个自适应控制方案。为了保证在任意时刻均能为被控的动态系统选择最好的控制器,方案基于输入输出数据为系统定义一个线性预测模型,并在此基础上设计能够保证闭环系统所有信号有界的线性鲁棒自适应... 针对一类非线性离散动态系统,设计了一个自适应控制方案。为了保证在任意时刻均能为被控的动态系统选择最好的控制器,方案基于输入输出数据为系统定义一个线性预测模型,并在此基础上设计能够保证闭环系统所有信号有界的线性鲁棒自适应控制器,同时定义一个非线性预测模型,再基于径向基神经网络设计一个旨在提高系统控制性能的非线性自适应控制器。通过比较2个控制器预测的系统输出性能,设计合理的开关切换规则。控制方案能将系统稳定性控制和性能优化的控制分离并单独实现,使得系统能在保证稳定性前提下,借助神经网络控制器良好的追踪能力有效提高自适应控制效果。最后通过仿真例子说明了系统稳定和提高输出追踪效果可以同时得到保证。 展开更多
关键词 非线性系统 自适应控制 神经网络 多模型 开关转换
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基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究 被引量:5
10
作者 魏东 马瑞平 +1 位作者 张明廉 石晓荣 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期217-221,共5页
研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法 ,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型 ,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型 ,然后直接由辨识结果设计出控制器 ,并根据控制误差对控制律作在线修正 .利用导弹模型进行了控制仿... 研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法 ,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型 ,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型 ,然后直接由辨识结果设计出控制器 ,并根据控制误差对控制律作在线修正 .利用导弹模型进行了控制仿真 ,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果 ,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号 。 展开更多
关键词 神经网络 非线性 系统辨识 自适应控制
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基于多层局部回归神经网络的多变量非线性系统预测控制 被引量:13
11
作者 刘贺平 张兰玲 孙一康 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期298-300,共3页
以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行... 以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行误差补偿 ,经在线校正用于预测控制 .通过对性能指标中的偏差项负指数加权 ,进一步改善预测控制性能 .仿真结果表明了控制算法的有效性 . 展开更多
关键词 多变量非线性系统 多层局部回归神经网络 预测控制 模型修正
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非线性振动系统神经网络自适应控制方法研究 被引量:7
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作者 朱美玲 赵淳生 汪凤泉 《振动工程学报》 EI CSCD 1996年第3期260-265,共6页
将人工神经网络理论引入振动控制工程领域,并将现代控制理论中的状态反馈理论与人工神经网络理论相结合,提出了一种基于BP网络的自适应控制方法。给出了该方法的学习算法和网络参数选择原则,分析了它在建模和控制方面所具有的优点... 将人工神经网络理论引入振动控制工程领域,并将现代控制理论中的状态反馈理论与人工神经网络理论相结合,提出了一种基于BP网络的自适应控制方法。给出了该方法的学习算法和网络参数选择原则,分析了它在建模和控制方面所具有的优点,并就典型的非线性振动VanDelPol和Dufing方程进行了辨识和控制,仿真结果表明该方法对于非线性振动系统具有较强的辨识和控制能力。 展开更多
关键词 振动控制 神经网络 自适应控制 非线性 振动
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基于神经网络的一类非线性连续系统的稳定自适应控制 被引量:9
13
作者 刘延年 忻欣 冯纯伯 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第1期70-75,共6页
本文将神经网络作为非线性系统的模型,提出能够对一类非线性连续系统进行有效控制的自适应控制结构和算法,该控制方案不仅能解决此类非线性系统的跟踪控制问题,而且由于将变结构控制技术运用于其中,整个闭环控制系统还能克服许多神... 本文将神经网络作为非线性系统的模型,提出能够对一类非线性连续系统进行有效控制的自适应控制结构和算法,该控制方案不仅能解决此类非线性系统的跟踪控制问题,而且由于将变结构控制技术运用于其中,整个闭环控制系统还能克服许多神经网络控制系统中存在的稳定性问题.由稳定性理论可推证整个闭环控制系统渐近稳定和参数渐近收敛的特性. 展开更多
关键词 自适应控制 神经网络 非线性连续系统
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基于神经网络的一类非线性系统自适应输出跟踪 被引量:7
14
作者 佟绍成 李庆国 柴天佑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期296-302,共7页
针对一类未知非线性系统 ,提出了一种输出反馈控制方法 .首先 ,在假设系统状态已知情况下设计状态反馈控制器 ,实现跟踪性能 ;然后 ,在系统状态不完全可测的情况下 ,通过设计高增益观测器对系统的状态进行估计 ,实现输出反馈控制器设计 .
关键词 神经网络 非线性系统 自适应控制 输出反馈
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基于人工神经网络的非线性回归 被引量:17
15
作者 王宜怀 王林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第12期79-82,共4页
探讨了人工神经网络在回归分析领域应用的理论基础,对基于人工神经网络的非线性回归进行了深入的实践分析。以BP网络为例给出了基于人工神经网络的非线性回归实例分析。结果表明利用人工神经网络进行非线性回归是一种良好的数据回归方法... 探讨了人工神经网络在回归分析领域应用的理论基础,对基于人工神经网络的非线性回归进行了深入的实践分析。以BP网络为例给出了基于人工神经网络的非线性回归实例分析。结果表明利用人工神经网络进行非线性回归是一种良好的数据回归方法,可以方便地应用于解决非线性回归问题。 展开更多
关键词 人工神经网络 非线性回归 理论基础 实践分析
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基于模糊神经网络滑模控制器的一类非线性系统自适应控制 被引量:18
16
作者 达飞鹏 宋文忠 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期78-83,共6页
虽然滑模控制具有控制简单和对不确定性与扰动不灵敏等优点,但是控制信号中的颤动是其应用中需解决的主要问题。该文首先针对一类非线性系统提出了一个新型控制器—模糊神经网络滑模控制器。新控制器不仅能消除颤动,而且比一般滑模控制... 虽然滑模控制具有控制简单和对不确定性与扰动不灵敏等优点,但是控制信号中的颤动是其应用中需解决的主要问题。该文首先针对一类非线性系统提出了一个新型控制器—模糊神经网络滑模控制器。新控制器不仅能消除颤动,而且比一般滑模控制器具有更强的鲁棒性。然而它与一般滑模控制器相比有较大的跟踪误差。为了解决这个问题,提出了结合滑模控制器和模糊神经网络滑模控制器的自适应控制方法。这种自适应控制方案可以减小跟踪误差,增强系统的鲁棒性和消除控制信号中的颤动。仿真结果说明了控制方案的有效性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 滑模控制器 非线性系统 自适应控制
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不确定非线性系统全局渐近自适应神经网络控制 被引量:6
17
作者 罗隆 罗飞 许玉格 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1268-1273,共6页
针对一类控制增益为一般函数形式的不确定仿射非线性系统,提出一种能够确保全局渐近稳定的自适应神经控制(adaptiveneural control,ANC)方法.为了保证神经网络逼近的适用性,设计一种可变控增益的比例微分(proportionaldifferential,PD)... 针对一类控制增益为一般函数形式的不确定仿射非线性系统,提出一种能够确保全局渐近稳定的自适应神经控制(adaptiveneural control,ANC)方法.为了保证神经网络逼近的适用性,设计一种可变控增益的比例微分(proportionaldifferential,PD)控制器以全局镇定被控对象.利用状态变换解决由未知控制增益函数导致的控制奇异问题.提出一种连续的自适应鲁棒控制项实现闭环系统的渐近跟踪.与现有的全局渐近跟踪ANC方法相比较,本文方法不仅简化了PD增益的选择,而且减轻了控制输入的颤振问题.仿真结果表明了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 自适应控制 渐近跟踪 神经网络 全局稳定 非线性系统
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基于神经网络的一类非线性系统自适应滑模控制 被引量:5
18
作者 宋佐时 易建强 +1 位作者 赵冬斌 李新春 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期481-485,490,共6页
针对可以分解为标称系统和不确定系统两部分的SISO非线性系统,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制方案。控制器由标称控制律和补偿控制律组成,标称控制律用来控制标称系统,补偿控制律是基于LYAPUNOV稳定性理论设计的自适应神经滑... 针对可以分解为标称系统和不确定系统两部分的SISO非线性系统,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制方案。控制器由标称控制律和补偿控制律组成,标称控制律用来控制标称系统,补偿控制律是基于LYAPUNOV稳定性理论设计的自适应神经滑模控制律,用来控制不确定系统,而神经网络用来逼近系统的不确定性。理论分析和计算机仿真都证明,本文提出的控制策略不但能解决这类系统的轨迹跟踪控制问题,而且可以保证闲环系统的渐近稳定性。 展开更多
关键词 非线性系统 神经网络 滑模控制 自适应控制
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基于广义回归神经网络的传感器非线性误差校正 被引量:7
19
作者 段松杰 张晓光 张闯志 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第12期14-16,共3页
介绍了径向基函数网络的函数逼近原理和方法,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器非线性误差校正方法。通过Matlab的Network Toolbox(神经网络工具箱),GRNN训练程序实现了输出特性曲线逼近。仿真分析表明:GRNN能够很好地满足... 介绍了径向基函数网络的函数逼近原理和方法,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器非线性误差校正方法。通过Matlab的Network Toolbox(神经网络工具箱),GRNN训练程序实现了输出特性曲线逼近。仿真分析表明:GRNN能够很好地满足传感器非线性拟合的要求,网络结构简单,收敛速度快。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 传感器 非线性误差 径向基函数
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非线性神经网络自适应控制及其在导弹中的应用 被引量:8
20
作者 景韶光 陈新海 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期603-606,共4页
研究了用神经网络控制未知动态特性的非线性系统。基于神经网络学习系统的反向动态特性,调整控制网络的参数,使控制系统具有自适应的特性。网络学习采用误差反向传播算法,仅需要对象的输入输出值。对含有非线性环节的系统,该方法取... 研究了用神经网络控制未知动态特性的非线性系统。基于神经网络学习系统的反向动态特性,调整控制网络的参数,使控制系统具有自适应的特性。网络学习采用误差反向传播算法,仅需要对象的输入输出值。对含有非线性环节的系统,该方法取得较好的效果。 展开更多
关键词 神经网络 非线性系统 反向传播 自适应控制 导弹
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