基于Rayleigh-BP模型的压电驱动系统迟滞建模与前馈控制

1

作者 张萌 范鹏举 +1 位作者 王俊璞 刘时成 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1597-1605,共9页

针对可调谐半导体激光器压电驱动系统的迟滞非线性,提出了一种基于Rayleigh-BP模型的建模及控制方法。利用空间扩展法建立了Rayleigh-BP率相关迟滞模型,该模型实现了对压电驱动系统的率相关迟滞非线性的精准预测;利用逆向算法求解了Rayl... 针对可调谐半导体激光器压电驱动系统的迟滞非线性,提出了一种基于Rayleigh-BP模型的建模及控制方法。利用空间扩展法建立了Rayleigh-BP率相关迟滞模型,该模型实现了对压电驱动系统的率相关迟滞非线性的精准预测;利用逆向算法求解了Rayleigh模型的逆模型,并将该模型与BP神经网络结合,设计了前馈控制器对系统进行补偿;对前馈控制方法进行了仿真与实验验证。结果表明,建立的Rayleigh-BP模型具有较高的精度,在10 Hz时均方根误差仅为0.0469μm。前馈控制方法可以明显提高系统输出的线性度,在40 Hz时仿真结果均方根误差为0.0274μm,线性相关系数R 2为0.99992;在30 Hz时实验结果均方根误差为0.0506μm,线性相关系数R 2达到了0.99955,极大降低了迟滞现象。 展开更多

关键词 迟滞非线性 Rayleigh模型 反向传播(bp)神经网络 前馈控制

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多层神经网络BP算法的改进 被引量：13

2

作者 姚瑞波 孙国雄 汤崇熙 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1996年第4期126-130,共5页

多层神经网络ＢＰ算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙（东南大学机械工程系，南京２１００１８）目前，前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域．ＢＰ算法作为其学习方式有效地解决了ＸＯＲ、Ｔ－Ｃ匹配问题... 多层神经网络ＢＰ算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙（东南大学机械工程系，南京２１００１８）目前，前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域．ＢＰ算法作为其学习方式有效地解决了ＸＯＲ、Ｔ－Ｃ匹配问题，但ＢＰ网络的学习过程是对一个高... 展开更多

关键词 多层神经网络 bp算法 神经网络 误差函数

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前馈网络的一种超线性收敛BP学习算法 被引量：20

3

作者 梁久祯 何新贵 黄德双 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第8期1094-1096,共3页

分析传统 BP算法存在的缺点 ,并针对这些缺点提出一种改进的 BP学习算法 .证明该算法在一定条件下是超线性收敛的 ,并且该算法能够克服传统 BP算法的某些弊端 ,算法的计算复杂度与简单 BP算法是同阶的 .实验结果说明这种改进的 BP算法... 分析传统 BP算法存在的缺点 ,并针对这些缺点提出一种改进的 BP学习算法 .证明该算法在一定条件下是超线性收敛的 ,并且该算法能够克服传统 BP算法的某些弊端 ,算法的计算复杂度与简单 BP算法是同阶的 .实验结果说明这种改进的 BP算法是高效的、可行的 . 展开更多

关键词 前馈神经网络 超线性收敛 bp网络 学习算法

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前馈神经网络中BP算法的一种改进 被引量：13

4

作者 孟斌 冯永杰 翟玉庆 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期40-42,共3页

在传统的BP算法基础上 ,提出了一种改进的BP学习算法 .先加入描述网络复杂性的量 ,使算法能够考虑到网络的连接复杂性 ,进而有可能删除掉冗余的连接甚至节点 ;接着提出对网络的学习步长的动态调整 ,以此来尽量避免传统学习中的学习速度... 在传统的BP算法基础上 ,提出了一种改进的BP学习算法 .先加入描述网络复杂性的量 ,使算法能够考虑到网络的连接复杂性 ,进而有可能删除掉冗余的连接甚至节点 ;接着提出对网络的学习步长的动态调整 ,以此来尽量避免传统学习中的学习速度过慢和反复震荡 ;然后给出新的算法是高阶非线性收敛的证明 ;最后通过实验说明新的BP算法在一定程度上可减少网络的复杂性 ,有着比传统算法更快的收敛速度 . 展开更多

关键词 前馈神经网络 bp学习算法 收敛速度 学习步长

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BP网络模型中输出神经元过早饱和的机理研究 被引量：3

5

作者 胡上尉 刘琼荪 孙海雷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期202-204,共3页

在数学理论上分析了BP神经网络输出神经元出现过早饱和现象的内在机制,提出了相关定理并加以证明。阐释了动量项对出现该现象起着十分重要作用,分析了其它一些文献提出的改进算法与该文所提出的定理之间的联系。因此,该定理对改进BP算... 在数学理论上分析了BP神经网络输出神经元出现过早饱和现象的内在机制,提出了相关定理并加以证明。阐释了动量项对出现该现象起着十分重要作用,分析了其它一些文献提出的改进算法与该文所提出的定理之间的联系。因此,该定理对改进BP算法在理论上能够提供很好的指导。 展开更多

关键词 前馈神经网络 bp算法 过早饱和 内在机制

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非线性BP算法在系统辨识中的应用 被引量：1

6

作者 刘英敏 吴沧浦 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 2000年第6期712-714,共3页

研究利用非线性 BP算法训练多层前馈神经网络 ,对非线性动力系统进行建模 ,给出了基于非线性 BP算法的系统辨识计算步骤 .通过仿真计算表明 ,基于非线性 BP算法的系统辨识至少可以获得与常规 BP算法同样的效果 .因为不需要计算神经元激... 研究利用非线性 BP算法训练多层前馈神经网络 ,对非线性动力系统进行建模 ,给出了基于非线性 BP算法的系统辨识计算步骤 .通过仿真计算表明 ,基于非线性 BP算法的系统辨识至少可以获得与常规 BP算法同样的效果 .因为不需要计算神经元激活函数的导函数 。 展开更多

关键词 非线性bp算法 系统辨识 前馈神经网络 Nbp算法

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BP网络学习参数模糊自适应算法的实现 被引量：9

7

作者 冯天瑾 陈哲 顾方方 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 2000年第1期137-141,共5页

前馈神经网络BP算法的改进方案中,对网络训练(学习)过程中学习率和惯性系数进行模糊自适应调节,以提高收敛速度,是一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和隶属函数,并以三比特异或函数(或称奇偶分类)... 前馈神经网络BP算法的改进方案中,对网络训练(学习)过程中学习率和惯性系数进行模糊自适应调节,以提高收敛速度,是一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和隶属函数,并以三比特异或函数(或称奇偶分类)的实现为例,验证了这种算法的改进、加速了BP网络的学习过程。 展开更多

关键词 前馈神经网络 bp算法 模糊自适应算法

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BP网络的Matlab实现及应用研究 被引量：37

8

作者 刘浩 白振兴 《现代电子技术》 2006年第2期49-51,54,共4页

人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。他的基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即BP网络在非线性建模、函数逼近和模式识别... 人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。他的基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即BP网络在非线性建模、函数逼近和模式识别中有广泛的应用,介绍了BP网络的基本原理,分析了Matlab人工神经网络工具箱中有关BP网络的工具函数,并给出了部分重要工具函数的实际应用。 展开更多

关键词 人工神经网络 bp网络 MATLAB 多层前馈网络

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权值光滑BP算法:一种改善网络推广性能的方法 被引量：3

9

作者 孙晓艳 李飒 马远良 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2001年第1期64-66,共3页

推广性能是人工神经网络研究的重要方向。在推广性能的研究中，改进学习算法是提高前向网络推广性能的重要方法之一。本文对一种特殊的权值光滑BP算法的理论基础进行了仔细的研究，并将该算法首次应用于水声目标的分类问题。实验结果表... 推广性能是人工神经网络研究的重要方向。在推广性能的研究中，改进学习算法是提高前向网络推广性能的重要方法之一。本文对一种特殊的权值光滑BP算法的理论基础进行了仔细的研究，并将该算法首次应用于水声目标的分类问题。实验结果表明，具有权值光滑BP算法的前向网络不仅具有较光滑的连接权值，而且其推广性能也优于具有标准BPM算法的前向网络。 展开更多

关键词 推广性能 光滑权值 bp算法 人工神经网络

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遗忘神经网络模型及其BP算法 被引量：4

10

作者 叶强 卢涛 李一军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第20期135-136,184,共3页

为解决跨时间数据训练神经网络时的数据选择问题，提出在神经网络的训练模型中引入遗忘系数，从而建立了一种改进的前馈神经网络模型——遗忘神经网络模型。介绍了该模型的基本原理，并给出了其BP算法。

关键词 数据仓库 前馈神经网络 遗忘系数 遗忘神经网络 bp算法 模型

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基于LM-BP神经网络的采摘机器人语音智能识别系统 被引量：14

11

作者 李江岱 段云涛 胡四平 《农机化研究》 北大核心 2021年第9期215-218,223,共5页

随着现代机器人技术的发展,采摘作业机器人也有了很大的进步,自主作业能力有了大幅度提升。各种智能化、自动化的采摘机器人被应用到果实采摘作业过程中,改变了手工采摘作业的生产发生,极大地提高了作业效率。采摘机器人自主作业过程中... 随着现代机器人技术的发展,采摘作业机器人也有了很大的进步,自主作业能力有了大幅度提升。各种智能化、自动化的采摘机器人被应用到果实采摘作业过程中,改变了手工采摘作业的生产发生,极大地提高了作业效率。采摘机器人自主作业过程中,由于受到作业环境的影响,还需要对机器人进行实时监测和远程控制,以保证采摘作业的顺利进行。为此,将语音智能识别系统引入到了采摘机器人远程控制系统的设计上,通过语音识别,采摘机器人可以快速执行动作指令,从而避免环境影响造成的采摘作业质量下降,或者发生碰撞事故的突发状况,提高了机器人对环境的适应能力。 展开更多

关键词 采摘机器人 bp神经网络 语音识别 智能控制 前馈系统

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多层前馈神经网络改进算法及其应用 被引量：11

12

作者 宋宜斌 王培进 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第14期109-111,共3页

从前馈神经网络原理分析出发，提出一种速率适应因子方法用于对多层前馈神经网络中BP算法的改进，并将改进的算法用于XOR问题的学习及多重XOR分类器问题的学习。仿真结果表明，改进后BP的算法可显著加速网络的学习速度，并且学习过程具... 从前馈神经网络原理分析出发，提出一种速率适应因子方法用于对多层前馈神经网络中BP算法的改进，并将改进的算法用于XOR问题的学习及多重XOR分类器问题的学习。仿真结果表明，改进后BP的算法可显著加速网络的学习速度，并且学习过程具有良好的收敛性及较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 前馈神经网络 bp算法 XOR

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基于前馈网络的岩体爆破效应预测研究 被引量：12

13

作者 蔡德所 胡铁松 张继春 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期43-49,共7页

将神经网络理论知识和爆破专业知识有机地结合在一起，提出了一种新的岩体爆破效应预测的前馈网络理论方法。该方法适合于不同的爆破参数和不同的岩体条件，是一种普遍适用的方法，同时也是一种“面向数据”的方法。通过对三峡工程左岸... 将神经网络理论知识和爆破专业知识有机地结合在一起，提出了一种新的岩体爆破效应预测的前馈网络理论方法。该方法适合于不同的爆破参数和不同的岩体条件，是一种普遍适用的方法，同时也是一种“面向数据”的方法。通过对三峡工程左岸坝区岩体爆破效应预测的研究表明，本文方法与通常的经验公式法、回归分析法以及ＢＰ网络方法相比。 展开更多

关键词 岩体 爆破效应 预测 前馈网络 水利工程

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前馈神经网络结构自删除算法的研究 被引量：3

14

作者 赵启林 陈斌 卓家寿 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2000年第4期63-66,共4页

综述了利用删除法进行前馈神经网络设计的研究现状 ,并在重点分析根据隐节点输出相关性进行自删除的几种算法的基础上 ,在一个较高层次上提出了一种新的隐节点自删除算法 .算例说明了这种算法不仅可以压缩线性相关隐节点 ,而且可以删除... 综述了利用删除法进行前馈神经网络设计的研究现状 ,并在重点分析根据隐节点输出相关性进行自删除的几种算法的基础上 ,在一个较高层次上提出了一种新的隐节点自删除算法 .算例说明了这种算法不仅可以压缩线性相关隐节点 ,而且可以删除不重要的隐节点 ,其重新计算量也大大减小 . 展开更多

关键词 前馈神经网络 bp算法 自删除算法

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一种基于模拟退火的自适应算法 被引量：3

15

作者 唐胜 周经野 +1 位作者 钱跃良 李锦涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第18期43-46,共4页

针对常规BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小的问题,文章提出了一种新的BP算法———SASSFBP算法。该算法根据训练中最近两个梯度的符号及其相对大小来动态地改变权步因子,提高了神经网络的收敛速度,并同时结合模拟退火算法来避免陷入局... 针对常规BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小的问题,文章提出了一种新的BP算法———SASSFBP算法。该算法根据训练中最近两个梯度的符号及其相对大小来动态地改变权步因子,提高了神经网络的收敛速度,并同时结合模拟退火算法来避免陷入局部极小。仿真实验结果表明:SASSFBP算法在收敛速度与运算精度,以及避免陷入局部极小的能力等方面均明显优于常规的BP算法。 展开更多

关键词 模拟退火 自适应算法 多层前馈神经网络 bp算法 自适应权步因子bp算法

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基于自适应卡尔曼滤波器的神经网络算法 被引量：1

16

作者 缑娜 王睿 付莹 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第S5期272-274,共3页

针对传统神经网络算法速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态,网络输出为算法的观测。仿真结果表明,该算法比BP算法在收... 针对传统神经网络算法速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态,网络输出为算法的观测。仿真结果表明,该算法比BP算法在收敛速度方面有明显提高。 展开更多

关键词 自适应卡尔曼滤波算法 bp算法 前馈神经网络

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前向神经网络设计问题的回顾与探索 被引量：8

17

作者 张铃 张钹 《计算机工程与科学》 CSCD 1998年第4期1-10,共10页

本文评述了近十几年来国内外对前向神经网络设计问题的研究情况，在分析各种已有设计方法优缺点的基础上，提出另一种新的解决前向神经网络设计问题的方法，并给出几个非常典型的设计（模拟）例子，以说明本文所提出方法的有效性和潜力。

关键词 前向神经网络 bp算法 径基函数网络 人工智能

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一种前馈神经网络基于U－D分解渐消记忆滤波的学习方法 被引量：2

18

作者 张友民 戴冠中 张洪才 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第1期36-40,共5页

针对前馈网络ＢＰ算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷，提出一种基于Ｕ－Ｄ分解的渐消记忆推广卡尔曼滤波学习新方法，与ＥＫＦ相比，不仅大大加快了学习收敛速度、数值稳定性好，而且比ＢＰ算法需较少的学习次数和隐节点数... 针对前馈网络ＢＰ算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷，提出一种基于Ｕ－Ｄ分解的渐消记忆推广卡尔曼滤波学习新方法，与ＥＫＦ相比，不仅大大加快了学习收敛速度、数值稳定性好，而且比ＢＰ算法需较少的学习次数和隐节点数仍可达到更好的学习效果。仿真计算表明，该方法是提高网络学习速度、改善学习效果的一种有效方法，可有效解决非线性系统建模、辨识与控制问题。 展开更多

关键词 前馈神经网络 bp算法 分解滤波 消除记忆滤波

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前向神经网络粒子群优化学习算法研究 被引量：4

19

作者 杨光友 刘琼 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第3期151-156,共6页

将粒子群优化算法用于前向神经网络权值的学习算法研究,以神经网络学习算法研究的典型问题之一的XOR问题作为研究实例,针对算法的收敛性、学习速度以及算法对初值的鲁棒性等性能指标,分别对标准的PSO算法、改进的PSO算法以及BP算法及其... 将粒子群优化算法用于前向神经网络权值的学习算法研究,以神经网络学习算法研究的典型问题之一的XOR问题作为研究实例,针对算法的收敛性、学习速度以及算法对初值的鲁棒性等性能指标,分别对标准的PSO算法、改进的PSO算法以及BP算法及其带动量项的BP算法进行了比较研究。研究表明,PSO算法在前向神经网络权值的学习算法中其所有的性能指标均优于传统的BP算法,PSO算法在神经网络的应用中具有广阔的前景。 展开更多

关键词 前向神经网络 粒子群优化 bp算法

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基于U－D分解推广卡尔曼滤波的神经网络学习算法 被引量：2

20

作者 张友民 戴冠中 张洪才 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第2期235-241,共7页

本文针对前馈神经网络ＢＰ算法所存在的收敛速度慢区常遇局部极小值等缺陷，提出一种基于Ｕ－Ｄ分解的渐消记忆推广卡尔曼滤波学习新算法．与ＢＰ和ＥＫＦ学习算法相比，新算法不仅大大加快了学习收敛速度、数值稳定性好，而且需较少的... 本文针对前馈神经网络ＢＰ算法所存在的收敛速度慢区常遇局部极小值等缺陷，提出一种基于Ｕ－Ｄ分解的渐消记忆推广卡尔曼滤波学习新算法．与ＢＰ和ＥＫＦ学习算法相比，新算法不仅大大加快了学习收敛速度、数值稳定性好，而且需较少的学习次数和隐节点数即可达到更好的学习效果，对初始权值，初始方差阵等参数的选取不敏感，便于工程应用．非线性系统建模与辨识的仿真计算表明，该算法是提高网络学习速度、改善学习效果的一种非常有效的方法． 展开更多

关键词 学习算法 卡尔曼滤波 U-D分解 神经网络

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