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基于BP神经网络的非线性流域UUV动态回收过程预测 被引量:1
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作者 杜晓旭 李瀚宇 刘鑫 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期189-196,共8页
针对水下无人自主航行器(UUV)回收过程中流域存在非线性干扰问题,提出了一种基于BP神经网络优化UUV回收路径的闭环控制方法。采用计算流体力学(CFD)方法模拟UUV相对于潜艇以不同路径进行回收的水动力系数,将数值模拟结果作为训练BP神经... 针对水下无人自主航行器(UUV)回收过程中流域存在非线性干扰问题,提出了一种基于BP神经网络优化UUV回收路径的闭环控制方法。采用计算流体力学(CFD)方法模拟UUV相对于潜艇以不同路径进行回收的水动力系数,将数值模拟结果作为训练BP神经网络的初始数据,利用拉丁超立方法对非线性流域的位置随机采样,采用神经网络输出UUV在采样处的水动力系数,实现非线性流域内UUV动态回收过程的水动力系数预测。结果表明:通过均方根检验神经网络预测水动力系数误差均在10%范围内。将神经网络预测结果与UUV纵向操纵性方程结合,对比回收速度和操舵间隔与理论回收轨迹的误差,优化UUV动态回收路径的闭环控制方案。 展开更多
关键词 神经网络 非线性流域 水动力系数 UUV动态回收
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动力定位船舶鲁棒自适应异步自触发控制 被引量:1
2
作者 姚明启 张国庆 +1 位作者 宋纯羽 张显库 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1376-1383,共8页
针对动力定位船舶的通信带宽受限、执行器增益不确定性等问题,本文提出了一种异步自触发动力定位控制策略。该策略设计了一种自触发机制,解决了传统事件触发方法需要对触发条件进行连续监控这一约束,即下一触发时刻仅需要根据当前时刻... 针对动力定位船舶的通信带宽受限、执行器增益不确定性等问题,本文提出了一种异步自触发动力定位控制策略。该策略设计了一种自触发机制,解决了传统事件触发方法需要对触发条件进行连续监控这一约束,即下一触发时刻仅需要根据当前时刻的相关信息进行计算。对于具有多个执行器的动力定位船舶,每个执行器的自触发机制相互独立互不影响,即其每个控制器-执行器信道中的控制信号均为异步触发式传输。此外,对于每个执行器设计了一个自适应参数对其增益不确定性进行在线估计和补偿。通过仿真实验对上述控制策略进行验证,仿真结果表明:所提出算法具有较高的定位精度与稳定性能,且极大程度上减少了控制信号的传输次数,相较于对比算法减少了100倍传输次数,具有低通信负载的优点,更加符合工程需求。 展开更多
关键词 动力定位 自触发控制 增益不确定 自适应控制 鲁棒控制 神经网络 反步法 非线性控制
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基于混沌云量子蝙蝠CNN-GRU大坝变形智能预报方法研究 被引量:4
3
作者 陈以浩 李明伟 +2 位作者 安小刚 王宇田 徐瑞喆 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期110-118,共9页
针对大坝变形影响因素复杂、精准预报难度较大问题,为了提高在大坝安全管理过程中大坝变形的预报精度,本文从大坝变形非线性动力系统时间序列的强非线性出发,引入深度卷积神经网络,对大坝变形及其空间影响特性进行挖掘,引入门控循环单元... 针对大坝变形影响因素复杂、精准预报难度较大问题,为了提高在大坝安全管理过程中大坝变形的预报精度,本文从大坝变形非线性动力系统时间序列的强非线性出发,引入深度卷积神经网络,对大坝变形及其空间影响特性进行挖掘,引入门控循环单元,对大坝变形的时域特性进行挖掘,构建应用于大坝变形预报的深度卷积神经网络-门控循环单元大坝变形组合深度学习网络;同时,为了获取深度卷积神经网络-门控循环单元组合网络的最佳超参,引入了混沌云量子蝙蝠算法,建立了基于混沌云量子蝙蝠算法算法的深度卷积神经网络-门控循环单元组合网络超参优选方法;最后,提出了深度卷积神经网络-门控循环单元-混沌云量子蝙蝠算法大坝变形组合深度学习智能预报方法。基于实测数据开展预报研究,对比结果表明:与对比模型相比,提出的深度卷积神经网络-门控循环单元-混沌云量子蝙蝠算法预报方法取得了更精确的预报结果,混沌云量子蝙蝠算法算法用于超参优选获得了更佳的超参组合。 展开更多
关键词 大坝变形预测 卷积神经网络 门控循环单元 蝙蝠算法 量子力学 混沌理论 非线性动力系统模拟与预测 深度学习
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物理信息神经网络求解五阶emKdV方程的正反问题
4
作者 吴泽康 王晓丽 +1 位作者 韩文静 李金红 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2024年第2期484-499,共16页
该文利用物理信息神经网络(PINNs)对扩展的五阶mKdV(emKdV)方程的正反问题进行求解,并对孤子的动力学行为进行分析、模拟.针对正问题,选用双曲正切函数tanh作为激活函数求解方程的一、二、三孤子解,并将PINNs方法求得的数据驱动解与借... 该文利用物理信息神经网络(PINNs)对扩展的五阶mKdV(emKdV)方程的正反问题进行求解,并对孤子的动力学行为进行分析、模拟.针对正问题,选用双曲正切函数tanh作为激活函数求解方程的一、二、三孤子解,并将PINNs方法求得的数据驱动解与借助简化的Hirota方法给出的方程精确解进行比较,一孤子解的精度为O(10^(-4)),二、三孤子解的精度为O(10^(-3)).针对反问题,分别由一、二、三孤子解的数据进行驱动求解方程的两个待定系数,并在不同的噪声下探究算法的鲁棒性.当在训练数据中加入1%的初始噪声或观测噪声时,待求系数的预测精度可分别达到O(10^(-3))和O(10^(-2));当加入3%的初始噪声或观测噪声时,预测精度依然可以达到O(10^(-2));由实验数据分析可知观测噪声对PINNs模型的影响要略大于初始噪声. 展开更多
关键词 物理信息神经网络 五阶emKdV方程 数据驱动解 非线性动力学
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面向变形飞行器的时变气动参数在线辨识方法
5
作者 卢昕玥 张鹏宇 +2 位作者 霍文霞 张严雪 王剑颖 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1520-1526,共7页
针对变形飞行器快时变气动参数的在线高精度获取问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的气动参数在线辨识方法。基于变形飞行器气动模型的非线性输入/输出映射关系,建立能够在一定精度范围内逼近变形飞行器气动模型的BP神经网络模型。... 针对变形飞行器快时变气动参数的在线高精度获取问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的气动参数在线辨识方法。基于变形飞行器气动模型的非线性输入/输出映射关系,建立能够在一定精度范围内逼近变形飞行器气动模型的BP神经网络模型。根据在线实测动力学参数观测数据,采用扩展卡尔曼滤波方法在线训练神经网络,实时校正并获取神经网络模型参数,基于神经网络模型快速计算并预测气动参数,从而跟踪快时变、非线性气动模型的变化。通过对变形飞行器连续变形/构型突变的气动参数辨识进行数学仿真验证。结果表明:提出的方法收敛速度快、在线辨识精度较高,可以实现对变形飞行器气动参数的有效辨识。 展开更多
关键词 变形飞行器 快时变气动参数 非线性气动模型 气动参数辨识 在线辨识 智能辨识 神经网络 卡尔曼滤波
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在线优化参数的神经网络预测监督控制
6
作者 侯小秋 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2024年第2期38-44,共7页
使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提... 使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提出了改进的控制目标函数。依据非线性递推最小二乘法在线优化了PID控制参数和对角回归神经网络的连接权。当系统控制误差大于一定值时,重置PID控制参数。最后提出了在线优化参数的神经网络预测监督控制,克服了已有的神经网络监督控制存在建模难的问题。仿真研究结果表明控制算法的响应具有理想性能。 展开更多
关键词 神经网络监督控制 非线性系统 线性PID控制 全格式动态线性化方法 对角回归神经网络 非线性递推最小二乘法
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基于动态逆的BTT导弹自动驾驶仪设计 被引量:20
7
作者 张艳 段朝阳 +1 位作者 张平 陈宗基 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期422-426,共5页
针对BTT(Bank-To-Turn)导弹的复杂非线性特性和冲压发动机带来的飞行姿态限制,在其自动驾驶仪设计问题上,指出了直接应用动态逆方法存在非最小相位特性,提出了基于动态逆的双阶段设计方法:第一阶段采用动态逆方法设计内环控制器实现攻... 针对BTT(Bank-To-Turn)导弹的复杂非线性特性和冲压发动机带来的飞行姿态限制,在其自动驾驶仪设计问题上,指出了直接应用动态逆方法存在非最小相位特性,提出了基于动态逆的双阶段设计方法:第一阶段采用动态逆方法设计内环控制器实现攻角、侧滑角和滚转角的跟踪;第二阶段分别基于神经网络和动态逆构造攻角和滚转角速度指令生成器,实现外环对法向加速度、侧滑角和滚转角的良好跟踪效果.六自由度数学仿真验证了该方法的三通道的解耦控制能力和鲁棒性,为BTT导弹自动驾驶仪设计提供了一个可行的方案. 展开更多
关键词 导弹 飞行动力学 非线性控制系统 神经网络
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BTT导弹神经网络自适应控制器设计 被引量:11
8
作者 胡云安 晋玉强 《航天控制》 CSCD 北大核心 2003年第1期37-42,共6页
在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,... 在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。 展开更多
关键词 BTT导弹 神经网络 自适应控制器设计 非线性系统
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模型参数摄动下的车辆侧向动力学混沌研究 被引量:4
9
作者 黄晨 陈龙 +2 位作者 袁朝春 江浩斌 陈月霞 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1111-1116,共6页
以车辆多自由度模型为研究对象,耦合轮胎神经网络模型,依据某车型参数及某子午线轮胎在汽车轮胎道路旋转测试台上进行瞬态试验所测得的轮胎接地力数据,构建非线性侧向动力学系统.该系统结构复杂,不易得到解析解,因此借用数值计算方法来... 以车辆多自由度模型为研究对象,耦合轮胎神经网络模型,依据某车型参数及某子午线轮胎在汽车轮胎道路旋转测试台上进行瞬态试验所测得的轮胎接地力数据,构建非线性侧向动力学系统.该系统结构复杂,不易得到解析解,因此借用数值计算方法来研究随着前轮转角和车速变化下的横摆角速度和侧偏角的时间序列内在特性.仿真结果表明,在固定参数下系统具有趋于不动点的稳态响应.当系统参数进行不同频率的周期性摄动时,由计算功率谱、分岔图和最大李雅普诺夫指数图给出了系统稳定和发生分岔的条件和过程及混沌吸引子的特点,为进一步进行混沌控制提供理论参考. 展开更多
关键词 混沌 侧向动力学 非线性 神经网络
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基于神经网络和遗传算法的火炮结构动力学优化 被引量:18
10
作者 梁传建 杨国来 王晓锋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期789-794,共6页
为研究炮口扰动优化问题,提出采用非线性有限元、试验设计、神经网络和遗传算法相结合的方法进行火炮结构动力学优化。建立了某大口径火炮上装部分非线性有限元动力学模型,结合试验设计进行了火炮结构动力学分析。以试验数据为训练样本... 为研究炮口扰动优化问题,提出采用非线性有限元、试验设计、神经网络和遗传算法相结合的方法进行火炮结构动力学优化。建立了某大口径火炮上装部分非线性有限元动力学模型,结合试验设计进行了火炮结构动力学分析。以试验数据为训练样本,建立了基于贝叶斯正则化算法的反向传播(BP)神经网络来模拟火炮总体结构参数与炮口扰动之间的非线性映射关系。构造了炮口扰动优化目标函数,利用遗传算法对目标函数进行求解,实现了火炮总体结构参数的动力学优化。研究表明所建立的火炮总体结构参数与炮口扰动之间的非线性映射关系具有很高的可信度,运用该方法进行火炮结构动力学优化行之有效。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 非线性有限元 试验设计 神经网络 结构动力学优化
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一种非线性系统参数辨识的耦合算法研究 被引量:9
11
作者 付华 乔德浩 池继辉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期49-53,共5页
针对工程复杂性、时变性、非线性的特点,提出了基于混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与El-man神经网络的耦合算法(CIPSD-ENN),用于非线性动态模型参数辨识.CIPSO优化算法将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制引入粒子群算法,在粒子群种... 针对工程复杂性、时变性、非线性的特点,提出了基于混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与El-man神经网络的耦合算法(CIPSD-ENN),用于非线性动态模型参数辨识.CIPSO优化算法将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制引入粒子群算法,在粒子群种群进化过程中,该算法对粒子进行克隆选择,提高其收敛速度,对克隆后的粒子混沌变异以增强种群局部搜索能力.最后,CIPSO与动态反馈型Elman神经网络融合,对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法系统辨识模型.实验结果表明,算法具有收敛速度快、收敛精度高、鲁棒性强的特点,与单纯Elman网络辨识相比,模型收敛速度提高了10倍,拟合精度提高了2个数量级. 展开更多
关键词 混沌算法 克隆选择 ELMAN神经网络 耦合算法 非线性动态系统
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隧道围岩变形的非线性自回归时间序列预测方法研究 被引量:14
12
作者 文明 张顶立 +3 位作者 房倩 齐俊 方黄城 陈文博 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1-7,共7页
针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态... 针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态特性上更加符合实际系统,可以非线性动态地考虑隧道施工全过程.运用该模型对史家山2号隧道施工过程中的围岩水平收敛和地表变形进行预测.结果表明:1)非线性自回归预测模型比传统的ARMA预测模型的预测精度高、适应性好;2)通过多次预测并对结果取平均值,可以保证非线性自回归预测模型预测结果的预测精度和稳健性;3)通过优化动态施工影响因子的取值方法,可以进一步提高NARXNN时间序列预测模型的预测精度. 展开更多
关键词 公路隧道 时间序列模型 非线性自回归神经网络 动态施工影响因子 围岩变形预测
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基于神经网络的宽带功放动态非线性行为建模 被引量:5
13
作者 刘太君 陈豪 +2 位作者 苏日娜 叶焱 许高明 《微波学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期131-136,共6页
文章主要讨论了如何利用神经网络对宽带功放进行动态非线性行为建模的问题。首先简述了功放的动态非线性特性及行为建模的方法。然后回顾了基于实数时延前馈神经网络、径向基函数神经网络等浅层神经网络构建的功放动态非线性行为模型。... 文章主要讨论了如何利用神经网络对宽带功放进行动态非线性行为建模的问题。首先简述了功放的动态非线性特性及行为建模的方法。然后回顾了基于实数时延前馈神经网络、径向基函数神经网络等浅层神经网络构建的功放动态非线性行为模型。在此基础上,针对5G/6G宽带功放具有更强的记忆效应的问题,重点分析了如何使用长短期记忆(LSTM)神经网络对功放的动态非线性进行精确的行为建模。最后展望了构建具有普适性的功放非线性行为模型将是5G/6G通信时代功放非线性建模的一个重要发展方向。 展开更多
关键词 神经网络 记忆效应 动态非线性 宽带功放 行为建模
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基于结构的神经网络在液压缓冲器建模中的应用 被引量:2
14
作者 杨海威 詹永麒 +1 位作者 乔俊伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期741-744,共4页
分析了液压缓冲器的结构及其动态工作过程 ,介绍了基于结构的神经网络建模方法 .该建模方法根据系统结构组成特点将复杂系统分解为相互关联的简单子系统 ,用函数链神经元分别建立子系统模型 ,然后根据子系统间固有的连接关系将子系统神... 分析了液压缓冲器的结构及其动态工作过程 ,介绍了基于结构的神经网络建模方法 .该建模方法根据系统结构组成特点将复杂系统分解为相互关联的简单子系统 ,用函数链神经元分别建立子系统模型 ,然后根据子系统间固有的连接关系将子系统神经元模型连接成一个网络 ,所得网络模型即为原系统模型 .应用该方法建立了 5 2 SFZ- 1 40 - 2 0 7B液压缓冲器的动态模型 .结果表明 ,基于结构的神经网络建模方法对复杂非线性系统建模是有效的 . 展开更多
关键词 液压缓冲器 结构 神经网络 建模
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基于模糊神经网络的导弹直接力/气动力复合控制系统设计 被引量:6
15
作者 陈旿 贾晓洪 +1 位作者 李友年 刘忠 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期423-426,共4页
为了提高导弹的机动性、敏捷性和导引精度,新型导弹大多采用直接力/气动力复合控制方案。由于神经网络对于系统非线性变化具有较强的适应能力,因而在解决直接力/气动力复合控制中的时变非线性问题时有较明显的优点。在建立导弹非线性模... 为了提高导弹的机动性、敏捷性和导引精度,新型导弹大多采用直接力/气动力复合控制方案。由于神经网络对于系统非线性变化具有较强的适应能力,因而在解决直接力/气动力复合控制中的时变非线性问题时有较明显的优点。在建立导弹非线性模型的基础上,采用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与动态逆相结合的方法设计导弹控制器,该方法结构简单,收敛速度快,易于硬件实现。数字仿真结果表明该方法对导弹系统参数的非线性变化具有很强的适应性。 展开更多
关键词 动态逆 神经网络FCMAC 直接力控制 非线性
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时滞耦合系统非线性动力学的研究进展 被引量:30
16
作者 张舒 徐鉴 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期565-587,共23页
随着对自然界客观规律的深入认识,工程系统设计的精细化和复杂性要求也与日剧增.在许多耦合的动态系统设计过程中要考虑由耦合过程的时滞所引发的动力学行为,该时滞来自于与传感系统、作动系统和控制系统耦合的过程.耦合时滞也广泛存在... 随着对自然界客观规律的深入认识,工程系统设计的精细化和复杂性要求也与日剧增.在许多耦合的动态系统设计过程中要考虑由耦合过程的时滞所引发的动力学行为,该时滞来自于与传感系统、作动系统和控制系统耦合的过程.耦合时滞也广泛存在于交通、系统生物学、电子通讯、神经和信息网络等技术中.本文首先从耦合时滞出发,在以时滞为中心的耦合系统复杂动力学机制、时滞镇定耦合系统的实验基础和实现、快慢变时滞耦合系统动力学和时滞神经网络同步和去同步4个方面,对耦合时滞诱发的动力学研究进展进行综述.着重介绍了时滞耦合系统中耦合时滞诱发的高余维分岔奇异性及新的定量分析方法、中立型时滞微分方程的规范型计算、具有耦合时滞的非线性系统中耦合时滞和非线性参数的辨识方法与实验实现、快慢变时滞耦合系统的张弛振荡、耦合时滞诱发的网络系统的同步模式切换等问题的研究进展;然后在应用方面重点介绍了车床磨削加工过程中耦合时滞诱发的颤振及其机理、具有惯性项和耦合时滞的神经网络系统中耦合时滞诱发的高余维分岔和复杂动力学、时滞动力吸振器与隔振装置的设计与实验实现.最后,从耦合时滞系统的一般性理论和工程应用两个方面展望了近期值得关注的一些问题. 展开更多
关键词 时滞耦合系统 非线性动力学 时滞微分方程 快慢变系统 神经网络
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一种过程神经元网络模型及其在动态预测中的应用 被引量:4
17
作者 刘显德 刘立伟 +1 位作者 许少华 周继 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2008年第4期107-110,140,共4页
针对非线性动态系统过程预测问题,提出一种满足时变信号预测机制的过程神经元网络模型.该网络模型的输入/输出以及连接权均可以是时变函数,其空间、时间聚合运算能同时反映时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的阶段时间累积效应.... 针对非线性动态系统过程预测问题,提出一种满足时变信号预测机制的过程神经元网络模型.该网络模型的输入/输出以及连接权均可以是时变函数,其空间、时间聚合运算能同时反映时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的阶段时间累积效应.通过对训练函数样本集的学习,网络可自动辨识动态系统的信息变换特性和输入输出关系,在机制上对时变信号预测问题具有良好的适应性.给出基于函数基展开结合LMS的学习算法,仿真实验结果验证了模型和算法的有效性. 展开更多
关键词 非线性动态系统 过程神经元网络 预测模型 学习算法 应用
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不确定系统的上界自适应动态神经滑模控制 被引量:4
18
作者 高宏宇 邵克勇 李艳辉 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2010年第3期292-297,共6页
针对滑模控制中不确定上界值的问题,提出一种神经网络上界自适应学习的动态滑模控制方法。该方法将系统中不确定及干扰部分分离出来,构造不确定量的联合上界,然后分两步进行分析。当上界已知时,采用动态滑模方法设计滑模控制器;上界未知... 针对滑模控制中不确定上界值的问题,提出一种神经网络上界自适应学习的动态滑模控制方法。该方法将系统中不确定及干扰部分分离出来,构造不确定量的联合上界,然后分两步进行分析。当上界已知时,采用动态滑模方法设计滑模控制器;上界未知时,采用神经网络自适应学习不确定项的上界,设计了权值调整规则及动态神经滑模控制器。该控制器不仅可以保证非线性不确定系统渐近稳定,降低一般滑模控制理论分析的条件,还有效地抑制了抖振。仿真实例表明,该控制方法是正确有效的。 展开更多
关键词 动态滑模 神经网络 上界自适应 不确定 非线性
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一类递归小波神经网络的稳定性研究 被引量:4
19
作者 邓韧 李著信 樊友洪 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2007年第4期428-432,共5页
在小波神经网络(WNNs)和递归神经网络(RNNs)的基础上,提出了一类递归小波神经网络(RWNNs)模型,它具有两种网络模型的优点.根据Liapunov渐近稳定理论,对该模型的渐近稳定性进行了研究,并给出了相关的定理和公式.仿真结果表明该模型对非... 在小波神经网络(WNNs)和递归神经网络(RNNs)的基础上,提出了一类递归小波神经网络(RWNNs)模型,它具有两种网络模型的优点.根据Liapunov渐近稳定理论,对该模型的渐近稳定性进行了研究,并给出了相关的定理和公式.仿真结果表明该模型对非线性动态系统有良好的辨识效果. 展开更多
关键词 递归小波神经网络 渐近稳定性 非线性系统 Liapmmv函数
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虚幻面孔加工有效连通网络的非线性DCM分析 被引量:2
20
作者 李军 赵继政 +2 位作者 冯璐 石光明 梁继民 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期69-75,共7页
采用让被试从纯噪声图片中产生虚幻面孔的实验范式来实现面孔top-down加工激活模式的提纯,并使用神经理论基础更为完善的非线性动态因果模型(DCM)来分析top-down方式下虚幻面孔加工有效连通脑网络.所得到的最优脑网络模型表明,枕部面孔... 采用让被试从纯噪声图片中产生虚幻面孔的实验范式来实现面孔top-down加工激活模式的提纯,并使用神经理论基础更为完善的非线性动态因果模型(DCM)来分析top-down方式下虚幻面孔加工有效连通脑网络.所得到的最优脑网络模型表明,枕部面孔区(OFA)在虚幻面孔加工中是关键的面孔信息生成器,它能够被顶下小叶(IPL)施加在其上的top-down注意力所调节,实现在纯噪声图片中检测出类似于面孔的特征信息,然后提供给梭状回面孔区(FFA)作进一步的面孔整体信息加工. 展开更多
关键词 非线性分析 动态因果模型 神经网络 top—down 有效连通
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