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基于微粒群优化神经网络算法的研究与仿真
被引量：
1
1
作者
蔡智仁
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期449-451,481,共4页
微粒群优化(PSO)算法作为一种新兴的群智能优化算法,引起了不少人的注意和研究。主要研究微粒群优化算法与神经网络相结合形成的一种新颖的算法,并将其应用于永磁同步电机的混沌控制,实现其混沌控制。实验结果表明该算法具有一定的可行...
微粒群优化(PSO)算法作为一种新兴的群智能优化算法,引起了不少人的注意和研究。主要研究微粒群优化算法与神经网络相结合形成的一种新颖的算法,并将其应用于永磁同步电机的混沌控制,实现其混沌控制。实验结果表明该算法具有一定的可行性,也说明了微粒群优化神经网络算法在现实中具有一定的实际价值。
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关键词
微粒群
神经网络
永磁同步电机
混沌
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职称材料
题名
基于微粒群优化神经网络算法的研究与仿真
被引量：
1
1
作者
蔡智仁
机构
福建省特种设备检验研究院莆田分院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期449-451,481,共4页
文摘
微粒群优化(PSO)算法作为一种新兴的群智能优化算法,引起了不少人的注意和研究。主要研究微粒群优化算法与神经网络相结合形成的一种新颖的算法,并将其应用于永磁同步电机的混沌控制,实现其混沌控制。实验结果表明该算法具有一定的可行性,也说明了微粒群优化神经网络算法在现实中具有一定的实际价值。
关键词
微粒群
神经网络
永磁同步电机
混沌
Keywords
Particle swarm optimization（PSO）； Neural network； Permanent magnet synchronous motor； Chaos
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于微粒群优化神经网络算法的研究与仿真
蔡智仁
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
1
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