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并行混沌神经网络建模方法应用研究
1
作者
傅博娜
程勇
《工矿自动化》
北大核心
2013年第9期87-91,共5页
针对开关磁阻电动机的非线性特点及其现有建模方法存在初始网络权值参数随机给定和易于陷入局部最小点的缺点,提出了一种采用并行优化混沌BP神经网络的建模方法。该方法首先利用混沌系统对神经网络权值向量、阈值向量进行初始优化,然后...
针对开关磁阻电动机的非线性特点及其现有建模方法存在初始网络权值参数随机给定和易于陷入局部最小点的缺点,提出了一种采用并行优化混沌BP神经网络的建模方法。该方法首先利用混沌系统对神经网络权值向量、阈值向量进行初始优化,然后利用BP神经网络的Levenberg-Marquardt算法进行收敛训练,如果陷入局部最小点则再次使用并行混沌搜索进一步优化模型,使模型具有精度高、速度快的特点。模型训练和开关磁阻电动机调速系统动态仿真结果表明,采用该方法建立的模型运行平稳,系统动态性能好,响应速度快。
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关键词
开关磁阻电动机
调速系统
并行混沌搜索
BP神经网络
优化算法
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职称材料
题名
并行混沌神经网络建模方法应用研究
1
作者
傅博娜
程勇
机构
西安工程大学组织部
西安
科技
大学
电气与控制
工程
学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2013年第9期87-91,共5页
基金
西安科技大学培育基金项目(201211)
西安科技大学博士启动金项目(2013QDJ029)
文摘
针对开关磁阻电动机的非线性特点及其现有建模方法存在初始网络权值参数随机给定和易于陷入局部最小点的缺点,提出了一种采用并行优化混沌BP神经网络的建模方法。该方法首先利用混沌系统对神经网络权值向量、阈值向量进行初始优化,然后利用BP神经网络的Levenberg-Marquardt算法进行收敛训练,如果陷入局部最小点则再次使用并行混沌搜索进一步优化模型,使模型具有精度高、速度快的特点。模型训练和开关磁阻电动机调速系统动态仿真结果表明,采用该方法建立的模型运行平稳,系统动态性能好,响应速度快。
关键词
开关磁阻电动机
调速系统
并行混沌搜索
BP神经网络
优化算法
Keywords
switched reluctance motor
speed-regulation system
parallel chaotic search
BP neural network
optimization algorithm
分类号
TD614 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
并行混沌神经网络建模方法应用研究
傅博娜
程勇
《工矿自动化》
北大核心
2013
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