对角回归神经网络

作品数：21被引量：71H指数：5
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融合改进布谷鸟搜索算法和DRNN的非线性系统辨识
《陕西科技大学学报》2018年第5期159-164,168,共7页朱笑花 王宇野 
福建省自然科学基金项目(2018J01554);福建省中青年教师教育科研项目(JAT160285)
针对非线性系统的辨识问题,引入了对角回归神经网络模型.为了对辨识模型进行优化,设计了一种新的杂交操作策略,并将该策略引入到布谷鸟搜索中,获得改进的布谷鸟搜索算法(hCS).通过对12个典型测试函数的数值寻优实验,结果表明,所提出的...
关键词：布谷鸟搜索算法 杂交操作策略 对角回归神经网络 非线性系统辨识 
基于DRNN神经网络的挖掘机伺服系统参数辨识被引量：6
《解放军理工大学学报（自然科学版）》2013年第1期75-78,共4页黎波 严骏 郭刚 钱海波 张梅军 
国家自然科学基金资助项目(51175511)
为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统Jacobian信息,将实测信息代入含Jacobian信息...
关键词：挖掘机 电液伺服系统 对角回归神经网络 Jacobian信息 参数辨识 
基于模糊神经网络的民航物流预测研究与仿真分析被引量：6
《计算机工程与设计》2010年第5期1056-1059,共4页孟建军 杨泽青 
甘肃省教育厅科研基金项目(0604-02);兰州交通大学"青蓝"人才工程基金项目(QL-05-14A)
为合理规划我国机场改扩建方案,针对目前民航业特点,从客运量的角度对民航物流预测进行研究,在综合分析影响客运量因素的基础上,提出了模糊对角回归神经网络滚动预测模型。此模型在前端网络处理层对不确定性因素进行模糊量化处理,对确...
关键词：模糊逻辑 对角回归神经网络 预测 客运量 仿真 
基于DRNN的纸机定量水分解耦控制仿真分析被引量：4
《中国造纸学报》2010年第1期72-74,共3页周炜 胡慕伊 
江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(200909)
针对抄纸过程中具有的强耦合、大时滞特点,提出了一种自适应的PID解耦控制方法,利用对角回归神经网络(DRNN)来辨识系统模型,通过对PID控制器参数进行调整,实现多变量解耦控制。对纸机定量、水分控制系统的仿真研究结果表明:该方法具有...
关键词：定量 水分 解耦控制 对角回归神经网络(DRNN) 
基于遗传对角回归神经网络的农机总动力预测被引量：1
《中国农机化》2007年第5期16-19,共4页修妍 马军海 
国家自然科学基金资助项目(60641006);天津市高等学校科技发展基金资助项目(20052171)
利用遗传算法强全局随机搜索特点,结合DRNN神经网络对非线性数据具有鲁棒性和自学习能力的优点,通过将历年农机总动力数据作为时间序列进行分析,建立DRNN神经网络预测模型对农机总量进行预测。本文采用遗传算法对DRNN神经网络进行训练,...
关键词：对角回归神经网络 遗传算法 农机总动力数据 预测技术 
基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制被引量：2
《系统工程与电子技术》2005年第8期1456-1458,共3页王卫红 于镭 姚广 
航空基金资助课题(03D51001)
针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在...
关键词：逆控制 对角回归神经网络 伺服系统 转台 跟踪控制 鲁棒性能 
一种新的对角回归神经网络快速学习算法被引量：1
《控制与决策》2002年第3期346-348,共3页王振雷 王建辉 顾树生 
辽宁省自然科学基金项目 (2 6 2 37)
提出一种新的动态对角回归神经网络学习算法——局部动态误差反传算法 (L DBP) ,该算法定义了一种新的局部均方差函数 ,并为回归单元建立一种新的学习结构。如果估计出各层的期望输出值 ,多层回归网络便可分解成一组自适应单元 (Adaline...
关键词：对角回归神经网络 快速学习算法 共轭梯度法 
基于神经网络的直流电动机位置控制
《机床与液压》2002年第1期65-66,87,共3页扈宏杰 尔联洁 陈平 
本文研究了三层对角回归神经网络 (DRNN)用于直流电动机实时控制的方法。首先 ,采用动态反传算法训练神经网络以辨识直流电动机的逆模型 ,然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器一起输出控制电压以控制系统跟踪位置或...
关键词：神经网络 直流电动机 位置控制 对角回归神经网络 跟踪控制 逆模型 
对角回归神经网络在直流双闭环调速系统中的应用被引量：4
《电气传动》1999年第4期25-28,共4页王京 陈辉 
本文采用一种新型动态神经网络──对角回归神经网络（ＤＲＮＮ），并结合ＰＩＤ控制器，构成直接自适应控制系统，自适应调整ＰＩＤ参数，并应用于直流双闭环调速系统。仿真结果表明其性能优于ＰＩＤ控制器，有进一步的应用前景。
关键词：PID控制器 直流双闭环调速 神经网络 DRNN 
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