毛恒

作品数：9被引量：26H指数：2
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发文主题：故障诊断故障辨识机电设备粒子群优化算法BP网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程理学更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《泉州师范学院学报》《信息与控制》《福建电脑》更多>>
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粒子群与差异演化的混合进化算法研究
《泉州师范学院学报》2008年第4期9-15,共7页洪少春 毛恒 王永初 
福建省自然基金资助项目(2006J0042)
将标准粒子群(PSO)算法和差异演化(DE)算法混合进行进化,把差异演化算法的优势带入到粒子群算法中,利用差异演化算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使标准粒子群算法种群保持寻优所需的多样性.并将这种算法与标准粒子群算法、G...
关键词：粒子群优化算法 早熟 混合进化算法 差异演化 
一种基于差异演化的协同粒子群优化算法被引量：2
《信息与控制》2008年第2期176-180,185,共6页毛恒 王永初 
国务院侨务办公室科研基金资助项目(03QZR13)
提出一种协同进化PSO算法,用于保持粒子种群的多样性并避免发生"早熟"的问题.该方法采用两个不同的分群;其中分群一的粒子采用标准PSO算法进行搜索寻优,分群二的粒子采用差异演化算法进行搜索和寻找最优解.在搜索过程中,如果标准PSO算...
关键词：粒子群优化(PSO)算法 差异演化 黄金分割率 协同进化 适应度变化率 
基于多样性指标的两群替代微粒群优化算法被引量：1
《计算机工程》2008年第4期187-189,共3页毛恒 王永初 
国务院侨务办公室科研基金资助项目(03QZR13)
粒子群优化算法是进化计算领域中的一个新的分支。该算法简单且功能强大,但是粒子群优化也容易发生过早收敛的问题。该文提出一种两群替代微粒群优化算法,该方法将微粒分成不同的两分群进行搜索寻优。搜索一定次数后,每一次迭代首先判...
关键词：微粒群优化算法 两群替代微粒群优化算法 多样性指标 黄金分割率 
一种基于差异演化变异的粒子群优化算法被引量：9
《计算机工程与应用》2007年第30期56-58,141,共4页毛恒 王永初 
国务院侨务办公室科研基金资助项目(No.03QZR13)
为了保持粒子种群的多样性而避免发生"早熟"的问题,提出一种基于差异演化变异的粒子群优化算法(PSO),该方法通过粒子聚集性判断如果粒子群中的粒子过于聚集,则使用差异演化算法对PSO算法中各个粒子的自身历史最佳位置进行变异,以实现保...
关键词：粒子群优化算法(PSO) 差异演化 粒子聚集性 
使用Bessel滤波器原理的双自由度控制系统
《华侨大学学报（自然科学版）》2006年第3期335-336,共2页毛恒 王永初 
将现代控制理论中的状态反馈和PID控制组合成双自由度控制系统,并针对工业过程控制中的大滞后问题,使用Smith预估器,以实现对迟滞的消除.同时在设计状态反馈中,采用基于Bessel滤波器原理的优化设计方法,充分利用Bessel滤波器所具有的低...
关键词：双自由度控制系统 Bessel滤波器 PID 状态反馈 SMITH预估器 
基于不完全微分PID算法的神经网络控制被引量：9
《自动化仪表》2005年第1期9-11,14,共4页毛恒 王永初 
福建省自然科学基金 (编号 :A991 0 0 1 1 );国务院侨办基金 (编号 :0 3QZR1 3)资助项目。
有关神经网络PID控制的文献中使用的大都是PID的一般控制算法 ,而性能相对优于一般PID控制算法的不完全微分PID算法则很少用于神经网络控制中。神经网络与不完全微分的PID算法相结合应用于神经网络控制 ,其中神经网络使用的是BP网络和...
关键词：神经网络控制 PID算法 PID控制算法 仿真实验 BP网络 使用 性能 全微分 证明 一般 
神经网络在过程控制中的应用被引量：1
《福建电脑》2003年第9期23-23,29,共2页毛恒 王永初 
神经网络是智能控制的一个重要分支,内容与应用都十分丰富,本文对神经网络的发展以及在过程控制中的应用做了简要的介绍,指出神经网络在控制领域的巨大生命力和前景,以及在发展中遇到的问题,着重介绍模糊神经网络以及神经网络在非线性...
关键词：过程控制 神经网络 智能控制 非线性控制 混沌理论 
Butterworth滤波器的纯滞后补偿系统被引量：2
《华侨大学学报（自然科学版）》2003年第4期401-404,共4页毛恒 王永初 
福建省自然科学基金资助项目 (A9910 0 11)
将现代控制理论的状态反馈及状态观测器 ,引入传统的 Smith预估 PID控制补偿控制 .同时 ,在设计状态反馈及状态观测器中 ,考虑到可能出现的双环谐振情况 .采用基于 Butterworth滤波器原理的协调优化设计方法 .从而 ,改进系统的动态特性 。
关键词：BUTTERWORTH滤波器 纯滞后补偿系统 状态反馈 状态观测器 Smith预估PID控制 协调优化 
时滞对象的神经网络Smith预测控制被引量：2
《南昌航空工业学院学报》2003年第1期49-53,共5页毛恒 王永初 
福建省自然科学基金 (A9910 0 11)
针对系统的时滞问题提出一种新的控制系统 ,将神经网络Smith预估器与神经元控制器通过预测误差有效结合在一起 ,起到预测控制目的。在神经网络Smith预估器中采用优于BP网络的IRN网络 。
关键词：神经网络 SMITH预估器 预测控制 时滞对象 工业过程控制 神经元控制器 
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