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摘要:
为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题,提出了一种神经控制器的设计方法.通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进,采用保留精英的线性排序选择,避免成熟前收敛,并给出算术交叉算子和乘法变异算子,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化,获得了基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列,并以此训练神经网络控制器.最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果.
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文献信息
篇名 用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 神经 网络 遗传 算法 最优方案 控制器
年,卷(期) 2000,(9) 所属期刊栏目 软件与算法
研究方向 页码范围 66-68
页数 3页 分类号 TP13
字数 3114字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-506X.2000.09.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李人厚 西安交通大学系统工程研究所 137 2708 30.0 44.0
2 孙衢 西安交通大学系统工程研究所 8 46 4.0 6.0
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期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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