水下机器人运动系统的神经网络辨识

• 作者: 刘云霞 林孝工 王智学
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 系统辨识 水下机器人 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 81-83,89
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 字数: 2847字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2006.02.030

摘要

建立了水下机器人的动力模型,分析了辨识该模型的神经网络结构,采用带自反馈的Elman网络来获得更精确的结果.针对BP算法即误差反传算法的缺陷,提出了用混合优化算法--误差反传算法和遗传算法的混合算法(又称:GA&BP算法)修正网络权值.最后,将改进的Elman网络应用于水下机器人的非线性辨识.通过仿真证明了该方法用于高阶非线性系统的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林孝工	哈尔滨工程大学动力与核能工程学院	23	168	8.0	12.0
2	王智学	哈尔滨工程大学动力与核能工程学院	2	26	2.0	2.0
3	刘云霞	哈尔滨工程大学动力与核能工程学院	4	30	2.0	4.0