基于遗传算法的小波神经网络控制器设计

• 作者: 宋清昆 王建双 王慕坤
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 遗传算法 共轭梯度算法 二阶倒立摆
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 102-106
• 分类号: TP273
• 字数: 2896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-449X.2010.04.018

摘要

针对小波神经网络常用的误差反传算法存在着易陷入局部极小点和对初值参数要求较高的缺点,结合遗传算法自适应全局优化搜索能力与小波神经网络良好的时频局部特性,提出了一种有效的学习训练途径.该方法首先应用遗传算法确定网络的初始参数,然后转入纯小波神经网络进行训练,大大加快了网络的收敛速度.网络训练时采用共轭梯度学习算法并对此算法进行了改进,有效的克服了梯度学习算法容易陷入局部极小的缺点.通过二阶倒立摆的控制仿真和实物控制,验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王慕坤	哈尔滨理工大学自动化学院	35	239	9.0	13.0
2	宋清昆	哈尔滨理工大学自动化学院	39	396	12.0	18.0
3	王建双	哈尔滨理工大学自动化学院	2	12	2.0	2.0