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基于GA-CGA优化神经网络解耦方法的应用研究
基于GA-CGA优化神经网络解耦方法的应用研究
作者:
汤素丽
罗宇锋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
神经网络
解耦方法
PID控制器
改进GA
摘要:
为了克服神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足,采用一种混合学习算法优化神经网络,即将改进遗传算法(GA)和共轭梯度算法(CGA)的混合学习算法用于对神经网络权值的修改,针对流浆箱的总压和浆位之间存在耦合问题,提出一种基于GA-CGA混合优化算法的神经网络PID解耦方法,成功地实现了总压、浆位之间的解耦.仿真结果表明该系统比神经网络PID解耦具有更好的控制效果和抗干扰能力.
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引文网络
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相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于GA-CGA优化神经网络解耦方法的应用研究
来源期刊
河南理工大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
神经网络
解耦方法
PID控制器
改进GA
年,卷(期)
2011,(1)
所属期刊栏目
机电工程
研究方向
页码范围
72-75,93
页数
分类号
TP183
字数
3056字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-9787.2011.01.014
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
罗宇锋
河南理工大学电气工程与自动化学院
28
249
6.0
15.0
2
汤素丽
河南理工大学电气工程与自动化学院
2
129
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
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参考文献(0)
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二级参考文献(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2015(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
神经网络
解耦方法
PID控制器
改进GA
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南理工大学学报(自然科学版)
主办单位:
河南理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-9787
CN:
41-1384/N
开本:
16开
出版地:
河南省焦作市世纪大道2001号
邮发代号:
3891
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
3451
总下载数(次)
5
总被引数(次)
20072
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