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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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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
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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)
双月刊
1673-9787
41-1384/N
16开
河南省焦作市世纪大道2001号
3891
1981
chi
出版文献量(篇)
3451
总下载数(次)
5
总被引数(次)
20072
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