作者:
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       
摘要:
本文针对BP(Back Propagation)神经网络在控制系统应用中存在的一些诸如收敛速度慢、局部极小点等不足,提出了附加动量法以及自适应的学习速率法等算法,并对该算法的原理模型以及工作流程进行了研究和设计,同时对该算法在PID自适应控制系统中应用进行了改进和优化.
推荐文章
基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统
模型参考自适应控制系统
粒子群优化算法
BP神经网络
参考模型
基于BP神经网络的盾构推进速度自适应PID控制
盾构
推进液压系统
推进速度
BP神经网络
PID
基于粒子群优化的神经网络自适应控制算法
PSO算法
BP神经网络
PID控制
自适应控制
基于自适应BP神经网络的网络流量识别算法
自适应算法
神经网络
粒子群优化
统计特征
流量识别
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BP神经网络自适应控制系统的改进与优化
来源期刊 船电技术 学科 工学
关键词 PID 神经网络 改进 优化
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 控制技术
研究方向 页码范围 50-52
页数 分类号 TP391.72
字数 2220字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-4862.2011.05.014
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 胡新和 8 19 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (69)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (1)
1974(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1978(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1986(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1989(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
PID
神经网络
改进
优化
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
船电技术
月刊
1003-4862
42-1267/U
大16开
武汉市64311信箱25分箱
1981
chi
出版文献量(篇)
3614
总下载数(次)
15
总被引数(次)
10555
论文1v1指导