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摘要:
针对开关磁阻电动机的非线性特点及其现有建模方法存在初始网络权值参数随机给定和易于陷入局部最小点的缺点,提出了一种采用并行优化混沌BP神经网络的建模方法.该方法首先利用混沌系统对神经网络权值向量、阈值向量进行初始优化,然后利用BP神经网络的Levenberg-Marquardt算法进行收敛训练,如果陷入局部最小点则再次使用并行混沌搜索进一步优化模型,使模型具有精度高、速度快的特点.模型训练和开关磁阻电动机调速系统动态仿真结果表明,采用该方法建立的模型运行平稳,系统动态性能好,响应速度快.
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文献信息
篇名 并行混沌神经网络建模方法应用研究
来源期刊 工矿自动化 学科 工学
关键词 开关磁阻电动机 调速系统 并行混沌搜索 BP神经网络 优化算法
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 实验研究
研究方向 页码范围 87-91
页数 5页 分类号 TD614
字数 语种 中文
DOI 10.7526/j.issn.1671-251X.2013.09.023
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 程勇 33 204 8.0 13.0
2 傅博娜 14 92 5.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
开关磁阻电动机
调速系统
并行混沌搜索
BP神经网络
优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工矿自动化
月刊
1671-251X
32-1627/TP
大16开
江苏省常州市木梳路1号中煤科工集团常州自动化研究院内
28-162
1973
chi
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