基于局部递归线性NF模型智能非线性识别系统设计

• 作者: 侯贤敏 吕海燕 张建军 汪松玉
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 非线性系统识别 递归局部线性模糊神经网络(RLLNF) 局部线性模型树(LOLIMOT) 神经网络(NN) 工业绕组过程
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1519-1522
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文

摘要

主要研究了智能非线性识别技术在绕组建模中的设计;首先分析了模糊神经(NF)建模的相关属性,针对绕组建模系统所需要的控制性能,为了改善其控制性能,实现可靠的容错系统,提出一种新的基于模糊神经网络NF的模拟模型,将该模型应用到基于递归的局部线性模糊神经网络(RLLNF),该网络通过局部的线性模型树(LOLIMOT)训练,设计出一种改进的基于树的增量学习算法;最后设置时间间隔在220 s和225 s之间的实际的绕组过程,通过仿真实验结果表明,将提出的NF模型与其他已知智能算法,即多层感知器(MLP)等进行比较,所设计的系统更具有可行性与高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建军	河南农业大学信息与管理科学学院	39	72	4.0	6.0
2	汪松玉	河南农业大学信息与管理科学学院	12	10	2.0	2.0
3	吕海燕	河南农业大学信息与管理科学学院	11	49	3.0	7.0
4	侯贤敏	河南农业大学信息与管理科学学院	13	10	2.0	3.0