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摘要:
针对塔机正规化模糊神经网络控制中参数众多且难于分析的问题,提出了对正规化模糊神经网络优化的自适应量子粒子群算法.该方法采用量子旋转门对粒子进行更新变异,惯性权重根据当前适应度自动调整,在全局寻优过程中,当粒子远离目标时,学习因子变大,当粒子靠近目标时,学习因子变小,有效地提高了全局最优搜索能力及收敛速度.采用该方法对塔机NFNN控制器参数进行优化,结果表明,自适应量子粒子群算法对塔机NFNN参数优化效果优于传统量子粒子群算法,且加快了控制器的响应速度.
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文献信息
篇名 基于自适应量子粒子群算法的塔机NFNN控制器参数优化
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 自适应量子粒子群算法 正规化模糊神经网络 参数优化 塔机控制器
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 158-164
页数 7页 分类号 TH218
字数 语种 中文
DOI 10.13382/j.jemi.2018.04.022
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 刘慧敏 29 64 5.0 6.0
2 程普 19 43 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自适应量子粒子群算法
正规化模糊神经网络
参数优化
塔机控制器
研究起点
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电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
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