文化基因算法优化P ID神经网络系统辨识

• 作者: 朱宜家 杨智杰 白敦卓 范旭 陈国光
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 文化基因 差分进化 比例、积分、微分神经网络 非线性系统辨识
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP27
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.03.018

摘要

PID神经网络(PIDNN)是一种融合比例、微分、积分环节,结构简单固定,且具备动态网络特点的神经网络模型,适合于非线性系统辨识;但是网络对初始权值和样本质量敏感,参数难以选定,导致网络收敛速度慢,容易陷入局部极小.提出一种采用文化基因算法(Memetic Algorithm)优化网络权值的方法.在差分进化(DE)算法全局寻优结果基础上,通过混沌局部搜索算法,进一步优化网络权值;根据 PIDNN 特性,在优化过程中加入先验知识,采用 L1正则项,对目标函数正则化,避免算法搜索到无潜力解,保证网络模型泛化能力;对一杂非线性系统进行辨识仿真,仿真结果表明优化后的神经网络辨识精度高,有良好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈国光	中北大学机电工程学院	58	238	8.0	13.0
2	白敦卓		13	23	3.0	3.0
3	朱宜家	中北大学机电工程学院	6	10	2.0	3.0
4	范旭	中北大学机电工程学院	9	10	2.0	3.0
5	杨智杰	中北大学机电工程学院	7	10	2.0	3.0