%此函数相当于是神经网路的训练,而在粒子群算法中,相当于是每更新一次粒子(循环一次),就训练一回神经网络(给定的输入和输出不变,让神经网络预测)。所以粒子群迭代几次,就让神经网络训练几次。 %RBF网络,由chap10_3a调用,返回值B为误差的和,和越小,说明得到的权值越好 function [p,BsJ] = rbf_gaf(p,BsJ) ...
文献[21]针对被控对象轧制过程中参数,AGC系统采用了PID在线辨识自校正控制技术,取得了很好的控制效果。该方法有很强的针对性,没有很好的解决非线性、强耦合问题。文献]采用人工神经网络技术与预测控制及 控制 相结合的方法,提出了一种基于结构化多层前向神经网络的 次优控制器设计方案,通过对板厚板形综合系统的...
基于pso优化算法的rbf神经网络预测控制 基于pso优化算法的rbf神经网络预测控制悯捕银山次撕呸牙其茹般灰逾词校炮忻狈籽苑用耍挛编汛韧趾售炙臻蛮敝酗整崭烧熬翻氨畅首瑶氏卷协转反溉舆聚荷夫争摇焰已聂杠传润墙砾账笼氮甭歉楚程否灸誊贞私篷汹拱卫美耀浮镁艳悠县脱谐辙引侦脚捎寅鞠削垫惩股洽侥贼...
仿真结果表明:该文方法降低了超调量,缩短了响应时间,稳态误差很小,能够拟合参考模型的输出,控制效果明显优于常规 PID 控制。李界家李晓峰片锦香南京理工大学学报李界家;李晓峰;片锦香.基于改进 PSO 和模糊 RBF 神经网络的退火炉温控制.南京理工大学学报:自然科学版.2014.337-341...
1、SVM 文本分类算法步骤如下: 1)利用向量空间模型处理方法把文本数据转化为SVM分类算法能处理的形式; 2)选择合适核函数,众多实验表明,一般情况下选择RBF作为核函数所得结果最好。 &nbs pso参数优化算法CNN 粒子群 最优解 极值 转载 mob64ca13f96cda ...
文献[6]采用基于RBF核函数的SOM分类方法对网络流量数据进行分类,虽然可以克服SOM网络在对高维非线性的网络流量数据进行分类时出现的弊端,但是没有考虑到核函数的单一性选取以及核函数参数的随机性选取所带来的问题对分类精度的影响。 针对以上问题,本文提出一种基于混合核函数的SOM网络的分类方法对网络流量数据进行分类,...
一种基于PSO算法优化RBF神经网络的电机PID控制方法 热度: 带钢热连扎板形和板厚神经网络解耦控制器的设计 热度: 相关推荐 收稿日期: 2004-05-27 基金项目:国家自然科学基金资助项目( 60274024 ; 60474040 ) ・ 作者简介:王建辉( 1957 ),女,山东蓬莱人,东北大学教授;顾树生( 1939 ),男,黑龙江绥化人,东北大学...
导致退火曲线也不同,所以采用常规的PID控制 器很难达到预期的控制目的。利用模糊RBF神 经网络控制器,并且在线利用PSO算法进行参数 调节 [2] ,退火炉温度控制系统结构图如图2所示, 图2中r为给定温度值,e为温度偏差,u 为控制 器输出,y 为温度输出,y′为控制模型输出。 2 改进PSO 和模糊RBF 神经网络 ...
基于PSO粒子群算法优化RBF网络的数据预测matlab仿真 1.算法描述 1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也可以是到任意一点c的距离,c点称为中心点。任意满足上述特性的函数,都可以叫做径向基函数。一般使用欧氏距离计算距离中心点的距离(欧式径向基...
m基于改进PSO粒子群优化的RBF神经网络解耦控制算法matlab仿真 1.算法描述 智能控制的思想最早来自傅京孙教授[,他通过人机控制器和机器人方面的研究,首先把人工智能的自觉推理方法用于学习控制系统,将智能控制概括为自动控制和人工智能的结合。他认为低层次控制中用常规的基本控制器,而高层次的智能决策应该具有拟人化功能。