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《大连理工大学》 2000年
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RBF网的改进及其应用

陈庆旭  
【摘要】: 本文对RBF网的各种学习算法进行了较系统的分析研究,同时根 据RBF网的根本原理提出了把聚类方法引入到RBF网的学习中去,来极 大的扩展并改善了RBF同性能。 RBF网的隐层中心的选择是决定RBF网性能的最重要的因素。这 里首先对目前RBF网的隐层节点数的选择问题的几种通常的解决办法进 行了分析,并指出它们的优点和不足,同时通过对几种主要的方法进行 组合,在一定程度上来改进它们的性能;接着给出了在一种性能优良的 方法ERPCL(Extended Rival Penalized Competitive Learning)的基础上,并 借鉴GLVQ(Generaized Learning Vector Quantization)方法进行了改进,提 出了GLVQ的中心学习方法。仿真表明,所提出的算法极大的改进了RBF 网的性能。 RBF网的权值修正一般采用RLS方法,但是该方法存在着数值特 性不好的缺点,但目前人们通常所采用的正交化方法,都因计算量过大, 无法应用到实时控制中去。这里引入了递推Givens正交最小二乘法 RGLS,在保持良好的数值特性的基础上,没有增加太多的计算量,能够 满足实时控制等的要求。 接下来我们将上面所提出的两种方法结合起来得到GLVQ—RGLS 方法。仿真结果说明该方法的学习性能优越。 为了更好地将这样一种具有优良性能的神经网络用于自动控制领 域,本文对各种控制方案进行了深入地研究。首先,给出了直接自适应 控制方案,它通过引入了仿真神经网络反传回被控对象的雅可比式,实 现了直接对被控对象进行控制,而无须经过事先学习;然后,又对当今 比较流行的内模控制方法进行了研究,给出了一种新型的基于被控对象 的ARMA辩识的内模控制方案,该方法只用一个辩识神经网络,减小了 计算量和控制系统的复杂性;最后,我们结合了CSTR模型的控制对象 来进一步说明上面所给出的控制方案的有效性,同时,也说明我们所提 出的RBF网的学习算法的优越性。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2000
【分类号】:TP183

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 段晓牧;基于RBF神经网络的非确定性工程投资估算新方法的研究[D];辽宁工程技术大学;2004年
2 王春玲;基于径向基函数网络的非线性系统自适应逆控制[D];山东大学;2007年
3 吴子燕;基于人工神经网络的高校建筑工程造价预测系统的研究与应用[D];西北工业大学;2006年
4 唐普洪;基于人工神经网络—粒子群算法PDPhSM基纳米复合薄膜的性能预测与工艺优化[D];浙江工业大学;2006年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 袁冬莉;闫建国;张洪才;;RBF神经网络在预测支持中的应用[A];2000中国控制与决策学术年会论文集[C];2000年
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7 姬晓飞;申东日;陈义俊;马君杰;;基于RBF神经网络的非线性系统自适应内模控制[A];2003中国控制与决策学术年会论文集[C];2003年
8 刘旭川;申东日;陈义俊;;一类基于神经网络的非线性系统辨识方法[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
9 曹建云;;非线性系统的神经网络内模控制[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年
10 李亚芬;杨扬;;基于RBF网的CSTR内模控制[A];第二十届中国控制会议论文集(下)[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 范九伦;模糊聚类新算法与聚类有效性问题研究[D];西安电子科技大学;1998年
2 曾德良;基于速率优化的智能协调控制系统的研究和应用[D];华北电力大学;2000年
3 吕铁军;通信信号调制识别研究[D];电子科技大学;2000年
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6 阎石;结构振动智能控制的人工神经网络与模糊逻辑方法研究[D];大连理工大学;2000年
7 李兴华;高分辨力空间摄影相机像移补偿控制技术研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2000年
8 熊木地;大行程亚微米精度激光直写设备定位技术的研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2000年
9 王永岩;软岩巷道变形与压力分析控制及预测[D];辽宁工程技术大学;2001年
10 尹念东;汽车—驾驶员—环境闭环系统操纵稳定性虚拟试验技术的研究[D];中国农业大学;2001年
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1 阳翠萍;甲醇合成流程的仿真研究[D];浙江大学;2005年
2 张志强;人工神经网络在板形板厚综合控制中的应用研究[D];燕山大学;2005年
3 王子洋;单相逆变电源的智能控制研究[D];燕山大学;2005年
4 王凤芹;非线性系统的多模型自适应控制[D];燕山大学;2005年
5 卢涛;小波神经网络及其在化工建模中的应用[D];浙江大学;2005年
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【同被引文献】
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1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
2 张晓丹,王三强,刘冬青;基于遗传算法轴对称梯度功能材料优化设计[J];北京科技大学学报;2002年06期
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8 刘耀年;李迎红;张冰冰;李春亮;;基于人工鱼群算法的最优潮流计算[J];电工电能新技术;2006年04期
9 张秀玲;宋建军;;基于动态最近邻聚类算法的RBF神经网络及其在MH-Ni电池容量预测中的应用[J];电工技术学报;2005年11期
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1 牛东晓;非确定性工程项目计划管理的新方法研究[D];华北电力大学;2002年
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3 李晓磊;一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D];浙江大学;2003年
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5 侯德藻;汽车纵向主动避撞系统的研究[D];清华大学;2004年
6 杨奎河;短期电力负荷的智能化预测方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
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1 郑一鹏;RBF神经网络及其在电力谐波测量中的应用研究[D];大连理工大学;2000年
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4 李翔;反应烧结氮化硅结合碳化硅成型中的颗粒级配研究[D];西北工业大学;2001年
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【二级引证文献】
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1 曹从军;色彩管理关键技术CIE L~*a~*b~*与CMYK变换算法的研究[D];西北大学;2008年
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1 程怀舟;基于钻机的TBM隧洞施工超前地质预报系统开发研究[D];武汉大学;2005年
2 孟凡威;基于粒子群算法热力站供热负荷预测与控制研究[D];大连理工大学;2006年
3 马辉;建设工程项目快速投资估算方法研究[D];天津大学;2006年
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5 赵欣;基于BP神经网络的地铁土建工程造价估算方法研究[D];北京交通大学;2008年
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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1 庄圣贤,李学宁,李肇基;内模控制在异步电机矢量变频调速中的应用[J];电子科技大学学报;1999年05期
2 谭功全,陈永会;内模控制器的一种简单设计[J];自动化与仪器仪表;2002年01期
3 杜建铭,吴序堂,毛世民,吴宏;周期性机械系统误差的内模控制研究[J];西安交通大学学报;2003年05期
4 彭道刚,杨平,韩璞,杨艳华;基于并行自学习的神经网络内模控制及其应用研究[J];计算机仿真;2005年03期
5 赵曜;内模控制发展综述[J];信息与控制;2000年06期
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2 周渊深;;采用电流内模解耦和电压二自由度内模控制的PWM整流器[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
3 刘青松;曹泰斌;钱苏翔;;基于MEC的在线辨识与模糊内模控制的应用研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 赵曜;;实现鲁棒无差跟踪的内模控制器参数化及其与常规内模控制的比较[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 黄文琴;胡立坤;王頔;;基于逆系统与内模控制理论的六自由度机械臂解耦控制[A];中南六省(区)自动化学会第二十九届学术年会论文集[C];2011年
6 胡玉娥;;基于对角递归神经网络的非线性内模控制[A];’2004系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2004年
7 方千山;;模糊内模控制系统[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
8 白晶;赵弘;;基于鲁棒内模原理实现的高性能变频调速系统[A];中国自动化学会全国第九届自动化新技术学术交流会论文集[C];2004年
9 梁山红;赵曜;;内模控制与预测控制中典型设计方法的比较[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
10 靳其兵;王宇辉;;一类非自衡对象的改进自适应内模控制[A];PCC2009—第20届中国过程控制会议论文集[C];2009年
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1 权玲;内模控制方法在复杂系统中的研究与应用[D];北京化工大学;2010年
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4 董瑞丽;非光滑三明治系统的辨识和控制研究[D];上海交通大学;2009年
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7 宋夫华;支持向量机逆系统方法及其应用研究[D];浙江大学;2006年
8 魏熙乐;非线性系统自适应复合控制的研究[D];天津大学;2007年
9 宋春华;高性能注塑机关键技术的研究[D];西南交通大学;2009年
10 杨锡运;火电厂热工对象先进控制策略研究——多变量及键图控制[D];华北电力大学(北京);2003年
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1 陈庆旭;RBF网的改进及其应用[D];大连理工大学;2000年
2 米克嵩;核电站蒸发器水位系统的内模控制方法的研究[D];华北电力大学(河北);2010年
3 韩超远;基于神经网络的内模控制在温度控制系统的研究[D];西华大学;2011年
4 贺泽芳;时滞多变量系统的控制方法研究[D];北京化工大学;2010年
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9 陈丹;基于遗传算法的自适应内模控制新方法[D];福州大学;2003年
10 张新法;T-S模型及其在内模控制方法中的应用研究[D];太原科技大学;2011年
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