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《浙江工业大学》 2017年
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终态神经网络及其相关应用

孔颖  
【摘要】:动态神经网络由于其高效的并行处理能力被应用于求解时变问题。终态神经网络的提出为时变计算问题的求解方法提供了一条途径。现有的神经网络动态处理方法多是渐近收敛的动态特性,而终态神经网络引入终态吸引子,改进了网络的收敛性能。本文讨论一类终态神经网络和终态计算问题,对不同时变问题提出计算方法,并进行收敛性分析。进一步地,将终态神经网络用于冗余机械臂重复运动规划。本文的主要研究工作如下:1.基于渐近收敛的递归神经网络方法,提出四种不同形式的终态神经网络,并且给出其收敛性和稳定性的证明。分析结果表明终态神经网络模型具有有限时间收敛的特性,并且可以获得较高的收敛精度,为了加快收敛的速度,可以采用不同的激励函数设计神经网络动态模型,以提高动态系统的响应时间。2.针对时变矩阵求逆计算和Sylvester时变矩阵方程求解两类问题,以四种不同的终态神经网络为求解方法,构建不同的网络求解模型,给出仿真算例,求得计算结果。通过给出不同的系统设置参数,分析动态系统的误差收敛情况,并且和以渐近神经网络方法计算得到的数据作比较,验证了终态神经网络的有效性。3.针对时变不等式矩阵方程求解和时变广义逆矩阵方程求解两类问题,以四种不同的终态神经网络为求解方法,构建不同的网络求解模型,给出计算算例,求得计算结果。通过给出不同的系统设置参数,分析动态系统的误差收敛情况,并且和以渐近神经网络方法计算得到的数据作比较,验证了终态神经网络的有效性。4.针对时变二次规划问题,分析其求解的过程,获得时变等式矩阵方程。给出四种有限时间收敛的终态神经网络模型,结合计算算例,求得方程的解。通过和已有的渐近神经网络求解方法相比较,验证了所提方法的有效性。5.针对速度层的冗余机械臂重复运动轨迹规划问题,考虑机械臂各个关节角初始位置偏离期望位置的情况下,提出一种基于终态吸引优化的重复运动规划方案,将所提出的方案转化为一个二次优化问题,以终态神经网络进行求解,计算结果验证了所提方案的有效性和可行性。6.针对速度层的移动机械臂重复运动规划问题,同样,考虑机械臂各个关节角初始位置偏离期望位置的情况下,将可移动底座和可伸展机械臂相互结合,给出一种基于终态吸引的冗余度解析方案,将该方案转化为二次优化问题,以终态神经网络求解,计算结果验证了所提方案的有效性和物理实现可行性。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP183

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