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《西安理工大学》 2005年
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基于蚁群算法的模糊小波网络控制策略及其应用研究

杨瑞  
【摘要】:论文首先研究了一种新的智能优化算法-蚁群算法的特性,并将其用于模糊小 波网络的优化没计中,提出了基于蚁群算法的模糊小波网络的模型参考自适应逆控制 策略:然后,针对复杂非线性对象(EFAT/P系列过程控制实验装置)的特点和控制 要求,设计并进行了两种不同实验方案的在线实时控制,均取得了预期的效果。 主要研究工作如下: 1. 小波函数与模糊网络的结合。针对现有模糊神经网络的语言变量层隶属函数 的不足,借鉴小波变换良好的尺度变换和伸缩平移特性,提出了模糊小波神经网络。 2. 控制策略的确定。在比较分析几种典型神经网络控制方案的基础上,针对复 杂非线性对象的特点和控制要求,提出了一种基于模糊小波网络的模型参考自适应逆 控制策略: 3. 网络学习算法的建立。在分析蚁群算法优化性能的基础上,针对已有蚁群算 法的不足,提出了基于正态分布的信息权重因子和均匀分布的信息量均衡算子的混合 自适应蚁群算法,并将其应用到模糊小波网络的参数和结构优化设计中: 4. 针对复杂非线性被控对象的特点,以MCGS组态软件为平台构成了工控机、 智能仪表及研华板卡为一体的过程控制系统,并进行了现场实时控制,验证了该控制 西妥理工大学硕士学位论文 策略的有效性和可行性; 5.在实验的基础上,以801%KC单片机为基础设计了基于16位单片机的实时 过程控制系统。现场调试结果表明,本文采用的控制方案不仅提高了控制系统的稳定 性和快速性,而且增强了系统的白学习能力和抗干扰能力。 关键词:模糊小波网络蚁群算法白适应逆控制复杂非线性过程控制
【学位授予单位】:西安理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP273.5

【引证文献】
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1 白杨;孙跃;王君;周文俊;胡宁萍;;基于动态自适应蚁群算法的MRI图像分割[J];计算机科学;2008年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 陈彩霞;基于改进粒子群—小波神经网络的预测模型及其应用研究[D];华中师范大学;2011年
【共引文献】
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1 田晓艳;;计算智能主要算法研究[J];安防科技;2009年12期
2 徐子利,陈少华;基于CPLD的BP神经网络模型的硬件实现[J];半导体技术;2002年05期
3 于同刚;于洪敏;孙琰;;基于GASA混合优化策略的装备物资混装配载[J];兵工自动化;2005年06期
4 陈文凯;曹泽文;;基于模拟退火算法的部署图点军标自动避让[J];兵工自动化;2009年03期
5 丁铸;马大为;于存贵;张学锋;;基于禁忌搜索与微粒群优化算法的混合优化策略算法在目标分配问题上的应用[J];兵工学报;2007年09期
6 郭敬;杨继志;刘瑞敏;;液压转台摩擦模型优化辨识[J];兵工学报;2010年06期
7 王亚敏;冀俊忠;潘全科;;基于离散蛙跳算法的零空闲流水线调度问题求解[J];北京工业大学学报;2010年01期
8 孙勇;李妮;龚光红;韩亮;;基于知识库的动态蚁群算法[J];北京工业大学学报;2012年03期
9 何麟书,刘刚;一种求解函数全局优化问题的正交方向法[J];北京航空航天大学学报;2005年04期
10 吴海燕,曹柳林;利用B样条神经网络控制聚合物相对分子质量分布新方法[J];北京化工大学学报(自然科学版);2005年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 齐继阳;竺长安;曾议;;基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
2 高尚;江新姿;汤可宗;;蚁群算法与遗传算法的混合算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 孙俊清;李平;韩梅;;装卸桥调度问题及其混合智能优化算法GASA[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 曲东才;徐庆九;;一种非线性系统ANN逆模型建模方案及EFRA训练算法仿真[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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7 曹浪财;罗键;;一种改进求解TSP问题智能蚂蚁算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 徐耀群;何少平;;傅立叶混沌神经网络及其在优化中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 杨阳;陈宗海;张海涛;;复杂系统仿真的前端智能化综述[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
10 孟凡华;吴学礼;杜太行;;一种新型联想记忆神经网络在非线性系统辨识中的研究[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
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1 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 李熹平;快速热循环注塑模具及工艺关键技术研究[D];山东大学;2010年
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1 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
2 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
3 肖小城;粒子群算法求解作业车间调度问题的研究[D];郑州大学;2010年
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7 王东阳;多智能体调度优化算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 齐成;基于非线性弯曲的伸缩臂优化研究[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 左磊;侯立刚;高大明;彭晓宏;吴武臣;;基于粒子群-小波神经网络的模拟电路故障诊断[J];北京工业大学学报;2010年03期
2 贺清碧,周建丽;BP神经网络收敛性问题的改进措施[J];重庆交通学院学报;2005年01期
3 许磊;张凤鸣;张曙;邵芸芸;;粒子群优化的小波网络在飞参数据压缩中的应用[J];电光与控制;2010年03期
4 张长胜;孙吉贵;欧阳丹彤;;一种自适应离散粒子群算法及其应用研究[J];电子学报;2009年02期
5 高芳;崔刚;吴智博;杨孝宗;;一种新型多步式位置可选择更新粒子群优化算法[J];电子学报;2009年03期
6 何振亚,李文化,蔚承建;用于信号逼近的自适应时延小波神经网络[J];电子科学学刊;1998年05期
7 汪红志,聂生东;MR脑图像组织分割的方法[J];国外医学.生物医学工程分册;2005年05期
8 孙薇;邹颖;;基于粒子群优化的BP神经网络在火电厂大气环境评价中的应用[J];华东电力;2008年02期
9 郭琦;洪炳熔;张华;;用Hopfield网络优化空间机器人的路径[J];哈尔滨工业大学学报;2003年08期
10 殷艺云;郭海丁;;基于粒子群神经网络的轮盘优化[J];航空动力学报;2007年09期
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1 许廷发;GABOR小波神经网络算法及其在灰度图象目标识别中的应用研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2004年
2 张新红;小波网络理论及其在经济预测中的应用研究[D];天津大学;2003年
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4 林开平;人工神经网络的泛化性能与降水预报的应用研究[D];南京信息工程大学;2007年
5 侯霞;小波神经网络若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2006年
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1 张秀艳;基于神经网络的最优非线性滤波的研究[D];大庆石油学院;2003年
2 董宏丽;神经网络PID控制系统的研究[D];大庆石油学院;2003年
3 林钢;基于数据挖掘的前向型神经网络在交通流时序预测中的应用[D];东南大学;2004年
4 徐志敏;小波网络的研究及其应用[D];山东师范大学;2005年
5 刘国宏;基于人工神经网络的经济预测研究[D];天津大学;2005年
6 王钦波;基于人工神经网络的我国宏观经济预测研究[D];山东大学;2006年
7 曾毅成;基于改进BP神经网络的上证指数预测[D];厦门大学;2006年
8 徐俊;基于PSO-BP的短期电力负荷预测研究[D];武汉理工大学;2007年
9 韩锦峰;群智能算法研究及应用[D];中国石油大学;2008年
10 艾永冠;粒子群优化神经网络在股市预测中的建模与应用[D];合肥工业大学;2009年
【二级引证文献】
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1 汪彦;阳爱民;涂立;邱密;;一种快速的图像区域分割算法[J];计算机应用与软件;2009年05期
2 程显毅;梁军;马首明;;基于多agent系统的医学图像进化分割算法的研究[J];南京大学学报(自然科学版);2008年05期
3 程显毅;巩向普;;改进的模糊C-均值算法在医学图像分割中的应用[J];智能系统学报;2010年01期
4 刘晓军;董恩清;吕成林;李晓阳;崔波;郑强;;磁共振脑部图像壳核区域有监督蚁群分割算法研究[J];中国生物医学工程学报;2010年05期
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1 刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
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1 赵伟;基于蚁群算法的三维地震断层识别方法研究[D];南京理工大学;2009年
2 吴烈阳;基于多种群的改进微粒群优化算法研究[D];南昌航空大学;2009年
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2 张新红;;基于小波网络的管理信息系统多指标综合评价方法[A];Well-off Society Strategies and Systems Engineering--Proceedings of the 13th Annual Conference of System Engineering Society of China[C];2004年
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