收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

混合粒子群优化及其在嵌入式智能控制中的应用

杨光友  
【摘要】: 本文以基于粒子群优化(PSO)的智能优化方法为基础,对基于神经网络(NN)、模糊逻辑(FL)、模拟退火(SA)等软计算方法的若干混合智能计算方法及其应用进行了系统的理论和实验研究。 对粒子群优化算法进行深入研究。提出了粒子群聚集度的概念和全局最优位置变异的改进算法。通过周期性监测粒子群聚集度以维持粒子群的多样性,算法后期对种群最优粒子的位置采取变异策略以增强跳出局部极小的能力。通过对改进算法进一步分析,提出粒子个体最优位置变异的PSO算法,在更大程度上改善粒子群活性,提高算法性能。结合SA优化技术,提出将改进SA算法与标准的PSO算法融合的混合PSO算法。利用SA算法的概率突跳特性,有效避免了PSO算法易陷入局部极值点的缺陷。同时,应用PSO并行优化的特点和采用改进的SA优化机制,克服了SA算法的时间性能差的缺点。计算机仿真实验表明算法是一种非常有效的优化方法。同时,研究表明随机优化搜索算法解的形式和邻域结构对算法的收敛速度和精度有较大影响。 基于PSO算法的前向神经网络(FNN)的研究。提出了基于改进的PSO的FNN的学习算法,克服了传统学习算法易陷入局部极值的问题,算法显著的特点是不需要导数信息,具有很强的初值鲁棒性。基于PSO和数值优化方法的FNN的学习算法研究。将具有求取导数信息的局部优化算法与PSO算法结合在一起,其算法具有PSO算法的特点,同时又具有局部搜索速度快的特点。并具有很好的初值鲁棒性。基于PSO的FNN变结构学习算法研究,算法在NN权值优化的同时能够自动确定NN隐层神经元的个数,为NN的设计提供了一种新的方法。 结合工业洗衣机模糊控制系统,提出了基于神经网络的工业洗衣机控制器建模方法。基于本文提出的混合PSO算法,提出了一种有效提高NN泛化性能,减小泛化误差的NN训练策略。研究了基于NN的工业洗衣机的学习功能及其实现方法,以及工业洗衣机基于NN的洗涤转速设计及均布过程的控制的方法。提出了工业洗衣机的嵌入式智能控制系统的总体解决方案,研究了系统任务模块划分以及系统的数据流图,建立了基于ARM芯片的硬件平台以及基于μC/OS-Ⅱ实时操作系统的软件平台。研究了NN智能控制在嵌入式软硬件平台下的实现机制。同时,还研究了嵌入式系统人机界面友好操作面板的实现。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 孟非;潘朋朋;;基于混沌PSO-BP混合算法的神经网络[J];计算机仿真;2011年02期
2 费敏锐,陈伯时,郎文鹏;智能控制方法的交叉综合及其应用[J];控制理论与应用;1996年03期
3 费敏锐;智能控制综合方法──21世纪的先进控制方法[J];世界科学;1998年08期
4 盖波;李刚;;土木工程智能控制分析研究[J];山西建筑;2008年35期
5 杨川;赵强;张志;;基于压电陶瓷器件的微动系统智能控制研究[J];压电与声光;2010年01期
6 汤哲;刘万臣;郑果;;基于CMAC神经网络的电池荷电状态估计[J];计算机工程;2011年14期
7 张良杰,李衍达;智能控制的模糊神经网络技术的研究现状与前景展望[J];电子学报;1995年08期
8 夏汉民;;基于模糊神经网络的球队评估系统[J];计算机仿真;2007年12期
9 刘建伟;徐兴元;庞京玉;邢静宇;;专家控制系统研究进展[J];微型机与应用;2005年11期
10 袁三男;;基于嵌入式系统的远程参数监测和智能控制[J];上海电力学院学报;2010年04期
11 薛家祥,黄石生,余英林;神经网络模糊逻辑的软硬件技术[J];控制理论与应用;1998年06期
12 巩微;冯东晖;;Rough集理论及其应用发展[J];辽宁大学学报(自然科学版);2007年01期
13 马高伟;杨耀权;王建;;基于嵌入式的软测量仪表的开发[J];电力科学与工程;2011年04期
14 仇文君;;基于模糊神经网络的软件项目绩效评价模型研究[J];科技管理研究;2010年23期
15 李琳,程昌银;模糊神经网络故障诊断研究[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2002年01期
16 佘远俊;张翠芳;鄢田云;;粒子群神经网络及其在非线性系统辨识中的应用[J];成都信息工程学院学报;2006年02期
17 张煜东;吴乐南;韦耿;;基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法[J];电子测量与仪器学报;2009年07期
18 林文曦,叶东毅;基于BP神经网络的智能控制器[J];福州大学学报(自然科学版);1999年02期
19 李泉;智能控制理论及其在经济信息管理中的应用前景[J];冶金信息导刊;2002年05期
20 张金龙;余玲玲;刘京南;;基于神经网络的超精密定位控制(英文)[J];东南大学学报(英文版);2006年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 高钦和;成曙;;软计算的概念及应用[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1996年
2 朱丽业;吴惕华;;智能控制在现代钢铁工业中的应用[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
3 陈希平;张舫;;广义智能预测控制在智能大厦中的应用研究[A];第二十届中国控制会议论文集(上)[C];2001年
4 董敏;刘才;李国友;;基于模糊神经网络的模式识别研究[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
5 穆育强;盛安冬;;制导炸弹飞行控制律发展概述[A];中国航空学会控制与应用第十二届学术年会论文集[C];2006年
6 李晓钟;汪培庄;罗承忠;;神经网络与模糊逻辑[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第五届年会论文选集[C];1990年
7 远俊红;柳青;;软计算研究综述[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年
8 周刚;杨立;;核电厂智能诊断方法研究的进展[A];第五届北京核学会核技术应用学术交流会论文集[C];2008年
9 李继良;孙文杰;李鹏;;基于模糊神经网络的专家系统在CGF智能决策中的应用[A];系统仿真技术及其应用(第7卷)——'2005系统仿真技术及其应用学术交流会论文选编[C];2005年
10 刘晓玉;方康玲;;基于模糊行为和神经网络的机器人视觉伺服控制[A];第25届中国控制会议论文集(下册)[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨光友;混合粒子群优化及其在嵌入式智能控制中的应用[D];武汉理工大学;2006年
2 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
3 李磊;六自由度并联平台位置正解及控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
4 梁新荣;高速公路智能控制方法研究[D];华南理工大学;2005年
5 张勇;粗糙集—神经网络智能系统在浮选过程中的应用研究[D];大连理工大学;2006年
6 鄂加强;铜精炼炉操作优化与智能控制应用研究[D];中南大学;2004年
7 焦嵩鸣;计算智能及其在热工系统中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
8 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
9 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
10 熊勇;粒子群优化算法的行为分析与应用实例[D];浙江大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 查富生;高速车铣复合加工中心铣削过程的智能控制[D];兰州理工大学;2005年
2 刘治虎;柔性机械臂动响应控制[D];西安电子科技大学;2009年
3 姜长元;模糊神经网络模型及其应用研究[D];南京师范大学;2005年
4 吴蕾;基于神经网络的电梯群控系统智能调度的研究[D];武汉理工大学;2007年
5 李小亚;基于人工智能的数据融合技术在火灾探测中的应用研究[D];广东工业大学;2005年
6 廖德贤;神经—模糊基因系统的研究[D];四川大学;2005年
7 张志刚;基于遗传算法的模糊控制器的优化和研究[D];太原理工大学;2005年
8 龚灯才;基于支持向量机的电力短期负荷预测研究[D];河海大学;2006年
9 曹梦龙;焊网机器人系统设计及其智能控制研究[D];青岛科技大学;2005年
10 李震;基于PROFIBUS-DP总线传动系统的多电机同步智能控制的研究与应用[D];武汉科技大学;2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 詹膑 罗杨;以多变量为基础的现代智能控制[N];光明日报;2000年
2 ;软件行业嵌入式系统分会成立[N];中国高新技术产业导报;2004年
3 龚炳铮;嵌入式系统大有作为[N];中国石油报;2003年
4 艾文;国产嵌入式系统重视二次开发[N];中国计算机报;2001年
5 记者 王晓涛;物联网勿求中心和终端两全其美[N];中国经济导报;2010年
6 田红 记者 胥茜;论文无创新 一票能否决[N];中国教育报;2005年
7 ;微软嵌入式系统开发中心正式成立[N];人民邮电;2008年
8 朱挺;中国嵌入式系统产业联盟成立[N];中国高新技术产业导报;2008年
9 ;有了VSPWorks嵌入式系统进通信[N];中国计算机报;2002年
10 本报记者  凡晓芝;微软嵌入式系统大赛中国学生创佳绩[N];计算机世界;2006年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978