基于遗传神经网络的倒立摆控制研究
出版时间:
2014-06
版次:
1
ISBN:
9787562482826
定价:
38.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
106页
字数:
96千字
正文语种:
简体中文
2人买过
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倒立摆系统是一个高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的典型系统,是控制领域重要的研究对象,是验证各种控制算法的理想模型。很多抽象的概念如系统的稳定性、可控性、可观性、鲁棒性和系统的抗干扰能力等,都可以通过对倒立摆的控制直观地表现出来。
《基于遗传神经网络的倒立摆控制研究》将遗传算法和神经网络结合起来,提出了面向神经网络的遗传算法(NNOGA),详细论述了该算法的实现途径,并用基于遗传神经网络的智能控制方法实现了对一、二、三级直线倒立摆系统的仿真和智能控制,克服了简单遗传算法搜索速度慢、不成熟收敛和迭代次数多的缺点,取得了较好的控制效果。
第1章 绪论1.1引言1.2智能控制理论概述1.3神经网络理论概述1.4研究内容及意义1.4.1研究的内容1.4.2研究的意义
第2章 基于神经网络的智能控制2.1引言2.2神经网络结构2.2.1人工神经元的数学模型2.2.2神经网络常用的激发函数2.2.3神经网络的基本特性2.2.4神经网络的基本结构2.3神经网络的学习算法2.3.1学习方式和学习规则2.3.2BP网络学习算法2.4神经网络控制的基本结构2.5神经网络控制系统结构2.5.1NN学习控制2.5.2NN直接逆模型控制2.5.3NN自适应控制2.6小结
第3章 遗传神经网络及其控制算法3.1遗传算法3.1.1遗传算法的工作机理3.1.2GA的特点3.1.3遗传算法的基本问题3.1.4GA的理论研究概况3.2遗传算法的改进3.2.1改进的基本方法3.2.2编码方式的改进3.2.3评价函数3.2.4初始化过程3.2.5遗传算子的改进3.2.6面向神经网络的遗传算法的步骤3.3改进GA的神经网络控制器设计3.3.1前馈神经网络的结构3.3.2前馈神经网络设计3.3.3改进GA的神经网络控制器设计……第4章 倒立摆系统及控制研究第5章 用遗传神经网络改进倒立摆的控制第6章 总结与展望参考文献
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内容简介:
倒立摆系统是一个高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的典型系统,是控制领域重要的研究对象,是验证各种控制算法的理想模型。很多抽象的概念如系统的稳定性、可控性、可观性、鲁棒性和系统的抗干扰能力等,都可以通过对倒立摆的控制直观地表现出来。
《基于遗传神经网络的倒立摆控制研究》将遗传算法和神经网络结合起来,提出了面向神经网络的遗传算法(NNOGA),详细论述了该算法的实现途径,并用基于遗传神经网络的智能控制方法实现了对一、二、三级直线倒立摆系统的仿真和智能控制,克服了简单遗传算法搜索速度慢、不成熟收敛和迭代次数多的缺点,取得了较好的控制效果。
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目录:
第1章 绪论1.1引言1.2智能控制理论概述1.3神经网络理论概述1.4研究内容及意义1.4.1研究的内容1.4.2研究的意义
第2章 基于神经网络的智能控制2.1引言2.2神经网络结构2.2.1人工神经元的数学模型2.2.2神经网络常用的激发函数2.2.3神经网络的基本特性2.2.4神经网络的基本结构2.3神经网络的学习算法2.3.1学习方式和学习规则2.3.2BP网络学习算法2.4神经网络控制的基本结构2.5神经网络控制系统结构2.5.1NN学习控制2.5.2NN直接逆模型控制2.5.3NN自适应控制2.6小结
第3章 遗传神经网络及其控制算法3.1遗传算法3.1.1遗传算法的工作机理3.1.2GA的特点3.1.3遗传算法的基本问题3.1.4GA的理论研究概况3.2遗传算法的改进3.2.1改进的基本方法3.2.2编码方式的改进3.2.3评价函数3.2.4初始化过程3.2.5遗传算子的改进3.2.6面向神经网络的遗传算法的步骤3.3改进GA的神经网络控制器设计3.3.1前馈神经网络的结构3.3.2前馈神经网络设计3.3.3改进GA的神经网络控制器设计……第4章 倒立摆系统及控制研究第5章 用遗传神经网络改进倒立摆的控制第6章 总结与展望参考文献
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