導(dǎo)語：如何才能寫好一篇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞： 模擬電路； 特征選擇； 故障診斷； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 粒子群算法

中圖分類號： TN710.4?34； TP183 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）19?0140?04

Abstract： The analog circuit is influenced by its characteristics and external environment， and its fault is non?linear and time?varying. The available fault diagnosis models of analog circuit are difficult to solve the match problem of features and classifier parameters， an analog circuit fault diagnosis model based on particle swarm algorithm optimizing feature and neural network is presented. The current situations of analog circuit fault diagnosis are analyzed， and their shortcomings are pointed out. The features of analog circuit fault diagnosis are extracted. The neural network is used as the classifier of analog circuit fault diagnosis. The analog circuit fault features and neural network parameters are optimized with particle swarm optimization， and simula?ted with Matlab 2012. The results show that the performance of the proposed model is superior to that of other reference models， and has wide application prospects.

Keywords： analog circuit； feature selection； fault diagnosis； neural network； particle swarm optimization

0 引 言

當前電網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)模不斷增大，各種電路越來越復(fù)雜，電路出現(xiàn)故障的概率急劇上升，相對于數(shù)字電路，模擬電路工作環(huán)境更加復(fù)雜，再加上自身特性，模擬電路故障診斷具有更加重要的實際應(yīng)用價值，一直是電網(wǎng)系統(tǒng)研究中的重點[1]。

國內(nèi)外學(xué)者對模擬電路故障診斷進行了相應(yīng)的探索和研究，提出了許多有效的模擬電路故障診斷模型[2]。當前模擬電路故障方法主要分為傳統(tǒng)模型和現(xiàn)代模型兩類方法，傳統(tǒng)模型主要有專家系統(tǒng)與灰色理論等[3?4]，屬于線性的模擬電路故障診斷模型，對小規(guī)模模擬電路故障診斷效果好，但對于大規(guī)模的模擬電路，建模效率低，同時由于模擬電路工作狀態(tài)與特征間是一種復(fù)雜的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)模型無法描述其變化特點，故障診斷正確率急劇下降，難以滿足模擬電路故障診斷的實際應(yīng)用要求[5]?，F(xiàn)代模型基于非線性理論進行模擬電路故障診斷建模，主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機等[6?7]，現(xiàn)代模型通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)擬合電路工作狀態(tài)與特征間的非線性關(guān)系，成為當前模擬電路故障診斷的主要研究方向，其中支持向量機的訓(xùn)練過程相當耗時，很難滿足模擬電路的故障診斷要求，應(yīng)用范圍受到一定的限制[8]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度要快于支持向量機，且模擬電路故障診斷結(jié)果不錯，尤其是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷時，速度較快，應(yīng)用最為廣泛[9]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷結(jié)果與參數(shù)相關(guān)，如參數(shù)選擇不當，則會導(dǎo)致模擬電路故障診斷性能下降[10]。模擬電路的狀態(tài)特征同時亦與診斷結(jié)果密切相關(guān)，然而當前模擬電路故障診斷模型將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與特征選擇問題分開考慮，完全割裂了兩者之間的關(guān)系，無法構(gòu)建高準確率的模擬電路故障診斷模型[11]。

針對當前模擬電路故障診斷中的特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不匹配的問題，提出一種粒子群算法選擇特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷模型（PSO?BPNN）。在Matlab 2012平臺進行了仿真實驗。結(jié)果表明，本文提出模型的模擬電路故障診斷性能要遠遠優(yōu)于其他參比模型。

1 相關(guān)理論

1.1 模擬電路工作狀態(tài)的特征提取

Step3：更新慣性權(quán)重，調(diào)整粒子的飛行速度和位置，產(chǎn)生新的粒子群。

Step4：若達到了結(jié)束條件，就可以得到模擬電路故障診斷的最優(yōu)特征子集和最合理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

Step5：建立模擬電路故障診斷模型，并對待檢測的模擬電路故障進行檢測，根據(jù)檢測結(jié)果采取相應(yīng)的措施。

3 結(jié)果與分析

為了分析PSO?BPNN的模擬電路故障診斷性能，采用圖2的模擬電路進行仿真實驗，在Matlab 2012平臺下進行編程實現(xiàn)PSO?BPNN，模擬電路故障診斷參比模型為：

（1） 原始模擬電路故障診斷特征，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)隨機確定的模擬電路故障診斷模型（BPNN1）；

（2） 原始模擬電路故障診斷特征，粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的模擬電路故障診斷模型（BPNN2）；

（3） 粒子群算法選擇模擬電路故障診斷特征，然后隨機確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的模擬電路故障診斷模型（BPNN3）。

共收集100個模擬電路故障診斷的訓(xùn)練樣本，50個模擬電路故障診斷測試樣本，采用PSO?BPNN對訓(xùn)練樣本進行學(xué)習(xí)，所有模型都運行100次，然后統(tǒng)計測試樣本的實驗結(jié)果，其平均診斷率和誤診率如圖3，圖4所示，對圖3，圖4的模擬電路故障診斷結(jié)果進行對比和分析，可以得到如下結(jié)論：

（1） 與BPNN1的實驗結(jié)果相比較可以發(fā)現(xiàn)，BPNN2獲得了更優(yōu)的模擬電路故障診斷結(jié)果，因為BPNN2采用粒子群算法優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使得模擬電路故障診斷率更高，這表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)會影響模擬電路故障診斷的結(jié)果。

（2） BPNN3的模擬電路故障診斷也要優(yōu)于BPNN1，這是由于粒子群算法對模擬電路故障特征進行了選擇和優(yōu)化，得到了對電路故障診斷結(jié)果有重要作用的特征子集。

（3） 在所有模擬電路故障診斷模型中，PSO?BPNN的模擬電路故障診斷率最高，誤診率得到了降低，這是由于BPNN2和BPNN3只從一個方面對特征或者BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行了優(yōu)化，沒有同時對它們進行優(yōu)化，因此不可能建立性能優(yōu)異的模擬電路故障診斷模型，而PSO?BPNN同時從特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)兩個方面進行優(yōu)化，因而能夠獲得更加理想的模擬電路故障診斷結(jié)果。

4 結(jié) 語

傳統(tǒng)模擬電路故障診斷模型僅對特征或者BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行優(yōu)化，易出現(xiàn)特征和分類器參數(shù)不匹配的問題，為此提出基于PSO?BPNN的模擬電路故障診斷模型，首先根據(jù)Volterra級數(shù)提取模擬電路工作狀態(tài)的特征，然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模擬電路故障分類器，并利用粒子群算法優(yōu)化特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，最后進行仿真實驗，仿真結(jié)果表明，PSO?BPNN解決了當前模擬電路故障診斷模型存在的局限性，獲得了更高的模擬電路故障診斷率，在模擬電路故障診斷中具有廣泛的應(yīng)用前景。

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篇2

關(guān)鍵詞：矢量量化；自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖像壓縮；主元分析

中圖分類號：TP183文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)36-2731-02

The Vector Quantization Based on PCA/SOFM Hybrid Neural Network

HUNG Cui-cui, ZHANG Jian

(Liaoning University of Technology Electronic and Information Engineering College, Jinzhou 121001, China)

Abstract: In order to improve the two main shortcomings of the Kohonen's self-organizing feature map(SOFM) that are high computation complexity and poor codebook quality, the author proposes a vector quantization algorithm based on PCA/SOFM hybrid neural network in this paper. Descend the dimension of imported vectors by using the principal component analysis (PCA) linear neural network. And then, use SOFM neural network to vector quantization. By modifying the learning-rate parameter, topology field weight and initial codebook of the SOFM neural network to optimize network. Simulation results demonstrate that the image compression algorithm can shorten the time and improve the performance of codebook.

Key words: Vector quantization(VQ); Self-organizing feature map neural network (SOFM); image compression; Principle component analysis(PCA)

1 引言

矢量量化[1,2]技術(shù)是一種利用圖像數(shù)據(jù)空間相關(guān)性的高效有損壓縮方法，它具有壓縮比大，編碼速度快等優(yōu)點，目前己廣泛用于信號識別、語音編碼、圖像壓縮等領(lǐng)域中。矢量量化優(yōu)越性的體現(xiàn)離不開性能良好的碼書，因而，矢量量化的關(guān)鍵是如何設(shè)計一個最佳碼書，使得用該碼書中的碼字表征輸入矢量空間分布時所引起的量化平均失真最小。近年幾來，許多學(xué)者將SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于碼書的設(shè)計[3]。但SOFM算法存在收斂速度慢、計算量大等缺點。陸哲明和孫圣和針對SOFM基本算法的計算量大采用了快速搜索算法，為了提高碼書性能對SOFM基本算法的權(quán)值調(diào)整方法作了一些改進[4]。目前越來越多的研究人員把目光投向?qū)⑹噶苛炕c其他的編碼方法相結(jié)合[5]。例如，矢量量化與小波變換結(jié)合的算法[6]，分形變換與矢量量化相結(jié)合的算法[7]。PCA是一種有效的圖像變換編碼算法，它能夠提取圖像數(shù)據(jù)的主特征分量，因此能夠降低圖像輸入數(shù)據(jù)維數(shù)。SOFM算法用于圖像矢量量化則具有不易受初始碼書的影響，同時能夠保持圖像數(shù)據(jù)的拓撲結(jié)構(gòu)等優(yōu)點。為此本文將兩者結(jié)合，提出了PCA/SOFM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像混合編碼算法。先用PCA對圖像進行降維處理，再用SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行碼書設(shè)計。本文還對碼書的初始化的選擇問題和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)參數(shù)進行研究。實驗表明，該算法不但大大降低了計算量，而且提高了碼書的性能。

2 PCA/SOFM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法

盡管SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比起LBG算法有很大優(yōu)勢，但SOFM算法仍然存在收斂速度慢。計算量大等缺點。因此本文將PCA與SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了PCA/SOFM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。PCA/SOFM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，先用PCA線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入矢量降維處理，從而使得壓縮圖像達到最小失真。然后用SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行碼書設(shè)計， PCA線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用Sanger提出的廣義Hebb算法[8]。

2.1 基本PCA/SOFM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

1) PCA網(wǎng)絡(luò)權(quán)值Wpi,j和SOFM網(wǎng)絡(luò)權(quán)值初始化；

2) PCA網(wǎng)絡(luò)輸出矢量Yp(t)：

(1)

N為PCA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入矢量Xp的維數(shù)。

3) Wpi,j網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整：

(2)

4) 重復(fù)步驟(2)至(3)，直至算法收斂。輸出矢量Ypi(t)，并將此作為SOFM的輸入Xi(t)；

5) 計算矢量Xi(t)與權(quán)值矢量Wi,j(t)的距離：

(3)

6) 選擇具有最小距離的輸出節(jié)點，j*作為獲勝節(jié)點，即：

(4)

7) Wij(t) 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整：

(5)

8) 重復(fù)步驟(5)至(7)，直至算法收斂。

9) 取輸入訓(xùn)練矢量集的下一個輸入矢量，回到步驟(2)反復(fù)進行，直到足夠的學(xué)習(xí)次數(shù)或滿足規(guī)定的終止條件為止。

10) 保存所有權(quán)值Wij的值，即設(shè)計碼書。

2.2 PCA/SOFM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化和改進

在PCA/SOFM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中網(wǎng)絡(luò)的初始化、鄰域函數(shù)和學(xué)習(xí)率函數(shù)非常重要，它直接影響到網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和碼書的性能。本文要對這幾個參數(shù)進行優(yōu)化以提高壓縮速度和壓縮性能。本文采用一種改進的隨機選取法，使空間分配均勻，不會出現(xiàn)碼字空間分的過細或過粗的現(xiàn)象。首先，按k維矢量所有元素中最重要的單個元素(即k維歐氏空間中最敏感的方向)大小排序；然后按順序每隔n個矢量取一個矢量作為初始碼書的一個碼字，完成碼書的初始化（n=訓(xùn)練序列中矢量的總數(shù)/碼書的大小）。

由SOFM基本算法可知，權(quán)矢量Wi(t+1)的更新實質(zhì)上是權(quán)矢量Wit和訓(xùn)練矢量Xi(t)的加權(quán)和。其中學(xué)習(xí)率因子和鄰域函數(shù)非常重要，它們決定算法的收斂速度。下面推導(dǎo)最優(yōu)的學(xué)習(xí)率因子α(t)。由式（5）得：

(6)

可以總結(jié)得：

(7)

令多項式的各項相等可得到最優(yōu)學(xué)習(xí)率因子：

(8)

其鄰域函數(shù)取為：

(9)

式中，hcc典型地取為0.8。T為最大迭代次數(shù)，初始值σ0和最終值σT典型地取為0.8和0.1。

3 實驗結(jié)果

為了驗證算法的有效性，本文把基本SOFM編碼算法、基本PCA/SOFM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼算法和改進PCA/SOFM算法分別用于圖像的壓縮編碼。本文采用的是512×512像素，256級灰度的Lena圖像用于訓(xùn)練圖像進行碼書設(shè)計。首先將圖像分為4×4子塊，然后將每一小塊的16個像素灰度值作一個訓(xùn)練矢量，送入PCA線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。PCA線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點為8維PCA變換系數(shù)矢量，同時將它作為SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入矢量，用于進行碼本設(shè)計。進過多次實驗，取其平均值作為實驗結(jié)果，圖3給出了各種算法在相同壓縮比的情況下恢復(fù)圖像的對比。表1給出了各算法編碼后的尖峰信噪比PSNR和碼書設(shè)計時間的比較。

從測試的結(jié)果可以看出改進PCA/SOFM算法優(yōu)于基本SOFM算法和基本PCA/SOFM算法，該算法縮短了碼書設(shè)計的時間，圖像的恢復(fù)質(zhì)量有所提高，取得了令人滿意的結(jié)果。從而證明本文提出的算法是一種行之有效的方法。

4 結(jié)束語

篇3

只有清楚地了解電梯控制系統(tǒng)的運行原理才能夠及時準確的診斷出電梯故障原因，因此清楚的了解電梯運行原理,每一個電梯維修人員必須要做到。電梯運行過程總體上可分為以下幾個階段：第一、登記層外召喚信號和登記內(nèi)選指令階段；第二、電梯門關(guān)閉或者電梯按照系統(tǒng)指令停運階段；第三、啟動階段；第四、在到達信號記錄的樓層前進行減速制動；第五、平層開門階段。在整個過程中電梯需要從外界接收信號并處理，然后完成相應(yīng)的指令或者輸出信號，由此可以將電梯看作是一個完整的獨立的系統(tǒng)，只需要外界給予相應(yīng)的信號就可以自動的做出動作。電梯系統(tǒng)內(nèi)部復(fù)雜的構(gòu)件緊密的結(jié)合在一起，正是如此才使得電梯系統(tǒng)故障具有了復(fù)雜性、層次性、相關(guān)性以及不確定性的特點。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基本原理

生物學(xué)上的神經(jīng)是由一個個簡單的神經(jīng)元相互連接進而形成了復(fù)雜的龐大的神經(jīng)系統(tǒng)，同理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由大量簡單的處理單元相互連接形成的復(fù)雜的智能系統(tǒng)。單獨的處理單元類似于一個神經(jīng)元，是一個可以接受不同信息但是只輸出一種信息的結(jié)構(gòu)單位。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)相似的是具有自我修改能力，它可以同時接收大量的數(shù)據(jù)并進行統(tǒng)一的分析處理，進而輸出相應(yīng)的處理結(jié)果。這就使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有了高度容錯性、高度并行性、自我修改性、學(xué)習(xí)性以及高度復(fù)雜性，也正是由于這些特性才使的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠及時準確的查明電梯故障原因并得出故障解決方案。電梯故障診斷中應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分為三個層次：輸入層、接收外部信號或者是電梯自我檢測信息（如載重信息）；隱含層、對接收到了大量數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的分析處理；輸出層、將記錄著動作命令的數(shù)據(jù)傳送出來。在電梯出現(xiàn)故障時，首先可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速確定故障發(fā)生在哪一層達到節(jié)約時間的目的。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會因為收斂速度過于慢、訓(xùn)練強度太大或者是選擇的網(wǎng)絡(luò)模型不好等問題導(dǎo)致診斷結(jié)果受到影響。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在電梯故障診斷中的應(yīng)用分類

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)成為了如今電梯故障診斷中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)模型，相比于傳統(tǒng)方式它具有診斷速度快、故障原因命中率高的優(yōu)點，因此引起了各方面專業(yè)人士的強烈關(guān)注，并在他們的不懈努力下得到了發(fā)展與創(chuàng)新。它跨越多個專業(yè)領(lǐng)域、通過對各種復(fù)雜的高難度工作的不斷的發(fā)展與改進出現(xiàn)了越來越多的應(yīng)用模型，下面主要介紹了當前應(yīng)用最普遍的BP網(wǎng)絡(luò)模型，并且簡單的引入并介紹了近年來新興的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

（一）BP網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛的一種，它多應(yīng)用的誤差反向傳播算法使其在模式識別、診斷故障、圖像識別以及管理系統(tǒng)方面具有相對先進性?；贐P網(wǎng)絡(luò)的電梯故障診斷技術(shù)就是通過學(xué)習(xí)故障信息、診斷經(jīng)驗并不斷訓(xùn)練，并將所學(xué)到的知識利用各層次之間節(jié)點上的權(quán)值從而表達出來。BP網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的主要診斷步驟主要可以分為三步。第一步：對輸入輸出的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間。第二步：建立BP網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)模型。第三：通過已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型對原來的樣本進行全面的檢測。算法步驟：a、在一定的取值范圍內(nèi)對數(shù)據(jù)進行初始化；b、確定輸入值數(shù)值大小，計算出預(yù)期輸出量；c、用實際輸出的值減去上一步得到的數(shù)值；d、將上一步得到的誤差分配到隱含層，從而計算出隱含層的誤差；e、修正輸出層的權(quán)值和閾值，修正隱含層的權(quán)值；f、修正隱含層的閾值，修正隱含層和輸入層的權(quán)值。

（二）遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

遺傳算法運用了生物界的優(yōu)勝劣汰、適者生存的思想對復(fù)雜問題進行優(yōu)化，適用于復(fù)雜的故障，起到了優(yōu)化簡化問題的作用。對局部數(shù)據(jù)進行詳細的分析是小波法最大的特點，所以它被譽為“數(shù)字顯微鏡”。遺傳算法小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是運用小波進行分解的方法分解模擬故障信號，將得到的數(shù)據(jù)進行歸一化，將歸一化后的數(shù)值輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中。它融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析和遺傳算法三者所有的優(yōu)點?；谶z傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯故障診斷的一般步驟為：測試節(jié)點信號采樣、小波分解、故障特征量提取、歸一化得到訓(xùn)練樣本集、遺傳算法優(yōu)化、得到故障類型。遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在故障原因復(fù)雜、數(shù)據(jù)信息量巨大的電梯系統(tǒng)的應(yīng)用中能夠發(fā)揮更大的作用。

（三）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是創(chuàng)新性的將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論結(jié)合到一起。它采用了廣義的方向推理和廣義的前向推理兩種推理方式。與其它兩種模型不同的是，它的語言邏輯、判斷依據(jù)和結(jié)論都是模糊的。但是它的數(shù)據(jù)處理能力還有自我學(xué)習(xí)能力并沒有因此而變差，反而更加豐富了它的定性知識的內(nèi)容。在處理實際問題的過程中，首先要建立所有可能發(fā)生的故障的完整集合，其次將所有的故障發(fā)生原因歸入到同一個集合中去，最后就是建立故障和原因的關(guān)系矩陣。分別叫做模糊故障集、模糊原因集、模糊關(guān)系矩陣。相較于BP網(wǎng)絡(luò)模型，這種模型更加的簡單易行，充分發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的優(yōu)點，不會因為故障原因過于復(fù)雜而失去診斷的準確性，在原本豐富定性知識和強大數(shù)據(jù)處理能力的基礎(chǔ)上具有了很大的自我訓(xùn)練能力。

四、結(jié)語

篇4

[關(guān)鍵詞] BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像分類 Matlab 自適應(yīng)特征因子 收斂速度 精度

中圖分類號：P23 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）07-0321-03

1.引言

衛(wèi)星遙感對地觀測技術(shù)是人類獲取資源環(huán)境動態(tài)信息的重要手段，無論是專業(yè)信息提取、動態(tài)變化預(yù)測、還是專題地圖制作和遙感數(shù)據(jù)庫的建立等都離不開分類。在數(shù)學(xué)方法的引入和模型研究的進展為影像的分類注入了新的活力，不同的數(shù)學(xué)方法和參數(shù)特征因子被引用到模型的研究上來，為模型研究的發(fā)展提供了廣闊的天地。而基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更是融合了自適應(yīng)特征因子和非線性函數(shù)逼近的網(wǎng)絡(luò)模型，不僅學(xué)習(xí)速度快，而且有高度復(fù)雜的映射能力。

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network， ANN ）是基于生物神經(jīng)系統(tǒng)的分布存儲、并行處理及自適應(yīng)學(xué)習(xí)這些現(xiàn)象構(gòu)造出具有一些低級智慧的人工神經(jīng)系統(tǒng)【1】。其概念是在20世紀40年代中期由McCulloch和Pitts提出的，70年代得到應(yīng)用，80年代以來，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展而得到了快速的發(fā)展，屬于非線性學(xué)科，具有強抗干擾性、高容錯性、并行分布式處理、自組織學(xué)習(xí)和分類精度高等特點。

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于遙感圖像分類中，不同學(xué)者分別提出或應(yīng)用了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、自組織映射網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等對遙感圖像進行分類【2】。這些神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感圖像自動分類上都有一定的應(yīng)用，并取得較好的效果。本文基于此，對傳統(tǒng)的BP算法進行了改進，提出了在Matlab軟件提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，學(xué)習(xí)率進行分析。重點是運用數(shù)學(xué)中自適應(yīng)特征因子，加快了迭代過程中的收斂速度，而且使精度更高。

3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通用性較強的前饋網(wǎng)絡(luò)，它主要采用模式正向傳遞、誤差信號反向傳播的BP算法，實現(xiàn)輸入到輸出的映射，并且是非線性的，具有結(jié)構(gòu)簡單、可操作性強等優(yōu)點，目前已被廣泛應(yīng)用【3】。

3.1 BP算法原理

學(xué)習(xí)過程由信號的正向傳播與反向傳播兩個過程組成。正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經(jīng)各隱層逐層處理后，傳向輸出層。若輸出層的實際輸出與期望輸出不符合時，則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段。誤差反傳是將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，并將誤差分攤給各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號，此信號作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)。

3.2 BP學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法分析

為了加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度，對學(xué)習(xí)率的改進是BP算法優(yōu)化的重要部分。因為BP算法是不斷通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)的，修正的大小受到學(xué)習(xí)率的控制，因此學(xué)習(xí)率的改進對整個網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化是很重要的。為了加快學(xué)習(xí)速度，研究者提出了很多的優(yōu)化學(xué)習(xí)率算法，劉幺和等提出的具體優(yōu)化公式為[4]： η=Ae-λn. （1）

此算法優(yōu)于學(xué)習(xí)率固定的傳統(tǒng)BP算法，減少了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)次數(shù)，但同樣存在著其它問題，首先，模型中A的取值范圍并不適用于所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于它的取值決定了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率的初始值，通過A確定的網(wǎng)絡(luò)初始學(xué)習(xí)率可能使網(wǎng)絡(luò)不收斂。其次，當網(wǎng)絡(luò)誤差下降速度快時，該算法反倒使網(wǎng)絡(luò)收斂速度比較慢，這說明此時網(wǎng)絡(luò)不適應(yīng)這種情況。

在上述模型中，陳思依據(jù)可變學(xué)習(xí)率的變化，提出了另一改進模型，此方法的思想是，如果網(wǎng)絡(luò)權(quán)值在實際情況中更新之后使誤差值減小，此時就沒有必要再減少學(xué)習(xí)率，如果保持原學(xué)習(xí)率不變，不僅增加了訓(xùn)練速度，而且修改權(quán)值的幅度會大些，訓(xùn)練效果會更好一些。改進后的模型為[5]：

此算法優(yōu)點是如果誤差下降速度明顯增快，則說明此時的學(xué)習(xí)率比較合適訓(xùn)練，不需調(diào)整。

面對現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，國內(nèi)外競相發(fā)展以高空間、高光譜和高動態(tài)為標志的新型衛(wèi)星遙感對地觀測技術(shù)，提供了海量的信息源，加大了人們對空間的認知，對信息世界的分類利用，但是人們的優(yōu)化算法遠遠跟不上豐富的信息源。對此，針對上面學(xué)習(xí)率算法，雖然有很大的改進，但處理速度還遠遠不夠，還需要優(yōu)化。

3.3 網(wǎng)絡(luò)隱層的節(jié)點數(shù)確定

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)中，輸入節(jié)點與輸出節(jié)點是由問題的本身決定的，關(guān)鍵在于隱層的層數(shù)與隱節(jié)點的數(shù)目，在Robert Hecht Nielson等人研究指出，只有一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只要隱節(jié)點足夠多，就可以以任意精度逼近一個非線性函數(shù)【6】。

因此隱節(jié)點的確定關(guān)系到整個網(wǎng)絡(luò)的處理，下面是關(guān)于隱節(jié)點數(shù)確定的的方法：

其中Hpi隱節(jié)點i在學(xué)習(xí)第p個樣本時輸出，Hpj是隱節(jié)點j在學(xué)習(xí)第p個樣本時的輸出，N為學(xué)習(xí)樣本總數(shù)，而Hpi與Hpj的線性相關(guān)程度愈大，互相回歸的離散度越小，反之，則相反。

當同層隱節(jié)點i和j的相關(guān)程度大，說明節(jié)點i和j功能重復(fù)，需要合并；當樣本散發(fā)度Si過小，說明隱節(jié)點i的輸出值變化很少，對網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練沒起到什么作用，可以刪除。因此根據(jù)這樣規(guī)則可以進行節(jié)點動態(tài)的合并與刪除。

4.特征因子算法加入

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感圖像分類中的優(yōu)勢越來越明顯，很多人對其進行了研究與應(yīng)用。對此，本文對前人的算法進行了優(yōu)化，主要是進行網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正速度的加速，在算法優(yōu)化中，引入了數(shù)學(xué)中的特征因子加速收斂方法，其保證精度下，使網(wǎng)絡(luò)的迭代收斂速度大大加快。

具體算法思想過程如下：在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)階段，當遙感圖像的特征樣本數(shù)據(jù)由輸入層到隱含層，然后再傳輸?shù)捷敵鰧?，最后得到的輸出?shù)據(jù)與目標數(shù)據(jù)會產(chǎn)生誤差，然后在返回到隱含層來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，直至誤差達到所要求的精度范圍為止。在迭代過程中，為了使誤差迅速減小到精度范圍內(nèi)，特征因子算法被引入到網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整上：

在第一次迭代 ：

其中x0為輸入向量，y1為第一次輸出向量，T為目標向量，第一次迭代生成的T1為目標向量T的近似值，Tk+1為迭代N次（1，2，3，…）目標向量T的近似值。在運用特征因子迭代收斂加速方法中，比以往的算法得到優(yōu)化，加速了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整的收斂速度，且使結(jié)果的精度得到保證。

5.實驗過程與精度評定

本次實驗是在Matlab環(huán)境下開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中來進行展開的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是MATLAB環(huán)境下開發(fā)出來的許多工具箱之一。它以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，利用MATLAB編程語言構(gòu)造出許多典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架和相關(guān)的函數(shù)【7】。此工具箱可以用來對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)的創(chuàng)建，下面是具體的實驗過程：

（1）選取QuickBird衛(wèi)星影像，在影像上選取各類別的特征樣本，要求樣本數(shù)量得足夠多。然后進行特征選取，一般是選取象元的多光譜特征的特征向量，以此確定特征矩陣p。為了方便在訓(xùn)練階段的學(xué)習(xí)，需把向量值歸一化，在根據(jù)特征向量，確定輸入層節(jié)點數(shù)為5。

（2）進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，其中隱層網(wǎng)的節(jié)點數(shù)是根據(jù)前面提到的方法，節(jié)點數(shù)經(jīng)過合并與刪除之后最終確定為25；根據(jù)待分類影像的類別分別是公路用地、內(nèi)陸灘涂、旱地、水工建筑用地、裸地、坑塘水面、林地、水庫水面、采礦用地、城市、村莊、水澆地、設(shè)施農(nóng)用地、建制鎮(zhèn)、果園、灌木林地、風(fēng)景名勝及特殊用地、其他林地、其他草地，輸出層節(jié)點數(shù)確定19；目標向量可用以下形式表示：

（1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0） 表示公路用地

（0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0） 表示內(nèi)陸灘涂

（0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0） 表示旱地

（0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0） 表示水工建筑用地

（0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0） 表示裸地

（0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0） 表示坑塘水面

（0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0） 表示林地

（0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0） 表示水庫水面

以此類推直到最后類別的表示……

（0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1） 表示其他草地

調(diào)用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的函數(shù)，另外為了加入特征因子算法，需要創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值學(xué)習(xí)函數(shù)learnc，p1是輸入訓(xùn)練樣本，p2是輸入未知樣本向量。部分代碼如下：

net=newff（minmax（p），[25，19]，{‘tansig’，‘logsig’}，‘traingdx’，‘learnc’）；

net.trainParam.show=300；

net.traimParam.epochs=1600；

net.train.goal=0.01；

net=init（net）；

net=train（net，p1，T）；

Ye=sim（net，p2）；

（3）在步奏（2）的基礎(chǔ)上，進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值函數(shù)加入特征因子后，在學(xué)習(xí)階段收斂速度明顯增快 。使調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值盡快達到了用戶設(shè)定精度范圍。

（4）學(xué)習(xí)階段完成后，開始進行分類階段。把未分類的QuickBird衛(wèi)星影像的特征向量值輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，進行分類，根據(jù)輸出向量y與目標向量T進行對比，然后把象元分類到自己所屬的類別區(qū)。直到影像被分類完為止。

（5）分類結(jié)果圖如下：

（6） 下面是對分類結(jié)果進行精度評定，采用誤差矩陣法來評定精度?？傮w精度可達到93.89%，其他各個類別的用戶精度和生產(chǎn)者精度都很高，最低的不低于82.43%，滿足用戶的需求，達到使用的目的。

6.結(jié)束語

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射，自適應(yīng)功能等優(yōu)勢已在遙感圖像分類中得到廣泛的應(yīng)用，本文基于前人的優(yōu)化算法，提出了在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整過程中的特征因子迭代加速算法，使學(xué)習(xí)階段的權(quán)值調(diào)整速度明顯加快。但在分類精度上改變較小，在提高精度上，是以后繼續(xù)研究改進的方向。

參考文獻

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篇5

摘要：固體氧化物燃料電池（SOFC）作為一種新的能源形式，日益受到重視.針對SOFC 系統(tǒng)過于復(fù)雜，現(xiàn)有的理論電壓模型存在明顯不足的特點，繞開了SOFC 的內(nèi)部復(fù)雜性，利用經(jīng)過粒子群算法（PSO）優(yōu)化的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ GRNN ） 對SOFC 系統(tǒng)進行辨識建模.以氫氣流速為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型的輸入量，電流/電壓為輸出量，建立SOFC 在不同氫氣流速下的電池電流/電壓動態(tài)響應(yīng)模型.仿真結(jié)果表明所建模型能基本表示出SOFC系統(tǒng)的電流/電壓的動態(tài)響應(yīng)，說明利用GRNN建模的有效性，所建模型精度也較高.

關(guān)鍵詞：

固體氧化物燃料電池； 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 粒子群算法； 辨識建模

中圖分類號： TM 911文獻標志碼： A

固體氧化物燃料電池（SOFC）作為第三代燃料電池，是目前國際上正在積極研發(fā)的新型發(fā)電技術(shù)之一.它是一種將氣體或者氣化燃料的化學(xué)能直接轉(zhuǎn)化成電能和熱能的能量轉(zhuǎn)換裝置[1].SOFC除了具有一般燃料電池高效率、低污染的優(yōu)點外，還具有噪音小、無泄漏、無電解質(zhì)腐蝕、壽命長等優(yōu)點.SOFC處于高溫密閉的環(huán)境，不易測量內(nèi)部狀態(tài)，試驗分析代價很高，而數(shù)值模擬和仿真則比較容易實現(xiàn)，因此，數(shù)學(xué)建模是燃料電池開發(fā)的一個重要工具.世界各國研究人員采用電化學(xué)、材料學(xué)、熱力學(xué)、流體動力學(xué)等相關(guān)理論建立了SOFC一些比較完善的數(shù)學(xué)模型[2-5].但是，這些模型表達式過于復(fù)雜，很難用于控制系統(tǒng)的設(shè)計，特別是在線控制[6].本文試圖繞開SOFC系統(tǒng)的內(nèi)部復(fù)雜性，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對SOFC這個非線性系統(tǒng)建模.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模具有傳統(tǒng)方法不具備的很多優(yōu)點，只要通過過去的經(jīng)驗對歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)就能“模擬”并“記憶”輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系，處理各種數(shù)據(jù)，通過“聯(lián)想”實現(xiàn)預(yù)報.廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）設(shè)計簡單、收斂快，結(jié)果穩(wěn)定，并利用粒子群算法（PSO）對其光滑因子進行優(yōu)化，采用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對SOFC進行辨識建模.本文仿真得到不同氫氣流速下的電流/電壓特性，說明所建模型的有效性，為SOFC系統(tǒng)的在線控制研究奠定了一定的基礎(chǔ).

4結(jié)論

根據(jù)電化學(xué)、材料學(xué)等建立的SOFC理論模型都比較復(fù)雜，很難用于SOFC控制系統(tǒng)的控制設(shè)計.所以，本文采用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用粒子群算法進行優(yōu)化，建立SOFC系統(tǒng)在三種氫氣流速下的電壓辨識模型.仿真結(jié)果表明，利用GRNN對SOFC建模是可行的，且精度也很高，對SOFC電壓特性模型有很好的辨識作用.同時，這種建模思路是易操作的，需要調(diào)整的參數(shù)少，能很快計算出結(jié)果，可推進SOFC的在線控制研究.

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篇6

[關(guān)鍵詞] 小生境遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 股票 預(yù)測

一、引言

股票和股票市場對國家企業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展起到了積極的作用，如可以為投資者開拓投資渠道，增強投資的流動性和靈活性等。但股票價格的形成機制是頗為復(fù)雜的，股票價格既受到多種因素，諸如:政治，經(jīng)濟，市場因素的影響，亦受技術(shù)和投資者行為因素的影響，個別因素的波動作用都可能會影響到股票價格的劇烈波動。因此，股票價格和各影響因素之間很難直接建立明確的函數(shù)關(guān)系表達式。針對這一情況，將可有效處理非線性問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到股票價格的預(yù)測中來，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢,易陷入局部極小點，出現(xiàn)振蕩，魯棒性差。所以有的學(xué)者用遺傳算法(ga)來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能獲得個別的甚至局部的最優(yōu)解,即ga早熟現(xiàn)象。本文引進能較有效地保持種群多樣性的小生境遺傳算法(nga),采用nga優(yōu)化與用ga優(yōu)化的bp網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進行對比,證實了nga的判別準確性和尋優(yōu)能力。

二、小生境遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

反向傳播(bp)算法又稱為誤差逆?zhèn)鞑バＵ椒?，它?974年p.werbos(哈佛大學(xué))提出的。133229.CoMbp算法用來訓(xùn)練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。bp網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)清晰，易實現(xiàn)，計算功能強大等特點。因而是目前最常見，使用最廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是在實際應(yīng)用中，傳統(tǒng)的bp算法存在以下問題:收斂速度慢;若加快收斂速度易產(chǎn)生振蕩；存在局部極小和平臺問題;泛化能力差;隱節(jié)點數(shù)和初始值的選取缺乏理論指導(dǎo);未考慮樣本選擇對系統(tǒng)學(xué)習(xí)的影響等。所以很多學(xué)者提出許多改進的方法，用小生境遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測股票價格。

2.小生境遺傳算法

小生境遺傳算法(iche genetical gorihm)的基本思想是:首先比較任意兩個個體間的距離與給定值的大小，若該距離小于給定值，則比較其適應(yīng)值大小。對適應(yīng)值較小的個體施加一個較強的懲罰，極大地降低其適應(yīng)值。也就是說，在距離l內(nèi)將只有一個優(yōu)良個體，從而既維護了群體的多樣性，又使得各個體之間保持一定的距離，并使得個體能夠在整個約束空間中分散開來。

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)的優(yōu)化

用小生境遺傳算法可以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)規(guī)則等，這里我們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)進行優(yōu)化，具體步驟如下：

（1）隨機產(chǎn)生一組權(quán)值分布，采用某種編碼方案對該組中的每個權(quán)值(或閾值)進行編碼，進而構(gòu)造出一個碼串(每個碼串代表網(wǎng)絡(luò)的一種權(quán)值分布)，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則已確定的前提下,該碼串就對應(yīng)一個權(quán)值和閾值取特定值的一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

（2)對所產(chǎn)生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算它的誤差函數(shù)，從而確定其適應(yīng)度函數(shù)值，誤差越大,則適應(yīng)度越小。

（3)選擇若干適應(yīng)度函數(shù)值最大的個體,直接遺傳給下一代。

（4)利用交叉和變異等遺傳操作算子對當前一代群體進行處理，產(chǎn)生下一代群體。

（5)重復(fù)（2）（3）（4），使初始確定的一組權(quán)值分布得到不斷地進化,直到訓(xùn)練目標得到滿足為止。

這種由小生境遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法也可以稱做混和訓(xùn)練法。將基于小生境遺傳算法的遺傳進化方法和基于梯度下降的反傳訓(xùn)練相結(jié)合,這種訓(xùn)練方法吸取兩種方法的各自特點，所以收斂速度快。

三、股票價格預(yù)測仿真

根據(jù)經(jīng)驗選取輸入預(yù)測日前四天開盤價、收盤價歸一化后做為作為輸入量，輸出為第五天收盤價歸一化數(shù)值。所以，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為(8,5,1),即網(wǎng)絡(luò)的輸入層6個節(jié)點,隱含層9個節(jié)點,輸出層1個節(jié)點。本文選擇了“xdg 新梅（600732）”從2006年3月14日到2006年7月1日數(shù)據(jù)進行了仿真。利用matlab6.5編程，取70組訓(xùn)練樣本和30組測試樣本。如圖（1）表示用遺傳算法和小生境遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進行優(yōu)化時，誤差曲線變化;從圖中可以看出，小生境遺傳算法收斂速度要快;圖（2）表示股票預(yù)測值和實際值比較，從圖中可以看出，遺傳算法和小生境遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值的模型進行股票價格的預(yù)測，都能預(yù)測出股票走向趨勢，但是，后者的預(yù)測精度顯然要比前者高。

四、結(jié)束語

股票市場的不確定因素太多，股票的價格更是多種因素影響的集合體，是典型的非線性動力學(xué)問題。股票價格的中長期準確預(yù)測很難。本文建立了用小生境遺傳算來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測股票價格，結(jié)果表明，這種方法比單用遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度快，預(yù)測精度高。對于股票價格預(yù)測具有較好的應(yīng)用價值。

參考文獻:

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[2]王波張鳳玲:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時間序列模型在股票預(yù)測中的比較[j].第27卷第6期武漢理工大學(xué)學(xué)報·信息與管理工程版.2005.9（27）:69-72

篇7

【關(guān)鍵詞】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PID控制；直流電機調(diào)速系統(tǒng)

1.引言

PID控制以其算法簡單，魯棒性好和可靠性高等優(yōu)點，廣泛地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)當中，成為衡量各行各業(yè)現(xiàn)代化水平的一個重要標志。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，生產(chǎn)工藝的日益復(fù)雜化，生產(chǎn)系統(tǒng)具有非線性，時變不確定性，在實際生產(chǎn)中，常規(guī)PID控制器參數(shù)往往整定不良、性能欠佳，對運行工況的適應(yīng)性很差[1]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力和魯棒性，可以用來處理高維、非線性、強耦合和不確定性的復(fù)雜控制系統(tǒng)。本文結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點和傳統(tǒng)PID控制的優(yōu)勢，對PID控制器進行優(yōu)化，使其具有很強的自適應(yīng)性和魯棒性。通過對直流電機調(diào)速系統(tǒng)仿真，結(jié)果表明，這種方法是有效的。

2.PID控制原理

PID是工業(yè)生產(chǎn)中最常用的一種控制方式，PID調(diào)節(jié)器是一種線性調(diào)節(jié)器，它將給定值r（t）與實際輸出值c（t）的偏差的比例（P）、積分（I）、微（D）通過線性組合構(gòu)成控制量，對控制對象進行控制。傳統(tǒng)的PID控制系統(tǒng)原理框圖如圖2.1所示，系統(tǒng)主要由PID控制器和被控對象組成。它根據(jù)給定值rin（t）與實際輸出值yout（t）構(gòu)成控制偏差額e（t）：

圖2.1為PID控制系統(tǒng)原理框圖。

3.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID整定原理

PID控制要取得好的控制效果，就必須通過調(diào)整好比例、積分和微分三種控制作用在形成控制量中相互配合又相互制約的關(guān)系，這種關(guān)系不一定是簡單的“線性組合”，而是從變化無窮的非線性組合中找出最佳的關(guān)系[2]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力和魯棒性，將PID和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，建立參數(shù)自學(xué)習(xí)的PID控制器。其結(jié)構(gòu)如圖3.1所示。

經(jīng)典增量式數(shù)字PID的控制算式為：

式中，是與、、、u（k-1）、y（k）等有關(guān)的非線性函數(shù)，可以用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)找到這樣一個最佳控制規(guī)律。

假設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN是一個三層BP網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖3.4所示，有M個輸入節(jié)點、Q個隱層節(jié)點、三個輸出節(jié)點。輸出節(jié)點分別對應(yīng)控制器的三個可調(diào)參數(shù)，，。其激發(fā)函數(shù)為非負的Sigmoid函數(shù)。而隱含層的激發(fā)函數(shù)可取正負對稱的Sigmoid函數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向算法如下：設(shè)PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有M個輸入，3個輸出（，，），上標（1）（2）（3）分別代表輸入層、隱含層和輸出層，該PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在任意采樣時刻k的前向計算公式（3-3）如下所述：

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法可以歸納為：①選定BPNN的結(jié)構(gòu)，即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q，并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值，選定學(xué)習(xí)速率和慣性系數(shù)；②采樣得到和，計算；③對進行歸一化處理，作為BPNN的輸入；④計算BPNN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，輸出層的輸出即為PID控制器的3個參數(shù)，，；⑤計算PID控制器的輸出，參與控制和計算；⑥計算修正輸出層的加權(quán)系數(shù)；⑦計算修正隱含層的加權(quán)系數(shù)：⑧置，返回②[3]。

4.仿真實例

仿真試驗中所用的直流電機參數(shù)Pnom =10kw，nom=1000r/min，Unom=220V，I=55A，電樞電阻Ra=0.5Ω，V-M系統(tǒng)主電路總電阻R=1Ω，額定磁通下的電機電動勢轉(zhuǎn)速比=0.1925V.min/r，電樞回路電磁時間常數(shù)Ta=0.017s，系統(tǒng)運動部分飛輪距相應(yīng)的機電時間常數(shù)Tm=0.075，整流觸發(fā)裝置的放大系數(shù)=44，三相橋平均失控時間Ts=0.00167s，拖動系統(tǒng)測速反饋系數(shù)=0.001178V.min/r，比例積分調(diào)節(jié)器的兩個系數(shù)T1=0.049s，T2=0.088s。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)采用4-5-3，學(xué)習(xí)速率和慣性系數(shù)，加權(quán)系數(shù)初始值取區(qū)間[-0.5，0.5]上的隨機數(shù)。利用simulink模塊建立模型如圖4.1所示。

從上面的仿真結(jié)果中，進行比較分析后，可以得出常規(guī)PID控制系統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)兩者對于在零時刻加幅度為1的階躍信號，它們有著不同響應(yīng)曲線。為了便于比較，可以將兩者的響應(yīng)結(jié)果列表，見表4.1。

5.結(jié)論

由仿真結(jié)果可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的最大超調(diào)量和調(diào)整時間均比常規(guī)PID控制系統(tǒng)的最大超調(diào)量要小。這說明利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對PID控制器進行優(yōu)化具有有良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力和魯棒性，在工業(yè)生產(chǎn)中，具有更高的價值。

參考文獻

[1]王敬志，任開春，胡斌.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制[J].工業(yè)控制計算機，2011（3）：72-75.

篇8

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；時間序列；豬肉價格預(yù)測

1 概述

BP算法是很成熟的多層前饋網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，BP算法自身有收斂速度慢，容易產(chǎn)生局部極小值和弱推廣能力等問題[1]。但由于BP算法方便簡單，運算速度快，并行性強很多優(yōu)點，可以用來預(yù)測豬肉價格。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為信息的正向傳播與誤差的逆向傳播兩個部分[2]。在正向傳播過程中，正向傳播包括輸入層、隱含層和輸出層三層，通過這三層的信息處理并輸出，得出預(yù)測結(jié)果。若實際輸出與期望輸出不符，則進入誤差的逆向傳播階段，按誤差梯度下降的方式修改各層權(quán)值，依次逆?zhèn)?。不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練，直到網(wǎng)絡(luò)輸出誤差達到可接受范圍[3]。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

進行BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計時，考慮以下幾個方面：

2.1 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的選定

關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，只關(guān)注單因素預(yù)測模型，即豬肉價格自身的數(shù)據(jù)預(yù)測。由于查找歷史數(shù)據(jù)有限，不需選擇增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的辦法而是選擇增加隱含層神經(jīng)元節(jié)點的數(shù)目來提高輸出結(jié)果的精度[4]。所以，選用單一隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2.2 輸入輸出層神經(jīng)節(jié)點

對于輸出層，有

可以看出，2015年7月份到12月份的豬肉價格預(yù)測結(jié)果與實際值最大誤差僅為0.01，說明所建模型科學(xué)合理，可以用來預(yù)測豬肉價格。

3.3 價格預(yù)測

運用2014年7月到2016年3月間呂梁某城區(qū)每月的豬肉平均價格數(shù)據(jù)來進行預(yù)測。將數(shù)據(jù)歸一，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。經(jīng)過多次實驗得出隱含層節(jié)點數(shù)為8時，預(yù)測誤差最小，擬合度最高。循環(huán)次數(shù)為5000次，優(yōu)化目標為0.01，訓(xùn)練模擬數(shù)據(jù)后，預(yù)測出2016年4月到9月的豬肉價格走勢。

4 結(jié)論與分析

通過對豬肉價格本身變化趨勢進行研究，建立了基于時間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果對檢測樣本誤差檢測，得出均方誤差較小，表明預(yù)測效果良好，說明所建模型較為科學(xué)合理。

參考文獻

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篇9

關(guān)鍵詞： 閉環(huán)液壓控制系統(tǒng)；自組織雙模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；執(zhí)行機構(gòu)

中圖分類號：TU984 文獻標識碼：A 文章編號：1671－7597（2012）0720088－02

0 引言

液壓控制在工業(yè)系統(tǒng)中的地位不言而喻，提高系統(tǒng)精度和響應(yīng)速度是液壓控制領(lǐng)域有待持續(xù)性研究的課題。針對按照預(yù)設(shè)流量和壓力進行精確控制的液壓系統(tǒng)，本文提出一種基于Mamdani型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多線程思想的閉環(huán)自組織雙模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)液壓系統(tǒng)模型，其關(guān)鍵點是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型和執(zhí)行機構(gòu)。

1 液壓系統(tǒng)模型

液壓系統(tǒng)采用擠壓式液體供給方式，由工控機、增壓氣體貯箱、液體貯箱、流量控制閥、流量和壓力檢測裝置和氣體傳送管道組成閉環(huán)系統(tǒng)，如圖1所示。

該液壓系統(tǒng)模型工作原理是：將增壓惰性氣體壓入液體貯箱，其進入液體貯箱時的流量和壓力由閥門控制，惰性氣體推動液體貯箱中的隔板，迫使隔板另一側(cè)的液體進入傳送管道，并順管道進入液體使用對象。假設(shè)液體貯箱中是理想流體，根據(jù)理想流體伯努利方程，可知，通過調(diào)節(jié)液體貯箱壓力，能夠改變液體使用對象入口處液體壓力，因此，通過調(diào)節(jié)增壓氣體流量可達到調(diào)節(jié)液體進入液體使用對象時流量和壓力的目的。液體貯箱和液體使用對象之間安裝有壓力計和流量計，能夠測得當前實際壓力和流量，計算機將其與預(yù)設(shè)壓力和流量進行對比，按照一定的算法得出增壓氣體流量調(diào)節(jié)方案。

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型

2.1 控制模型

根據(jù)液壓系統(tǒng)模型工作原理，閉環(huán)控制系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)為預(yù)設(shè)壓力、預(yù)設(shè)流量、實際壓力和實際流量，根據(jù)模糊控制原理，可將以上四個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為壓力差、壓力差變化率、流量差、流量差變化率，由這四個分量組成的輸入數(shù)據(jù)作為閉環(huán)控制算法的輸入向量，對執(zhí)行機構(gòu)的指令為該算法的輸出向量。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不依賴精確的數(shù)學(xué)模型，能夠通過學(xué)習(xí)優(yōu)化自身性能，在邏輯上能夠?qū)崿F(xiàn)并行計算等優(yōu)點[1]，本文提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液壓控制器模型，該模型由兩組獨立的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并聯(lián)組成雙模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在初始時刻，這兩組模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有相同的結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值，在控制系統(tǒng)運行過程中，兩組模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別承擔(dān)系統(tǒng)學(xué)習(xí)和控制任務(wù)，經(jīng)過一定系統(tǒng)周期后，同步兩組模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

綜上所述，控制模型如圖2所示。

在圖2中，X表示輸入向量，含有四個分量：x1、x2、x3和x4，分別表示壓力差、壓力差變化率、流量差和流量差變化率，這四個分量綜合作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸入向量。在圖2中，虛線框中的部分為雙模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中Layer1為接收傳感器數(shù)據(jù) 的輸入層；Layer2為兩個具有相同結(jié)構(gòu)的自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層；Layer3為輸出控制信號

的輸出層。

2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

傳統(tǒng)基于模糊控制步驟的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常由五層構(gòu)成，但是，三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近幾乎所有的非線性系統(tǒng)，所以設(shè)置五層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但使系統(tǒng)復(fù)雜化，而且增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近穩(wěn)定狀態(tài)的難度[2，3]，因此，設(shè)計模型由輸入層、隸屬函數(shù)層、輸入越界判斷層、模糊規(guī)則層和輸出層組成，可調(diào)節(jié)連接權(quán)值只出現(xiàn)在模糊規(guī)則層和輸出層之間，其余各神經(jīng)元間的連接權(quán)值均為1且不可調(diào)，本模型包含一層真正意義上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，既簡化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)又按照模糊控制步驟設(shè)計；但是隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則實際上仍然屬于模糊控制范疇，不但需要在設(shè)計初期就確定下來并且在系統(tǒng)運行過程中不會被優(yōu)化，本文根據(jù)文獻[4]提出的一種剪枝算法，通過專用算法調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的個數(shù)，解決了隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則在系統(tǒng)運行過程中的優(yōu)化問題；為了處理意外出現(xiàn)的越界參數(shù)，在隸屬函數(shù)層后增加越界參數(shù)判斷層，越界參數(shù)判斷層的輸出匯總后作為處理越界參數(shù)的依據(jù)。

因此，以模糊控制步驟為基礎(chǔ)，構(gòu)造四層類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，四層分別是輸入層、隸屬函數(shù)層、模糊規(guī)則層和輸出層，模糊規(guī)則層神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元之間有可變連接權(quán)值；因為隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則相互對應(yīng)，因此將模糊規(guī)則層輸出數(shù)據(jù)作為隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則調(diào)整的依據(jù)，基于以上考慮，本文提出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

在圖3中，兩個矩形分別代表隸屬函數(shù)與規(guī)則調(diào)整算法和輸入越界處理算法，圓形代表神經(jīng)元。與一般模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同的是第二層隸屬函數(shù)層的輸出數(shù)據(jù)連接兩層不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層；第四層規(guī)則層的輸出數(shù)據(jù)分別連接輸出層神經(jīng)元和隸屬函數(shù)與規(guī)則調(diào)整算法。

該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)共有五層神經(jīng)元節(jié)點和兩個結(jié)構(gòu)調(diào)整算法，各部分結(jié)構(gòu)分別描述如下：

1）第一層：輸入層，本層共有n個神經(jīng)元，對應(yīng)輸入數(shù)據(jù)中的n維向量，本層只完成輸入數(shù)據(jù)的接收功能，直接將輸入數(shù)據(jù)傳入下一層，不對輸入數(shù)據(jù)進行任何計算，沒有傳遞函數(shù)。

2）第二層：隸屬函數(shù)層，神經(jīng)元個數(shù)動態(tài)調(diào)整，本層模糊化輸入向量，該層的每一個神經(jīng)元代表隸屬函數(shù)覆蓋的一個區(qū)域，每一個第一層的神經(jīng)元都有對應(yīng)的隸屬函數(shù)層神經(jīng)元群，輸入向量對本層某神經(jīng)元的激發(fā)度對應(yīng)于該輸入向量在該神經(jīng)元所表示的模糊區(qū)域的隸屬度。

3）第三層：越界輸入向量判斷層，本層共有n個神經(jīng)元，對應(yīng)輸入數(shù)據(jù)中的n維向量，判斷某個輸入向量是否超出現(xiàn)有的隸屬函數(shù)覆蓋區(qū)域，如果超出，則進入輸入越界算法，否則不做運算。

篇10

關(guān)鍵詞:智能化 交流電機 控制

中圖分類號:文獻標識碼:A文章編號:1007-9416(2010)05-0000-00

引言

交流傳動代替直流傳動已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢,由于交流電機的非線性多變量耦合性質(zhì),其控制策略的研究引起很多學(xué)者的興趣。從控制原理和電動機模型出發(fā),基于穩(wěn)態(tài)模型的控制策略和基于動態(tài)模型的控制策略研究已經(jīng)進入實用階段,有些控制方法已經(jīng)非常成熟。但是從本質(zhì)上看,交流電動機還是非線性多變量系統(tǒng),應(yīng)該在非線性控制理論的基礎(chǔ)上研究其控制策略,才能真正揭示問題的本質(zhì)。非線性反饋解耦與精確線性化控制,基于無源性的能量成型非線性控制,基于逐步后推設(shè)計方法的非線性控制等等;雖然在理論上成果累累, 但由于它們的共同基礎(chǔ)是已知參數(shù)的電機模型,參數(shù)的變化仍不可避免地要影響控制系統(tǒng)的魯棒性?；Ｗ兘Y(jié)構(gòu)控制能使控制效果與被控對象的參數(shù)和擾動無關(guān), 因而使系統(tǒng)具有很強的魯棒性;它本質(zhì)上是一種開關(guān)控制, 在系統(tǒng)中不可避免地帶來“抖動”問題, 如何消弱抖動又不失強魯棒性, 是目前需要研究的主要問題。近年來受到控制界十分重視的智能控制, 由于它能擺脫對控制對象數(shù)學(xué)模型的依賴,已成為眾所矚目的解決魯棒性問題的重要方法。下面就交流傳動中常用的智能控制策略進行梳理,對比分析他們的特點。

1 模糊控制

模糊控制是一種典型的智能控制方法,它不依賴被控對象的數(shù)學(xué)模型,可以克服非線性因素,對被調(diào)節(jié)對象的參數(shù)具有較強的魯棒性,通常根據(jù)速度的誤差信號和誤差信號的微分設(shè)計在線調(diào)整系數(shù)或者結(jié)構(gòu)的PID控制器,調(diào)整的策略采用模糊控制的原理。還有學(xué)者把模糊控制器的輸出直接變?yōu)榭刂屏?從仿真曲線來看,都取得了一定的效果。

由于常規(guī)模糊控制的控制規(guī)則一旦確定則無法改變,且存在穩(wěn)態(tài)誤差,對于控制性能較高的交流傳動系統(tǒng),常規(guī)模糊控制則無法勝任。自調(diào)整模糊方法根據(jù)系統(tǒng)性能指標調(diào)整比例因子,再根據(jù)誤差E和誤差變化EC修改規(guī)則因子

根據(jù)典型階躍響應(yīng)曲線,確定在系統(tǒng)不同運行階段輸出量U的控制規(guī)則。修正 自調(diào)整公式。修正 自調(diào)整公式。

但是這種方法在粗調(diào)比例因子 中,對數(shù)量級因子 要求過高若該值過大,系統(tǒng)易超調(diào),過小調(diào)整次數(shù)相應(yīng)增加,故應(yīng)根據(jù)實際系統(tǒng)調(diào)整為一個適當?shù)闹?需經(jīng)過反復(fù)。

模糊控制的最大優(yōu)點是不依賴被控對象的數(shù)學(xué)模型,缺點是隸屬度函數(shù)及控制規(guī)則必須經(jīng)過反復(fù)精心整定,使得控制精度不高,由于控制規(guī)則經(jīng)整定后就不再改變,當對象發(fā)生漂移時,不能進行有效調(diào)整,從而限制了自適應(yīng)能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的學(xué)習(xí)能力和準確的擬和非線性函數(shù)的能力模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合能克服這些缺點。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制器實質(zhì)是用BP網(wǎng)絡(luò)表示模糊控制規(guī)則,模糊規(guī)則經(jīng)過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),以“權(quán)值”的形式體現(xiàn)出來,規(guī)則的生成和修正就可以轉(zhuǎn)化為權(quán)值的初始確定和修改,在此基礎(chǔ)上進行離線學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)。其缺點:雖然可以調(diào)整控制規(guī)則,但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度的限制,導(dǎo)致系統(tǒng)有一定的滯后。

模糊控制在應(yīng)用通常有以下的方法和趨勢:

(1)參數(shù)自調(diào)整模糊控制

比例因子自適應(yīng)調(diào)整法是根據(jù)e,ec的大小變化,不斷修改其量化因子GE,GEC和控制量u的比例因子GU.

(2)將模糊控制與傳統(tǒng)控制相結(jié)合,根據(jù)誤差的大小,來選擇不同的控制方式。

(3)與其它智能控制相結(jié)合。如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法,通過其他智能控制的特點來修改控制規(guī)則,適應(yīng)系統(tǒng)實際的需要。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

采用基于BP學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替PID控制器發(fā)揮作用,它在輸入端得到誤差信號,誤差經(jīng)過處理后,分別做為比例項,積分項,微分項輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)過初始權(quán)計算后,在輸出層得到一個輸出信號提供給被控電機。電機輸出經(jīng)反饋到輸入端與期望值比較后,得到新的誤差信號,這個誤差信號,以部分用于修正權(quán)值,以部分供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器作為修正權(quán)值,利用它重新計算得到一個新的輸出,直到系統(tǒng)穩(wěn)定。該方法代替原有PID控制方案,自適應(yīng)特性良好,但結(jié)構(gòu)規(guī)模較大,算法復(fù)雜,應(yīng)用成本較高。

改進方法:BP+PID控制。輸入提供給常規(guī)PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,根據(jù)被控對象的實際輸出與期望值比較而得到的偏差,二者進行切換,送給電機做輸入。該方法代替原有PID控制方案,自適應(yīng)特性良好,但結(jié)構(gòu)規(guī)模較大,算法復(fù)雜,應(yīng)用成本較高。

單神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最基本結(jié)構(gòu),在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中,單神經(jīng)元是最基本的控制單元。目前由于缺乏相應(yīng)的足夠快的硬件支持,大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于解決實時控制問題,速度難以滿足需要,因此用單神經(jīng)元構(gòu)成控制器引起了控制學(xué)者的廣發(fā)興趣。

采用聯(lián)想式學(xué)習(xí)規(guī)則將Hebbian學(xué)習(xí)和監(jiān)督式學(xué)習(xí)相結(jié)合,通過關(guān)聯(lián)搜索對未知的外界作出反映和作用。所以神經(jīng)元方法的應(yīng)用主要有以下特點:

(1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制

用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PID或PI控制器,這種控制器充分利用了神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)功能,在運行中根據(jù)被控對象特性的變化,對神經(jīng)元的權(quán)值進行在線調(diào)整,使得整個控制器能得到PID控制的特性。其中算法有無監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,有監(jiān)督的Delta學(xué)習(xí)規(guī)則和有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。

(2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識和估計

如基于BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于CMAC

(3)復(fù)合智能控制

將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其它智能方法結(jié)合,如迷糊控制,充分利用兩者的優(yōu)點控制系統(tǒng)的運行。加入遺傳算法改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值,適應(yīng)系統(tǒng)變化?！哆z傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交流調(diào)速系統(tǒng)中的應(yīng)用》

將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)控制方法結(jié)合,如根據(jù)誤差信號的大小。在線切換控制器,可以使系統(tǒng)具有更好的魯棒性和自適應(yīng)性。

但其中也有缺點:

(1)單神經(jīng)元的在線自學(xué)習(xí)需要一定的時間,其權(quán)值調(diào)整有一個過程,導(dǎo)致系統(tǒng)的啟動時間稍長。

(2)由于增益K不具備在線學(xué)習(xí)調(diào)整的功能,因此對于調(diào)速范圍很寬的系統(tǒng),難以保證在整個調(diào)速范圍內(nèi)都能夠達到很好的調(diào)速性能。

3 遺傳算法

由于遺傳算法的快速全局收斂性以及增強式學(xué)習(xí)等性能,使其比常規(guī)的PI控制器及原有模糊控制器具有明顯的優(yōu)越性?；谶z傳算法的自適應(yīng)PI控制器主要原理是:遺傳算法用作在線估計,控制信號由常規(guī)的PI控制器發(fā)出。先用遺傳算法對原有PI參數(shù)進行離線優(yōu)化,然后接入控制系統(tǒng),一方面實時地給出最佳的PI參數(shù),另一方面還要繼續(xù)學(xué)習(xí),不斷的調(diào)整PI參數(shù),以適應(yīng)被控對象的變化?；谶z傳算法的應(yīng)用特點如下:

(1)遺傳算法作為一種參數(shù)自尋優(yōu)控制方法,可與傳統(tǒng)方法相結(jié)合,在線調(diào)整控制器的參數(shù),跟蹤系統(tǒng)響應(yīng),提高控制精度。

(2)與其他智能控制方法相結(jié)合。如與模糊控制相結(jié)合,利用遺傳算法尋的比例因子,規(guī)則因子或隸屬度函數(shù)的最優(yōu)值。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,改變權(quán)值,適應(yīng)系統(tǒng)的變化。

(3)提高遺傳算法的計算精度可以與各種算法相結(jié)合。

有學(xué)者研究在永磁同步電動機上采用粒子群和模糊控制相結(jié)合的控制方法,主要思路如下:利用粒子群算法對控制器的3個比例因子參數(shù)Ka,Kb,Ku進行全局優(yōu)化,這樣就可以隨環(huán)境變化及負載變化實時跟蹤模糊控制器的參數(shù)變化,提高模糊控制器的魯棒性和控制精度。

設(shè)計原理如下:

(1)確定粒子群的解空間及把真?zhèn)€解空間區(qū)域化。確定初始個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。

(2)利用粒子群算法中的迭代公式得到新的解,并檢驗適應(yīng)度函數(shù)。確定個體極值,并與全局最優(yōu)解進行比較。若在允許誤差范圍內(nèi),停止迭代,否則重復(fù)2)

(3)此時得到的全局最優(yōu)解做為模糊控制的三個比例因子。

這種控制策略的特點是:

(1)粒子群算法比遺傳算法結(jié)構(gòu)簡單,運行速度快。

(2)粒子群算法的搜索空間也是建立在系統(tǒng)運用傳統(tǒng)方法設(shè)計的基礎(chǔ)之上的。

(3)為了避免粒子群優(yōu)化算法在解空間搜索時出現(xiàn)在全局最優(yōu)解附近“振蕩”的現(xiàn)象,可對迭代更新公式中的加權(quán)因子w進行更新。

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