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1、本文研究了動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法,及基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)逆控制系統(tǒng),主要研究?jī)?nèi)容如下: 一、在分析研究生物神經(jīng)元及人工神經(jīng)元模型結(jié)構(gòu)及功能的基礎(chǔ)上,提出了一種新的動(dòng)態(tài)人工神經(jīng)元模型(DAF神經(jīng)元),它是一類自適應(yīng)IIR突觸時(shí)空神經(jīng)元模型,它在簡(jiǎn)化動(dòng)態(tài)神經(jīng)元模型結(jié)構(gòu)的同時(shí)提高了神經(jīng)元的動(dòng)態(tài)性能和自適應(yīng)能力?;贒AF神經(jīng)元模型可以構(gòu)建一種新的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DAFNN),DAFNN是一種局部反饋動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其總體結(jié)構(gòu)仍
2、為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。與非線性自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)中常用的反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,DAFNN的結(jié)構(gòu)和算法都更加簡(jiǎn)單,而且具有可自適應(yīng)調(diào)節(jié)的時(shí)間深度和時(shí)間分辨率。因此,DAFNN在非線性自適應(yīng)逆控制中更具應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。 二、通過(guò)對(duì)PSO算法結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性及收斂性的研究,提出了一種以概率1全局收斂PSO算法,并進(jìn)一步推廣為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線學(xué)習(xí)算法。該算法通過(guò)加強(qiáng)對(duì)微粒群最優(yōu)位置的局部搜索能力,提高了收斂的速度和精度;同時(shí)縮小了粒子群規(guī)模,提高了運(yùn)行效率。
3、與傳統(tǒng)的BPTT算法相比,該算法無(wú)論是收斂速度、精度還是泛化能力,都有明顯提高。 三、根據(jù)信號(hào)流圖理論,設(shè)計(jì)并推導(dǎo)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)算法,并利用Lyapunov 穩(wěn)定性定理分析了算法的穩(wěn)定性,提出了可以保證算法收斂的自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率。對(duì)于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)而言,該算法避免了傳統(tǒng)梯度計(jì)算中復(fù)雜的鏈?zhǔn)角髮?dǎo)過(guò)程,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)流圖及其線性的伴隨流圖,可以直接計(jì)算任何變量的梯度信息。并且,自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率確保了動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定
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