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鲁棒控制方面的好文章
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神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是:(1)传统的误差反向传播方法(back propagation,BP)主要基于梯度下降的思想,需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题,借鉴ELM的
基于遗传算法的PID参数优化
- PID控制一直是工业生产过程中应用最为广泛而且最为成熟的一种控制,它以其算法简单、可靠性高、鲁棒性好等优点应用于工业控制领域。PID 控制器有三个参数:比例、积分和微分系数,当PID结构确定的情况下,这三个参数将会决定控制器的品质,参数的调节和优化至关重要