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标题: 基于类神经网路的演化策略应用于一阶动态系统
Neural Network-Based Evolution Strategies for Implementing First Order Dynamic Systems
作者: 陈思颖
陈永平
电控工程研究所
关键字: 类神经网路;演化策略;一阶动态系统;智慧型控制;nerual network;evolution strategy;first order dynamic system;first order LTI system;intelligent control
公开日期: 2006
摘要: 本论文目的在于利用类神经网路学习一阶动态系统，用以控制一回授系统。为了学习一阶动态系统，提出两种简单的类神经网路架构，一种是一般的类神经网路，另一种加入了参数影响，而此参数是根据一阶差分方程而来的。另外，本论文不用常见的倒传递学习法则，而用一演化策略，因为倒传递学习法则必须知道反向动态系统，但反向动态系统并不容易得到，而该演化策略并无此缺点。虽然使用该演化策略的学习时间较长，但类神经网路经过演化策略的学习后，能表现的跟目标系统极度相似，即使将此类神经网路放入一有外来杂讯的回授系统当控制器时，亦能控制系统稳定不受杂讯影响。
URI: http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#GT009412528
http://hdl.handle.net/11536/80659
显示于类别：Thesis


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