針對(duì)傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)參數(shù)整定過(guò)程存在的在線整定困難和控制品質(zhì)不理想等問(wèn)題，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力強(qiáng)等特點(diǎn)，提出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化PID控制器參數(shù)。其次，為了加快BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)收斂速度，防止其陷入局部極小點(diǎn)，提出采用粒子群優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值矩陣。最后，給出了PSO-bp算法整定優(yōu)化PID控制器參數(shù)的詳細(xì)步驟和流程圖，并通過(guò)一個(gè)PID控制系統(tǒng)的仿真實(shí)例來(lái)驗(yàn)證本文所提算法的有效性。仿真結(jié)果證明了本文所提方法在控制品質(zhì)方面優(yōu)于其它三種常規(guī)整定方法。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器 參數(shù)優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2014-03-21
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人工智能BP問(wèn)題的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，bp算法可見(jiàn)人工智能教材
標(biāo)簽： 人工智能 C語(yǔ)言
上傳時(shí)間： 2015-03-11
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L-M算法。除了動(dòng)量法(基于梯度下降的訓(xùn)練算法)外，學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整策略是bp算法改進(jìn)的另一種途徑，它利用Levenberg-Marquardt優(yōu)化方法，從而使得學(xué)習(xí)時(shí)間更短。其缺點(diǎn)是，對(duì)于復(fù)雜的問(wèn)題，該方法需要很大的存儲(chǔ)空間。
標(biāo)簽： L-M 算法 動(dòng)量 梯度
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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用bp實(shí)現(xiàn)的數(shù)字識(shí)別程序，用到了經(jīng)典的bp算法，可移植到其他應(yīng)用程序中去
標(biāo)簽： 數(shù)字識(shí)別 程序
上傳時(shí)間： 2015-04-16
上傳用戶：haoxiyizhong
誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)(Back propagation network,簡(jiǎn)稱BP網(wǎng)絡(luò))是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最活躍的方法，且絕大多數(shù)采用了三層結(jié)構(gòu)(輸入層、一個(gè)隱含層和輸出層).BP網(wǎng)絡(luò)是一種非線性映射人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).本程序用vb實(shí)現(xiàn)的bp算法
標(biāo)簽： propagation network Back 誤差
上傳時(shí)間： 2015-04-22
上傳用戶：qiaoyue
本算法采用LVQ競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，本算法先用分類(lèi)再用bp算法進(jìn)行預(yù)測(cè)。
標(biāo)簽： LVQ 算法 網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2015-06-01
上傳用戶：一諾88
開(kāi)發(fā)環(huán)境:Matlab 簡(jiǎn)要說(shuō)明:動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)調(diào)整算法。在實(shí)際應(yīng)用中，原始的bp算法很難勝任，因此出現(xiàn)了很多的改進(jìn)算法。bp算法的改進(jìn)主要有兩種途徑，一種是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方法，另一種則是采用更有效的優(yōu)化算法。本例采用動(dòng)量bp算法，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，動(dòng)量法降低了網(wǎng)絡(luò)對(duì)于誤差曲面局部細(xì)節(jié)的敏感性，有效地抑制網(wǎng)絡(luò)陷于局部極小。
標(biāo)簽： Matlab 開(kāi)發(fā)環(huán)境 動(dòng)量 實(shí)際應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2014-11-04
上傳用戶：腳趾頭
用GA先求BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，再用純BP直接訓(xùn)練BP的混合GA－bp算法
標(biāo)簽： BP網(wǎng)絡(luò) 權(quán)重
上傳時(shí)間： 2015-12-05
上傳用戶：lnnn30
函數(shù)模擬的BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)源碼，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前人工只能的重要分之，bp算法是應(yīng)用最為廣泛的一種前饋網(wǎng)絡(luò)之一。
標(biāo)簽： 函數(shù) BP網(wǎng)絡(luò) 模擬 源碼
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：lz4v4
連續(xù)多輸出感知器訓(xùn)練算法的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)bp算法
標(biāo)簽： 輸出 算法
上傳時(shí)間： 2014-07-09
上傳用戶：lijianyu172
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