山东省自然科学基金(Y2008D09)
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
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- 基于整合-激发神经元的自组织映射网络
- 2011年
- 选取与生物神经元的工作过程较为相似的整合-激发(IF)神经元模型作为传递函数,建立了一个基于整合-激发(IF)神经元的新型自组织特征映射(SOM)网络。通过仿真验证了IF神经元网络的自组织功能,实现对传统自组织网的改进。
- 张彪刘珑龙冯峰
- 关键词：自组织网络传递函数脉冲
- 基于模糊神经网络的多变量系统的解耦方法被引量：5
- 2013年
- 针对多变量、强耦合、纯迟延系统,提出一种模糊神经网络的解耦方法,结合遗传算法、将多变量系统解耦成单变量系统。传统解耦方法对于非线性系统、变结构系统以及耦合关系和耦合强度随时间和负载变化的复杂系统经常无能为力,而这种综合了模糊逻辑和神经网络优势的解耦方法,由于具有非线性和自学习能力,使其解耦性能不受影响,弥补了传统解耦方法的缺陷,对复杂系统有着较好的解耦能力。且该方法不需要建立精确的数学模型,易于实现。文章最后通过仿真实验验证了该模型的解耦效果。
- 刘珑龙刘雪锋周西龙
- 关键词：模糊神经网络遗传算法解耦控制多变量系统
