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王群仙
作品数:
17
被引量:209
H指数:8
供职机构:
南开大学信息技术科学学院计算机科学与信息安全系
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发文基金:
国家自然科学基金
河北省自然科学基金
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相关领域:
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理学
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合作作者
李少远
河北工业大学电气工程系
陈增强
南开大学电子信息与光学工程学院
袁著祉
南开大学信息技术科学学院计算机...
曹保定
河北工业大学
李焕芝
河北工业大学电气工程系
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王群仙
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李少远
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1998
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1995
1篇
1992
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神经网络在控制中的应用
被引量:5
1997年
在非线性系统的控制中,神经网络已成为强有力的工具.本文探讨了人工神经网络在建模和控制领域的研究概况。
李少远
王群仙
刘浩
袁著祉
关键词:
神经网络
控制系统
自动控制
非线性系统的模糊智能预测控制研究
李少远
王群仙
田永青等
该项目以预测控制、自校正控制、神经网络、模糊推理和滑模变结构等为基础,设计出新型的非线性系统智能预测控制器,同时运用结构分析理论和李雅谱诺夫稳定性理论等进行了非线性智能控制系统的分析工作,主要涉及到系统建模、优化计算等问...
关键词:
关键词:
非线性系统
模糊控制
控制器
电力系统周波变化趋势的提取与预测
1996年
提出一种利用时间序列分析方法建立的回归模型。
李少远
曹保定
孟昭忠
王群仙
关键词:
电力系统
时间序列
基于小波变换的广义预测控制器的设计
1999年
小波变换具有在时域和频域良好的局部化性质,对干扰信号具有滤波的作用.采用小波变换的方法对系统的输入与输出量进行滤波设计广义预测控制器.仿真结果表明,该方法抗噪声能力强,在控制器性能得到改善的情况下,可得到较平滑的输入曲线,并且对建模误差有一定的鲁棒作用,避免了控制器执行机构的频繁动作.
李焕芝
王群仙
李少远
关键词:
小波变换
广义预测控制器
预测控制
滤波
基于小波网络的非线性系统建模与控制
被引量:17
1999年
提出一种基于小波网络的非线性系统的建模和控制方法。使用小波网络对未知控制系统建立一步预测模型,基于Davidon最小二乘法得到自适应控制律。小波网络的权值由广义递推最小二乘法来学习,尺度参数和平移参数通过稳定的Davidon最小二乘法来获得。仿真结果表明了该方法的有效性。
王群仙
陈增强
袁著祉
关键词:
小波网络
预测控制
非线性系统
Sugeno模糊模型的辨识与控制
被引量:60
1999年
提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法和对非线性系统进行并行化设计的方法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量;对于非线性系统的控制,Sugeno模糊模型实际上是动态系统的局部线性化,可采用并行设计的方法设计控制器,然后通过模糊推理得到全局控制量.最后通过倒立摆系统的控制说明了本文算法的有效性.
李少远
王群仙
李焕芝
陈增强
袁著祉
关键词:
模糊控制
SUGENO模糊模型
系统辨识
参数辨识
基于神经网络的预测控制模型研究
研究基于生产过程输入输出数据建立系统的神经网络模型问题,训练好的神经网络可作为预测模型,实现非线性系统的预测控制;这对一大类过程控制系统的建模与控制具有启发意义.
李少远
王群仙
曹保定
孟昭忠
关键词:
神经网络
预测控制
非线性系统
文献传递
基于神经网络的预测控制模型研究
1995年
本文研究基于生产过程输入输出数据建立系统的神经网络模型问题,训练好的神经网络可作为预测模型,实现非线性系统的预测控制;这对一大类过程控制系统的建模与控制具有启发意义。
王群仙
李少远
曹保定
孟昭忠
关键词:
神经网络
预测控制
非线性系统
过程控制
涤纶片基拉膜生产线横向分布神经网络自校正预测控制
被引量:23
2001年
建立了一种新型的神经网络自校正预测控制器 ,可有效地控制复杂的多变量非线性系统 .将这一方法成功地应用于涤纶片基拉膜生产线的横向分布控制中 。
陈增强
袁著祉
刘忠信
李翔
李少远
王群仙
关键词:
胶片
涤纶片基
生产线
神经网络
自校正预测控制
基于BP网络的PID型预测自校正控制器
被引量:34
1998年
采用BP网络对PID型大范围预测控制器(PIDGPC)的参数kp,ki,kd及α进行自学习,并在多个模型构成的系统上进行了仿真,验证了该算法的适应性和鲁棒性,为设计通用的GPC控制器提供了一种新的手段。
王群仙
陈增强
袁著祉
关键词:
神经网络
PID型
自校正控制器
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