刘志梁
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：青岛大学自动化工程学院复杂性科学研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 一类非严格反馈切换系统的自适应神经网络控制被引量：1
- 2017年
- 针对具有非严格反馈的非线性系统的控制问题,本文主要研究非严格反馈形式的单输入单输出非线性切换系统的控制问题。运用自适应神经网络控制方法,逼近系统的组合非线性函数;同时,结合Backstepping方法设计神经网络控制方案,利用神经网络的结构性质简化设计过程,成功的将神经网络自适应Backstepping设计方法拓展到该类非严格反馈系统上,最后通过仿真例子验证本文所提控制方法的有效性。仿真结果表明,在任意切换信号及所给控制器的作用下,保证了良好的跟踪性能,并保证闭环系统所有状态是半全局一致最终有界的,跟踪误差收敛到原点的一个残差集内。该研究具有一定的实用价值。
- 刘志梁徐凯陈兵
- 关键词：切换系统神经网络自适应非线性BACKSTEPPING
- 非严格反馈大系统的自适应神经网络分散控制
- 2017年
- 针对一类非严格反馈的非线性互联大系统,本文提出了一种基于神经网络的分散自适应状态反馈控制方案。在控制设计过程中,通过神经网络逼近系统中的未知非线性函数,结合自适应Backstepping方法和分散控制策略设计出一种自适应神经网络分散状态反馈控制器,并通过Lyapunov稳定性理论进行稳定性分析,证明了在该控制方案作用下,闭环系统的所有信号是半全局一致终极有界的,且输出信号保持收敛在给定参考信号的一个小邻域范围内。采用仿真算例验证本文方法的有效性。仿真结果表明,系统输出信号能良好地跟踪给定的参考信号;系统的所有闭环信号都是有界的,而且该方法借助向量的范数性质,有效解决了一类非线性非严格反馈的互联大系统的自适应神经网络控制问题。该研究对控制理论的发展,具有一定的实际应用价值。
- 时昊天陈兵葛华丽刘志梁
- 关键词：分散自适应控制神经网络
- 基于双线性卷积宽度网络的水稻病虫害识别
- 2024年
- 针对水稻病虫害数据集构建不够完善,现有方法对小样本数据集识别准确度低的问题,提出一种基于双线性卷积宽度网络(BCBN)的小样本水稻病虫害识别方法。所提方法利用双线性卷积神经网络(B-CNN)提取水稻病虫害图像的双线性特征,并通过宽度学习系统(BLS)算法增强双线性特征,从而提高模型的识别准确率。实验结果表明,BCBN在使用BLS增强双线性特征后,病虫害图像中的判别性特征得到了更高的权重占比,有效降低了模型的误分率,模型识别准确率达97.44%。所提方法在样本量较少时具有明显优势,能够满足真实场景下水稻病虫害分类检测的需求,为水稻病虫害识别技术提供了一种可行的思路。
- 孙杨俊陈滔刘志梁
- 关键词：水稻病虫害
