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人工智能的新发展:人工神经网络及其应用

发布时间:2017-12-29 10:34

  本文关键词:人工智能的新发展:人工神经网络及其应用 出处:《计算机工程与应用》2001年09期  论文类型:期刊论文


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【摘要】:文章从人工智能的角度阐述了一种快速收敛的PID神经网络控制模型,其模型的网络结构简单,学习收敛速度快,初值选取方便,把PID神经网络应用于延迟系统,取得了理想的控制效果。此模型的应用充分体现了人工智能的特点。
[Abstract]:......
【作者单位】: 武汉理工大学!
【分类号】:TP183
【正文快照】: l引言 人工智能是计算机的研究和应用到一定阶段的产物。50年代发展起来的控制论,把神经系统的工作原理与信息理论。控制理论、逻辑推理与计算机联系起来,对于人工智能的发展有极大的影响。长期以来,人们想方设法了解人脑的功能,用物理可实现系统去模拟人脑,完成类似

【参考文献】

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1 舒怀林;PID神经元网络对强耦合带时延多变量系统的解耦控制[J];控制理论与应用;1998年06期

2 舒怀林;基于神经PID网络的串级调节系统研究[J];自动化与仪器仪表;1997年05期

【共引文献】

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4 杨青,党选举;基于神经网络2自由度PID的解耦控制实现[J];计算机工程与应用;2004年26期

5 舒华;舒怀林;;基于PID神经网络的多变量非线性动态系统辨识[J];计算机工程与应用;2006年12期

6 李明,林永君,马永光;自适应神经元非模型多变量系统解耦控制[J];计算机仿真;2003年03期

7 丁军,徐用懋;单神经元自适应PID控制器及其应用[J];控制工程;2004年01期

8 王晓哲,顾树生;基于遗传算法的PID神经网络解耦控制[J];控制与决策;1999年S1期

9 李旭明;多变量模糊神经网络控制器的研究[J];控制与决策;2001年01期

10 舒怀林;基于PID神经网络的非线性时变系统辨识[J];自动化学报;2002年03期

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1 舒怀林;;PID神经元和PID神经元网络分析[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年

2 舒怀林;;PID控制与神经网络的结合及PID神经网络非线性控制系统[A];第十九届中国控制会议论文集(二)[C];2000年

3 陈渭红;李守智;王昆;;基于准对角递归神经网络(QDRNN)的PID解耦控制研究[A];冶金企业自动化、信息化与创新——全国冶金自动化信息网建网30周年论文集[C];2007年

4 熊淑贞;张根宝;;基于在线自适应跟踪辨识神经网络的气垫式流浆箱解耦控制[A];中国计量协会冶金分会2007年会论文集[C];2007年

5 吕凤琳;陈善本;林涛;;焊接过程多变量控制方法研究[A];第十一次全国焊接会议论文集(第2册)[C];2005年

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【二级参考文献】

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4 李伟,张桂青,陈鹏;基于时间最优的起重机消摆控制策略[J];山东工业大学学报;1998年02期

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8 苑明哲,于海斌,周悦;并行计算在网络化控制中的机遇与挑战[J];信息与控制;2003年02期

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本文编号:1349940

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