文档介绍：工学硕士学位论文
神经网络优化理论研究及应用
谷芳春
燕山大学
2002年12月
国内图书分类号:TP273
国际图书分类号:
工学硕士学位论文
神经网络优化理论研究及应用
硕士研究生
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谷芳春
导师
副导师
路正午教授
张秀玲副教授
申请学位级别
工学硕士
学科、专业
控制理论与控制工程
所在单位
电气工程学院
授予学位单位
燕山大学
Classified Index:TP273
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Dissertation for the Master Degree in Engineering
RESEARCH AND APPLICATION
ON WORK
OPTIMIZING THEORY
Candidate:
Gu Fangchun
Dissertation Supervisor:
Associate Dissertation Supervisor:
Prof. Lu Zhengwu
Associate Prof. Zhang Xiuling
Academic Degree Applied for:
Master of Engineering
Speciality:
Control Theory and Control Engineering
University:
Yanshan University
目录
摘要……………………………………………………………………………I
Abstract……………………………………………………………………II
第1章绪论……………………………………………………………………1
本研究课题的学术背景………………………………………………1
神经网络控制的发展与现状…………………………………………1
板形控制技术的现状及发展方向……………………………………4
板形控制存在的问题及研究的意义………………………………… 4
课题来源及论文的结构安排…………………………………………5
第2章神经网络基本理论及学习算法………………………………………7
神经网络简介…………………………………………………………7
误差反传(BP)网络…………………………………………………8
BP学习算法………………………………………………………8
BP网络的限定与不足……………………………………………11
径向基函数(RBF)网络……………………………………………11
RBF网络输出的计算……………………………………………12
RBF网络的学习算法……………………………………………12
RBF网络的优缺点………………………………………………14
本章小结………………………………………………………………14
第3章基于遗传算法的前向网络优化设计………………………………15
引言……………………………………………………………………15
遗传算法简介…………………………………………………………15
遗传算法的基本流程……………………………………………16
遗传算法的基本特点……………………………………………17
遗传算法与神经网络相结合的必要性…………………………18
基于GA的BP网络优化……………………………………………18
GA全局优化BP网络……………………………………………19
BP算法局部求解…………………………………………………26
基于GA的RBF网络优化……………………………………………27
仿真实例………………………………………………………………29
优化BP网络用于倒立摆模型辨识………………………………29
优化RBF网络用于非线性函数逼近……………………………33
本章小结………………………………………………………………36
第4章优化网络在板形模式识别中的应用………………………………37
引言……………………………………………………………………37
优化网络在板形模式识别中的应用…………………………………38
待识别板形的归一化处理………………………………………39
标准板形的归一化处理…………………………………………40
神经网络结构及样本的选取……………………………