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驾馘蜀咬茏学位论文原创性声明学位论文使用授权声明日期:护月午日日期:沙阞月午日本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作重要贡献的个人和集体,均已存文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者:本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向闲家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。
摘要径向基函数国神经网络具有结构简单、可以逼近任意非线性系统等特的模型原理和优缺点以及笛八惴ǖ幕舅悸泛褪迪植街琛2⒅氐憬樯关键字:窬纾灰先壕劾嗨惴ǎ籖—刂破鳎凰鞵悼刂疲点,使其成为一种不依赖于控制对象模型的有效工具,适合于对水处理系统这类非线性不确定系统进行控制。,并且邓惴ㄖ皇且桓龃致运阉鞴倘菀陷入局部极小值,这就直接的影响到了窬绲淖钪昭盗方峁1疚将采用改进的蚁群聚类算法来优化均值算法,并用优化后的学习算法对神经网络进行训练,然后将基于优化学习算法的窬鏟控制器应用到对水处理值的控制中,实验结果验证了该控制方法的可行性和有效性。本文首先介绍了窬绾鸵先壕劾嗨惴ǖ难芯肯肿矗琑神经网络了两种原理下的蚁群聚类算法以及模型和模型,之后在模型的基础之上采用了一种改进的蚁群聚类算法8盟惴ǘ曰贏P偷腁算法进行改进,在原有模型的基础之上给蚂蚁增加了一种“休整”状态,减少了人工蚂蚁因找不到合适地方进行睡眠而盲目游走所消耗的时间,加快了聚类形成的速度,提高了聚类的质量。通过对三种数据集的仿真实验验证了算法聚类速度快,聚类质量好的特点。进而运用算法对窬绲腒笛八惴ń杏呕⒃擞优化的均值学习算法对窬缃薪#ü苑窍咝院哪夂和逼近实验来验证优化窬绲挠旁叫浴W詈笊杓屏嘶谟呕疪神经网络的刂破鞑⒔溆τ玫剿鞵悼刂葡低持校ü齅模块进行仿真,仿真结果表明优化的甈控制器在鲁棒性、稳态精度、抗干扰等方面具有明显的优势,不但可以使系统具有较小的超调量,值达到了稳状态的速度快,调节精度高,具有良好的自愈能力。仿真。
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一髀邸断蚧牢绺攀觥慕先壕劾惴ㄓ呕疪神经网络的研究⋯⋯⋯⋯⋯.................................................................................................縖课题研究的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究内容和思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文结构和内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一窬绲慕峁购驮怼窬缪八惴ā本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于觅食原理的蚁群聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于蚁堆原理的蚁群聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..算法的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯■⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法对窬绲挠呕窬绲难芯肯肿础惴ǖ难芯肯肿础模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯P汀算法的基本思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.算法的具体步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.算法的实验分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...
呕腞神经网络在水处理系统中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯崧塾胝雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.水处理值控制系统的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于优化窬绲腜控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯控制系统仿真实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯