【摘 要】
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介绍了基本PID神经网络,提出引入一组PID参数使神经网络的比例元、积分元和微分元更好地模拟比例、积分和微分处理功能,引入附加动量项以提高神经网络学习效率并避免陷入局部
【出 处】
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中国计量协会冶金分会2015年年会
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介绍了基本PID神经网络,提出引入一组PID参数使神经网络的比例元、积分元和微分元更好地模拟比例、积分和微分处理功能,引入附加动量项以提高神经网络学习效率并避免陷入局部最优,同时结合改进粒子群算法优化初始权值.以三输入三输出非线性强耦合对象为例进行仿真,结果显示,本文方法应用于多变量系统解耦控制,系统具有更好的动态和静态性能,取得了比基本PID神经网络更好的控制效果.
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