【摘 要】
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通过对小波神经网络算法进行研究和分析,针对传统粒子群算法很容易陷入局部最优的问题,提出了改进粒子群优化算法,在粒子群优化算法中融入遗传算法中的交叉和变异因子,并采用
【机 构】
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黑龙江省科学院智能制造研究所,黑龙江省科学院高技术研究院
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通过对小波神经网络算法进行研究和分析,针对传统粒子群算法很容易陷入局部最优的问题,提出了改进粒子群优化算法,在粒子群优化算法中融入遗传算法中的交叉和变异因子,并采用了惯性权重因子线性递减的优化方式。最后,采用仿真实验的方式对小波网络进行训练,并将网络运用到二级倒立摆的控制中,验证了小波神经网络控制器的有效性,控制器具有很强的抗干扰能力。
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