【摘 要】
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论文的主要内容为: (1)、提出了一种新的面向神经网络的遗传算法(NNOGA),并详细探讨了算法的实现和程序设计,结果表明,该算法是有效的,克服了简单遗传算法搜索速度慢、不成熟
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论文的主要内容为: (1)、提出了一种新的面向神经网络的遗传算法(NNOGA),并详细探讨了算法的实现和程序设计,结果表明,该算法是有效的,克服了简单遗传算法搜索速度慢、不成熟收敛和迭代次数多的缺点; (2)、反向传播算法神经网络控制器的设计,并实现对典型非线性对象即倒立摆的控制,其效果比较满意,解决了常规控制方法控制范围小,控制精度低的问题,目前,用此方法控制二级倒立摆的文献还少见; (3)、改进遗传算法的神经网络控制器的设计,并实现对倒立摆的控制,解决了BP算法收敛速度慢的问题,同时该算法是基于全局范围内搜索,可以避免BP算法易陷入局部极小的缺点.另外,还独立推导出了三级倒立摆系统的非线性数学模型,并对用神经网络控制三级倒立摆作了初步探索.
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