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基于UD和GA的神经网络最经济参数的研究
被引:2
作者
:
李冉
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机构:
桂林电子科技大学计算机系
李冉
陈以
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机构:
桂林电子科技大学计算机系
陈以
机构
:
[1]
桂林电子科技大学计算机系
来源
:
微计算机信息
|
2007年
/ 31期
基金
:
广东省自然科学基金;
关键词
:
神经网络;
最经济控制;
经济结构;
遗传算法(GA);
均匀设计(UD);
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
针对已有的控制系统经济目标函数中分母不变的情况,得出了一种用神经网络进行控制,以收敛性为技术约束的最经济控制参数的确定方法。通过该方法,先用均匀设计法安排神经网络参数试验,进行试验得到性能指标数据,及构造多指标的综合值选取神经网络的性能指标值,然后构造网络参数和多指标之间的映射关系,最后以多指标综合值作为适应度函数,用混合遗传算法求出最经济神经网络结构参数。仿真表明,用该法求得的结果和仿真结果误差在3%以内,说明该方法可以为神经网络最经济控制参数的确定提供有效参考。
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页码:295 / 296+305 +305
页数:3
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