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《基于遺傳算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第14卷第4期電機與控制學(xué)報Vol114No142010年4月ELECTRICMACHINESANDCONTROLApr.2010基于遺傳算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計宋清昆,王建雙,王慕坤(哈爾濱理工大學(xué)自動化學(xué)院,黑龍江哈爾濱150080)摘要:針對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的誤差反傳算法存在著易陷入局部極小點和對初值參數(shù)要求較高的缺點,結(jié)合遺傳算法自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索能力與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的時頻局部特性,提出了一種有效的學(xué)習(xí)訓(xùn)練途徑。該方法首先應(yīng)用遺傳算法確定網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù),然后轉(zhuǎn)入純小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,大大加快了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時采用共
2、軛梯度學(xué)習(xí)算法并對此算法進(jìn)行了改進(jìn),有效的克服了梯度學(xué)習(xí)算法容易陷入局部極小的缺點。通過二階倒立擺的控制仿真和實物控制,驗證了算法的有效性。關(guān)鍵詞:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);遺傳算法;共軛梯度算法;二階倒立擺中圖分類號:TP273文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1007-449X(2010)04-0102-05DesignofwaveletneuralnetworkcontrollerbasedongeneticalgorithmSONGQing2kun,WANGJian2shuang,WANGMu2kun(CollegeofAutomation,Harbin
3、UniversityofScienceandTechnology,Harbin150080,China)Abstract:Theerrorback2propagationalgorithmofwaveletneuralnetworkhassomeweaknessthatitiseasilytrappedintolocalminimumpointandthatitishardtodetermineitsinitialeasylocalminimumpointandtheinitialvaluesofparameter.Toovercometh
4、eseshortcomingsaneffectiveapproachisproposedbycombiningtheglobalsearchingabilityofgeneticalgorithmandthegoodlocalperformanceinbothtimeandfrequencyfieldsofthewaveletnetwork.Inthismethod,theinitialvaluesofparametersofthenetworkarefirstlydeter2minedbygeneticalgorithm,thenthew
5、aveletneuralnetworkistrained,thusitsconvergenceisspeededupgreatly.Moreover,animprovedconjugategradientalgorithmisusedtotrainthenetworkandtoovercometheshortcomingofeasilytrappingintolocalminimumpoints.Finally,theproposedmethodissimulatedandreal2izedinthedoubleinvertedpendul
6、umcontrolsystem,anditseffectivenessisdemonstrated.Keywords:waveletneuralnetwork;geneticalgorithm;conjugategradientalgorithm;doubleinvertedpendulum數(shù)、小波神經(jīng)元的互聯(lián)方式、各連接權(quán)重以及傳遞函0引言[1]數(shù)等描述,被廣泛應(yīng)用于信號處理、系統(tǒng)辨識、故[2-3]小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(waveletneuralnetwork,WNN)起障診斷、模式識別、參數(shù)估計等領(lǐng)域。源于小波分解,是在小波分析基礎(chǔ)上的一種人工
7、神網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)一直是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究的熱點問經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的延伸,一個小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以由有限題。由于自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特有的結(jié)構(gòu)特征,在個參數(shù)如小波神經(jīng)元、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、各層小波神經(jīng)元初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時,不僅需要考慮權(quán)值參數(shù)的初始收稿日期:2009-01-16基金項目:黑龍江省自然科學(xué)基金(F200830);國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2009CB220107)作者簡介:宋清昆(1964—),男,教授,研究方向為智能控制、控制理論與應(yīng)用;王建雙(1982—),男,碩士研究生,研究方向為智能控制、控制理論與應(yīng)用;王慕坤(1944—),男,教授,
8、研究方向為智能控制、控制理論與應(yīng)用。?1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserv
