非线性离散系统的贝叶斯-高斯神经网络逆模型设计

作     者：刘益剑 彭晨 LIU Yi-jian;PENG Chen

作者机构：南京师范大学电气与自动化工程学院南京210042 

基　　金：国家自然科学基金项目(60704024 60772107) 江苏省普通高校自然科学研究计划项目(07KJD510109) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2010年第25卷第10期

页      码：1567-1570,1579页

摘      要：针对非线性系统逆模型的学习问题,提出一种基于贝叶斯-高斯神经网络(BGNN)的设计方法.BGNN模型的训练分为两个步骤,首先利用群智能优化算法进行BGNN的离线结构训练;然后用训练好的BGNN模型在线整合历史数据,进行非线性系统逆模型的获取.对水轮发电机组非线性系统进行了BGNN逆模型的仿真,结果表明了BGNN逆模型设计方法具有结构简单、在线辨识效果好等优点,适于非线性离散系统的逆模型设计.

主 题 词：非线性 逆模型 贝叶斯-高斯神经网络 门槛矩阵 模型设计 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 071102[071102] 081103[081103] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.cd.2010.10.130.liuyj.018

馆 藏 号：203101055...