遗传算法优化的RBF神经网络控制器

作     者：张明君 张化光 ZHANG Ming-jun;ZHANG Hua-guang

作者机构：大连理工大学城市学院辽宁大连116600 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 

基　　金：国家自然科学基金项目(60325311 60534010 60572070) 国家教委博士点基金项目(2001045023) 沈阳市自然科学基金项目(1022033-1-07) 

出 版 物：《电机与控制学报》 (Electric Machines and Control)

年 卷 期：2007年第11卷第2期

页      码：183-187页

摘      要：为了消除神经网络参数初值对控制器性能的影响,提出了一种改进遗传算法优化的RBF神经网络控制器。该方法设计了基于性能指标的适应度函数,自适应的交叉概率、变异概率,引入移民的遗传算法,保证了得到的控制器为最优参数控制器。该方法可用于非线性对象的控制器设计,仿真结果说明了该方法的有效性。

主 题 词：RBF神经网络 遗传算法 移民方法 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-449X.2007.02.020

馆 藏 号：203578551...