2002年 第28卷 第2期
2002, 28(2): 161-175.
摘要:
研究了一类全局环境未知且存在的动态障碍物情况下的机器人路径规划问题.借鉴预测 控制滚动优化原理,给出了基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法.充分利用机器人实时测 得的局部环境信息,实施在线滚动规划,把优化与反馈机制合理结合起来,对动态不确定环境具 有良好的适应性.同时还对滚动规划算法的安全和可达性进行了分析.
研究了一类全局环境未知且存在的动态障碍物情况下的机器人路径规划问题.借鉴预测 控制滚动优化原理,给出了基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法.充分利用机器人实时测 得的局部环境信息,实施在线滚动规划,把优化与反馈机制合理结合起来,对动态不确定环境具 有良好的适应性.同时还对滚动规划算法的安全和可达性进行了分析.
2002, 28(2): 176-182.
摘要:
针对由n个传动器所驱动的n个关节机器人系统,采用学习控制的方法讨论了其跟踪 控制的问题.首先通过变换降阶,将相应系统转化为低阶系统,然后针对低阶系统进行设计．该 方法消除了Kawamara方法在学习过程中要求每次学习都要经过相同的初始值的限制,从而克 服了Kawamara方法难以应用到“学习过程中存在初态偏差”的困难.仿真结果说明了此方法的 有效性和优越性.
针对由n个传动器所驱动的n个关节机器人系统,采用学习控制的方法讨论了其跟踪 控制的问题.首先通过变换降阶,将相应系统转化为低阶系统,然后针对低阶系统进行设计．该 方法消除了Kawamara方法在学习过程中要求每次学习都要经过相同的初始值的限制,从而克 服了Kawamara方法难以应用到“学习过程中存在初态偏差”的困难.仿真结果说明了此方法的 有效性和优越性.
2002, 28(2): 176-182.
摘要:
针对由n个传动器所驱动的n个关节机器人系统,采用学习控制的方法讨论了其跟踪 控制的问题.首先通过变换降阶,将相应系统转化为低阶系统,然后针对低阶系统进行设计．该 方法消除了Kawamara方法在学习过程中要求每次学习都要经过相同的初始值的限制,从而克 服了Kawamara方法难以应用到“学习过程中存在初态偏差”的困难.仿真结果说明了此方法的 有效性和优越性.
针对由n个传动器所驱动的n个关节机器人系统,采用学习控制的方法讨论了其跟踪 控制的问题.首先通过变换降阶,将相应系统转化为低阶系统,然后针对低阶系统进行设计．该 方法消除了Kawamara方法在学习过程中要求每次学习都要经过相同的初始值的限制,从而克 服了Kawamara方法难以应用到“学习过程中存在初态偏差”的困难.仿真结果说明了此方法的 有效性和优越性.
2002, 28(2): 183-191.
摘要:
提出多综合点误差模型及其孤立部分传递函数的概念,得到了所有孤立部分传递函数 都正实的充分必要条件,以此为基础,给出了关于系统稳定性充分条件的一个猜想,并证明了猜 想的一些推论.本文内容可以在参数辨识、自适应控制、状态自适应观测和神经网络稳定性分析 等问题中得到应用.
提出多综合点误差模型及其孤立部分传递函数的概念,得到了所有孤立部分传递函数 都正实的充分必要条件,以此为基础,给出了关于系统稳定性充分条件的一个猜想,并证明了猜 想的一些推论.本文内容可以在参数辨识、自适应控制、状态自适应观测和神经网络稳定性分析 等问题中得到应用.
2002, 28(2): 192-200.
摘要:
对同时具有加型参数不确定性以及积分二次约束(IQC,integral quadratic constraint) 不确定性环节的一类线性系统,给出设计其鲁棒H∞状态反馈控制器和动态输出反馈降阶控制 器的设计方法.在具体推导过程中,首先基于动态耗散理论,考虑了无输入情况下系统只具不 确定性闭环环节时的鲁棒H∞稳定性问题.然后基于这一条件,针对典型的无源类和有限增益 类不确定性,推出了系统同时具有多不确定性时进行鲁棒H∞状态反馈控制器和动态输出反馈降 阶控制器设计的充分条件.所有可解条件都可化为标准的LMI(1inear matrix inequality)求解.
对同时具有加型参数不确定性以及积分二次约束(IQC,integral quadratic constraint) 不确定性环节的一类线性系统,给出设计其鲁棒H∞状态反馈控制器和动态输出反馈降阶控制 器的设计方法.在具体推导过程中,首先基于动态耗散理论,考虑了无输入情况下系统只具不 确定性闭环环节时的鲁棒H∞稳定性问题.然后基于这一条件,针对典型的无源类和有限增益 类不确定性,推出了系统同时具有多不确定性时进行鲁棒H∞状态反馈控制器和动态输出反馈降 阶控制器设计的充分条件.所有可解条件都可化为标准的LMI(1inear matrix inequality)求解.
2002, 28(2): 201-208.
摘要:
有限时间H∞滤波的Riccati方程和滤波方程分别为非线性矩阵微分方程和线性变系 数微分方程,而且Riccati微分方程解的存在性还依赖于参数 γ-2,因此求这些方程的数值解一 般比较困难.按照结构力学与最优控制的模拟关系,Riccati方程解存在的临界参数 γ-2cr对应于 广义Rayleigh商的一阶本征值.因此可以用精细积分法结合扩展的Wittrick-Williams(W-W) 算法计算 γ-2cr .并求解Ricclati方程,滤波微分方程的解也可以由精细积分法计算.
有限时间H∞滤波的Riccati方程和滤波方程分别为非线性矩阵微分方程和线性变系 数微分方程,而且Riccati微分方程解的存在性还依赖于参数 γ-2,因此求这些方程的数值解一 般比较困难.按照结构力学与最优控制的模拟关系,Riccati方程解存在的临界参数 γ-2cr对应于 广义Rayleigh商的一阶本征值.因此可以用精细积分法结合扩展的Wittrick-Williams(W-W) 算法计算 γ-2cr .并求解Ricclati方程,滤波微分方程的解也可以由精细积分法计算.
2002, 28(2): 209-215.
摘要:
提出了独立边界的自增强算法.使用反复随机搜索获得各种可能的独立边界轨迹;使 用搜索轨迹的自增强代替过去的固定点的领域增强方法;采用搜索轨迹的积累技术代替过去的 迭代操作.实验证明:该方法克服了过去的方法对噪声和局部错误极度敏感的缺点,能够在进行 边缘增强的同时有效地抑制噪声.
提出了独立边界的自增强算法.使用反复随机搜索获得各种可能的独立边界轨迹;使 用搜索轨迹的自增强代替过去的固定点的领域增强方法;采用搜索轨迹的积累技术代替过去的 迭代操作.实验证明:该方法克服了过去的方法对噪声和局部错误极度敏感的缺点,能够在进行 边缘增强的同时有效地抑制噪声.
2002, 28(2): 216-221.
摘要:
研究可控性差的空间密集模态结构的控制问题,提出了一种最优控制方案,在适当配 置系统极点的同时,优化可控性差的模态的振幅.目标函数的寻优采用具有全局搜索能力的遗 传算法.为适应不确知的初始状态,也提出一种模型参考自适应机制,用来在线跟踪振幅最优控 制,自适应控制系统的稳定性得到证明.仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.
研究可控性差的空间密集模态结构的控制问题,提出了一种最优控制方案,在适当配 置系统极点的同时,优化可控性差的模态的振幅.目标函数的寻优采用具有全局搜索能力的遗 传算法.为适应不确知的初始状态,也提出一种模型参考自适应机制,用来在线跟踪振幅最优控 制,自适应控制系统的稳定性得到证明.仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.
2002, 28(2): 222-228.
摘要:
考虑了控制受限的一类非完整动力学系统的镇定问题.在一定条件下经典非完整约 束下的Lagrange方程可化为扩展的链式系统.利用滑动模态的思想和多步控制策略,设计了不 连续反馈镇定律,该镇定律一方面满足控制受限条件,另一方面使得闭环系统的状态收敛到预 先给定的原点的任意小的ε邻域中.最后对移动机器人进行了仿真,验证了该方法的有效性.
考虑了控制受限的一类非完整动力学系统的镇定问题.在一定条件下经典非完整约 束下的Lagrange方程可化为扩展的链式系统.利用滑动模态的思想和多步控制策略,设计了不 连续反馈镇定律,该镇定律一方面满足控制受限条件,另一方面使得闭环系统的状态收敛到预 先给定的原点的任意小的ε邻域中.最后对移动机器人进行了仿真,验证了该方法的有效性.
2002, 28(2): 229-237.
摘要:
给出了由高斯径向基函数生成的一组小波框架,建立在小波框架理论的基础上,构造 性地证明了高斯径向基函数网络可以任意精度地逼近L2(Rd)中的函数.在此基础上,利用高斯 径向基函数的时频局部化性质和自适应投影原理,进一步给出了构造和训练网络的自适应学习 算法.应用到信号的重构和去噪,获得了良好的效果.
给出了由高斯径向基函数生成的一组小波框架,建立在小波框架理论的基础上,构造 性地证明了高斯径向基函数网络可以任意精度地逼近L2(Rd)中的函数.在此基础上,利用高斯 径向基函数的时频局部化性质和自适应投影原理,进一步给出了构造和训练网络的自适应学习 算法.应用到信号的重构和去噪,获得了良好的效果.
2002, 28(2): 238-243.
摘要:
研究多指手滚动操作的运动学及其算法.简要介绍了滚动接触运动方程,根据接触的 运动学约束,建立了描述物体与关节速度关系的关节--物体运动方程,并给出物体与手指表 面间相对角速度的表达式.得到的关节--物体运动方程、相对角速度表达式和接触运动方程 构成了形式简洁的滚动操作运动学方程.结合对方程的分析,进一步给出了多指手滚动操作物 体跟踪期望的运动轨迹时,关节运动轨迹的生成算法.
研究多指手滚动操作的运动学及其算法.简要介绍了滚动接触运动方程,根据接触的 运动学约束,建立了描述物体与关节速度关系的关节--物体运动方程,并给出物体与手指表 面间相对角速度的表达式.得到的关节--物体运动方程、相对角速度表达式和接触运动方程 构成了形式简洁的滚动操作运动学方程.结合对方程的分析,进一步给出了多指手滚动操作物 体跟踪期望的运动轨迹时,关节运动轨迹的生成算法.
2002, 28(2): 244-250.
摘要:
结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理,提出了一种熵约束 广义学习矢量量化神经网络,利用梯度下降法导出其学习算法,该算法是软竞争格式的一种推 广.由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数,它可以有效地克服广义学习矢 量量化网络的模糊算法存在的问题.文中还给出熵约束广义学习矢量量化网络及其软竞争学习 算法的许多重要性质,以此为依据,讨论拉格朗日乘子的选取规则.
结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理,提出了一种熵约束 广义学习矢量量化神经网络,利用梯度下降法导出其学习算法,该算法是软竞争格式的一种推 广.由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数,它可以有效地克服广义学习矢 量量化网络的模糊算法存在的问题.文中还给出熵约束广义学习矢量量化网络及其软竞争学习 算法的许多重要性质,以此为依据,讨论拉格朗日乘子的选取规则.
2002, 28(2): 251-255.
摘要:
针对输入受限系统,提出滚动时域预测控制方法,用线性矩阵不等式和不变椭圆集处 理输入受限问题,给出稳定性和可行性条件,并用半正定规划求解控制律.仿真例子表明了本文 方法的优点.
针对输入受限系统,提出滚动时域预测控制方法,用线性矩阵不等式和不变椭圆集处 理输入受限问题,给出稳定性和可行性条件,并用半正定规划求解控制律.仿真例子表明了本文 方法的优点.
2002, 28(2): 256-261.
摘要:
目前在基于单目视觉的手势识别中,手势分割技术几乎都是基于简单的背景或者要求 手势者带有特殊颜色的手套,给人机交互增加了一定的限制.本文融合人手颜色信息和手势运 动信息,两次利用种子算法对复杂背景下的手势进行分割.根据分割出的手区域大大加速了运动 特征参数的提取,并结合手区域的形状特征,建立手势的时空表观模型.识别时,采用独立分布的 多状态高斯概率模型,进行时间规整.手势训练集和测试集的识别率分别为97.8%和95.6%.
目前在基于单目视觉的手势识别中,手势分割技术几乎都是基于简单的背景或者要求 手势者带有特殊颜色的手套,给人机交互增加了一定的限制.本文融合人手颜色信息和手势运 动信息,两次利用种子算法对复杂背景下的手势进行分割.根据分割出的手区域大大加速了运动 特征参数的提取,并结合手区域的形状特征,建立手势的时空表观模型.识别时,采用独立分布的 多状态高斯概率模型,进行时间规整.手势训练集和测试集的识别率分别为97.8%和95.6%.
2002, 28(2): 262-266.
摘要:
主要研究了一类状态时滞不确定线性系统的时滞依赖鲁棒H∞可靠控制问题.系统状 态矩阵和时滞状态矩阵中存在着范数有界的时变参数不确定性,故障执行器集合是执行器集合 的子集.采用Razumikhin定理,最终将问题归结为通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequalities,LMIs) 的求解得到无记忆状态反馈鲁棒H∞可靠控制器综合设计方法.
主要研究了一类状态时滞不确定线性系统的时滞依赖鲁棒H∞可靠控制问题.系统状 态矩阵和时滞状态矩阵中存在着范数有界的时变参数不确定性,故障执行器集合是执行器集合 的子集.采用Razumikhin定理,最终将问题归结为通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequalities,LMIs) 的求解得到无记忆状态反馈鲁棒H∞可靠控制器综合设计方法.
2002, 28(2): 262-266.
摘要:
主要研究了一类状态时滞不确定线性系统的时滞依赖鲁棒H∞可靠控制问题.系统状 态矩阵和时滞状态矩阵中存在着范数有界的时变参数不确定性,故障执行器集合是执行器集合 的子集.采用Razumikhin定理,最终将问题归结为通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequalities,LMIs) 的求解得到无记忆状态反馈鲁棒H∞可靠控制器综合设计方法.
主要研究了一类状态时滞不确定线性系统的时滞依赖鲁棒H∞可靠控制问题.系统状 态矩阵和时滞状态矩阵中存在着范数有界的时变参数不确定性,故障执行器集合是执行器集合 的子集.采用Razumikhin定理,最终将问题归结为通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequalities,LMIs) 的求解得到无记忆状态反馈鲁棒H∞可靠控制器综合设计方法.
2002, 28(2): 267-271.
摘要:
基于线性矩阵不等式(LMI,1inear matrix inequalities),考虑了线性时不变对象的一类 控制问题的降阶控制器设计问题.给出了一个新的降阶控制器阶的上界,该上界适用于标准和 奇异控制两种情形.证明是构造性的,可以给出降阶控制器的构造方法.给出了简单的例子,说 明该方法的可行性和正确性.
基于线性矩阵不等式(LMI,1inear matrix inequalities),考虑了线性时不变对象的一类 控制问题的降阶控制器设计问题.给出了一个新的降阶控制器阶的上界,该上界适用于标准和 奇异控制两种情形.证明是构造性的,可以给出降阶控制器的构造方法.给出了简单的例子,说 明该方法的可行性和正确性.
2002, 28(2): 267-271.
摘要:
基于线性矩阵不等式(LMI,1inear matrix inequalities),考虑了线性时不变对象的一类 控制问题的降阶控制器设计问题.给出了一个新的降阶控制器阶的上界,该上界适用于标准和 奇异控制两种情形.证明是构造性的,可以给出降阶控制器的构造方法.给出了简单的例子,说 明该方法的可行性和正确性.
基于线性矩阵不等式(LMI,1inear matrix inequalities),考虑了线性时不变对象的一类 控制问题的降阶控制器设计问题.给出了一个新的降阶控制器阶的上界,该上界适用于标准和 奇异控制两种情形.证明是构造性的,可以给出降阶控制器的构造方法.给出了简单的例子,说 明该方法的可行性和正确性.
2002, 28(2): 272-278.
摘要:
合理利用时滞可能获得意想不到的性能.研究表明,系统的不确定性以及受到的外部 干扰可以利用时滞观测器来进行观测,从而实现系统的鲁棒控制.本文提出了一种低通滤波时 滞观测器.避免了常规时滞观测器控制中出现的控制信号颤振,得到了一种结构新颖的控制器. 仿真结果表明时滞观测器控制系统可以很好地抑制系统的不确定性以及受到的外部干扰,是一 种性能优良的鲁棒控制方法.
合理利用时滞可能获得意想不到的性能.研究表明,系统的不确定性以及受到的外部 干扰可以利用时滞观测器来进行观测,从而实现系统的鲁棒控制.本文提出了一种低通滤波时 滞观测器.避免了常规时滞观测器控制中出现的控制信号颤振,得到了一种结构新颖的控制器. 仿真结果表明时滞观测器控制系统可以很好地抑制系统的不确定性以及受到的外部干扰,是一 种性能优良的鲁棒控制方法.
2002, 28(2): 272-278.
摘要:
合理利用时滞可能获得意想不到的性能.研究表明,系统的不确定性以及受到的外部 干扰可以利用时滞观测器来进行观测,从而实现系统的鲁棒控制.本文提出了一种低通滤波时 滞观测器.避免了常规时滞观测器控制中出现的控制信号颤振,得到了一种结构新颖的控制器. 仿真结果表明时滞观测器控制系统可以很好地抑制系统的不确定性以及受到的外部干扰,是一 种性能优良的鲁棒控制方法.
合理利用时滞可能获得意想不到的性能.研究表明,系统的不确定性以及受到的外部 干扰可以利用时滞观测器来进行观测,从而实现系统的鲁棒控制.本文提出了一种低通滤波时 滞观测器.避免了常规时滞观测器控制中出现的控制信号颤振,得到了一种结构新颖的控制器. 仿真结果表明时滞观测器控制系统可以很好地抑制系统的不确定性以及受到的外部干扰,是一 种性能优良的鲁棒控制方法.
2002, 28(2): 279-283.
摘要:
提出了适用于R&D项目中止决策的Hamming神经网络方法,用初等数学知识证明了 Hamming神经网络算法迭代的收敛性,并论述了该方法对正在实施的R&D项目进行模式识别 的可行性.最后用一个实例验证了本文所提方法的有效性.
提出了适用于R&D项目中止决策的Hamming神经网络方法,用初等数学知识证明了 Hamming神经网络算法迭代的收敛性,并论述了该方法对正在实施的R&D项目进行模式识别 的可行性.最后用一个实例验证了本文所提方法的有效性.
2002, 28(2): 279-283.
摘要:
提出了适用于R&D项目中止决策的Hamming神经网络方法,用初等数学知识证明了 Hamming神经网络算法迭代的收敛性,并论述了该方法对正在实施的R&D项目进行模式识别 的可行性.最后用一个实例验证了本文所提方法的有效性.
提出了适用于R&D项目中止决策的Hamming神经网络方法,用初等数学知识证明了 Hamming神经网络算法迭代的收敛性,并论述了该方法对正在实施的R&D项目进行模式识别 的可行性.最后用一个实例验证了本文所提方法的有效性.
2002, 28(2): 284-289.
摘要:
研究非线性仿射系统的高阶滑模控制问题.通过适当的输入及非线性状态变换将系 统分解为一个关于切换变量及其高阶导数的低阶线性子系统和一个关于滑模的低阶非线性子 系统,进而给出了其高阶滑模控制器的设计方法.最后,对两轮驱动的非完整移动机器人进行 了数值仿真,结果表明高阶滑模控制在抖振减弱方面确实具有一定的作用.
研究非线性仿射系统的高阶滑模控制问题.通过适当的输入及非线性状态变换将系 统分解为一个关于切换变量及其高阶导数的低阶线性子系统和一个关于滑模的低阶非线性子 系统,进而给出了其高阶滑模控制器的设计方法.最后,对两轮驱动的非完整移动机器人进行 了数值仿真,结果表明高阶滑模控制在抖振减弱方面确实具有一定的作用.
2002, 28(2): 284-289.
摘要:
研究非线性仿射系统的高阶滑模控制问题.通过适当的输入及非线性状态变换将系 统分解为一个关于切换变量及其高阶导数的低阶线性子系统和一个关于滑模的低阶非线性子 系统,进而给出了其高阶滑模控制器的设计方法.最后,对两轮驱动的非完整移动机器人进行 了数值仿真,结果表明高阶滑模控制在抖振减弱方面确实具有一定的作用.
研究非线性仿射系统的高阶滑模控制问题.通过适当的输入及非线性状态变换将系 统分解为一个关于切换变量及其高阶导数的低阶线性子系统和一个关于滑模的低阶非线性子 系统,进而给出了其高阶滑模控制器的设计方法.最后,对两轮驱动的非完整移动机器人进行 了数值仿真,结果表明高阶滑模控制在抖振减弱方面确实具有一定的作用.
2002, 28(2): 290-295.
摘要:
研究一类具有非线性扰动的不确定时滞系统的时滞相关鲁棒稳定性及其基于观测器 的时滞相关鲁棒控制问题.将线性矩阵不等式(LMI,1inear matrix inequality)与数值不等式 (AVI,algebraic value inequality)方法相结合给出了开环系统渐近稳定及其指数稳定的时滞相 关条件.并设计了系统的观测器,给出了该系统基于观测器的时滞相关可镇定条件.
研究一类具有非线性扰动的不确定时滞系统的时滞相关鲁棒稳定性及其基于观测器 的时滞相关鲁棒控制问题.将线性矩阵不等式(LMI,1inear matrix inequality)与数值不等式 (AVI,algebraic value inequality)方法相结合给出了开环系统渐近稳定及其指数稳定的时滞相 关条件.并设计了系统的观测器,给出了该系统基于观测器的时滞相关可镇定条件.
2002, 28(2): 290-295.
摘要:
研究一类具有非线性扰动的不确定时滞系统的时滞相关鲁棒稳定性及其基于观测器 的时滞相关鲁棒控制问题.将线性矩阵不等式(LMI,1inear matrix inequality)与数值不等式 (AVI,algebraic value inequality)方法相结合给出了开环系统渐近稳定及其指数稳定的时滞相 关条件.并设计了系统的观测器,给出了该系统基于观测器的时滞相关可镇定条件.
研究一类具有非线性扰动的不确定时滞系统的时滞相关鲁棒稳定性及其基于观测器 的时滞相关鲁棒控制问题.将线性矩阵不等式(LMI,1inear matrix inequality)与数值不等式 (AVI,algebraic value inequality)方法相结合给出了开环系统渐近稳定及其指数稳定的时滞相 关条件.并设计了系统的观测器,给出了该系统基于观测器的时滞相关可镇定条件.
2002, 28(2): 296-300.
摘要:
融合H∞控制的鲁棒概念和预测控制的滚动优化原理,提出了一种全新的约束动态对 策预测控制方法.对有状态和控制约束的不确定线性系统,证明了闭环系统的鲁棒稳定性并给 出了鲁棒性条件.该方法同时具有H∞控制和预测控制的优点:鲁棒性和显式处理约束的能力.
融合H∞控制的鲁棒概念和预测控制的滚动优化原理,提出了一种全新的约束动态对 策预测控制方法.对有状态和控制约束的不确定线性系统,证明了闭环系统的鲁棒稳定性并给 出了鲁棒性条件.该方法同时具有H∞控制和预测控制的优点:鲁棒性和显式处理约束的能力.
2002, 28(2): 296-300.
摘要:
融合H∞控制的鲁棒概念和预测控制的滚动优化原理,提出了一种全新的约束动态对 策预测控制方法.对有状态和控制约束的不确定线性系统,证明了闭环系统的鲁棒稳定性并给 出了鲁棒性条件.该方法同时具有H∞控制和预测控制的优点:鲁棒性和显式处理约束的能力.
融合H∞控制的鲁棒概念和预测控制的滚动优化原理,提出了一种全新的约束动态对 策预测控制方法.对有状态和控制约束的不确定线性系统,证明了闭环系统的鲁棒稳定性并给 出了鲁棒性条件.该方法同时具有H∞控制和预测控制的优点:鲁棒性和显式处理约束的能力.
2002, 28(2): 301-305.
摘要:
设计了一个基于神经网络的电力变压器运行状态检测系统.通过双网络判别法同时处 理气相色谱和电气实验数据,运用模糊技术对输入数据进行预处理,使用冗余属性增强学习能 力,利用VC维确定网络结构,并用SuperSAB算法进行训练.实验以及对系统的试用表明,该系 统在真实应用中取得了较好的效果.
设计了一个基于神经网络的电力变压器运行状态检测系统.通过双网络判别法同时处 理气相色谱和电气实验数据,运用模糊技术对输入数据进行预处理,使用冗余属性增强学习能 力,利用VC维确定网络结构,并用SuperSAB算法进行训练.实验以及对系统的试用表明,该系 统在真实应用中取得了较好的效果.
