【摘 要】
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径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络是一种具有单隐层的三层前馈神经网络,具有网络结构简单、学习能力快、逼近性能强、无局部极小等特点,广泛应用于函数逼近、
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径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络是一种具有单隐层的三层前馈神经网络,具有网络结构简单、学习能力快、逼近性能强、无局部极小等特点,广泛应用于函数逼近、模式分类、信号处理、系统辨识等领域。RBF神经网络具有模拟人脑中局部调整、相互覆盖接收域的神经网络结构,能以任意精度逼近任一连续函数。本文主要对RBF神经网络的学习算法及结构设计方法进行了研究,基于遗传算法设计一个性能优良的控制器。遗传算法是模拟生物在自然界的遗传和进化而形成的一种自适应优化概率搜索算法,它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律,是具有“生存+检测”迭代过程的搜索算法。但是遗传算法参数的选择带有主观性,收敛速度慢,并且容易陷入早熟收敛。为解决这些问题,本文提出了一种基于改进的遗传算法的RBF神经网络学习算法。改进的遗传算法通过引入最佳保留机制,自适应交叉概率,顺序比较以及粒子群算法的位置更新原理,克服了基本遗传算法的早熟现象,提高了网络的收敛精度和速度,使RBF神经网络控制器全局搜寻权值最优解,从而得到理想的控制效果。最后,以二级倒立摆为被控对象,采用改进的遗传算法优化RBF神经网络,并搭建设计RBF神经网络控制器模块,通过Matlab仿真和实际控制实验验证控制器的控制性能。
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