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主要对BP神经网络PID控制算法进行了研究,提出一种改变步长和学习率的迭代法,能有效的减少网络收敛次数.然后从神经网络激活函数的选择出发,提出一种新的非线性误差函数.仿真表明,该方法能减少网络训练的次数,加快收敛,也能避免网络学习下初期的振荡现象.
基于BP神经网络的PID改进和研究
【摘 要】
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主要对BP神经网络PID控制算法进行了研究,提出一种改变步长和学习率的迭代法,能有效的减少网络收敛次数.然后从神经网络激活函数的选择出发,提出一种新的非线性误差函数.仿真
【机 构】
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广东工业大学应用数学学院
【出 处】
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湖南理工学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2017年1期
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