黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511600)
- 作品数:3 被引量:2H指数:1
- 相关作者:孙明曹伟刘正亮赵琳赵丽娜更多>>
- 相关机构:齐齐哈尔大学哈尔滨工程大学更多>>
- 发文基金:黑龙江省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:电气工程电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于迟滞噪声混沌神经网络的TDMA广播调度被引量:1
- 2012年
- 分组无线网络的时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)广播调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,可用神经网络求解.混沌动力学、随机游动和迟滞动力学均能够有效地提高神经网络的优化性能.为了提高迟滞动力学在噪声混沌神经网络中的优化能力,又不增加噪声混沌神经网络的参数,将噪声混沌神经网络的噪声幅值作为Sigmoid函数的中心参数,并通过神经元的输入变化来控制噪声幅值形成迟滞环,提出了一种新型的迟滞噪声混沌神经网络.对神经元状态演化行为的研究表明,该网络能够同时演化出混沌倒分岔、随机游动和迟滞等动力学行为.对分组无线网络的TDMA广播调度问题的仿真表明,提出的迟滞噪声混沌神经网络具有更好的优化性能.
- 孙明赵琳曹伟刘正亮
- 关键词:噪声混沌神经网络
- 采样迭代学习发电机的励磁控制器设计被引量:1
- 2013年
- 为了提高电力系统的暂态稳定性,采用采样迭代学习方法,在不需要已知被控系统精确数学模型和对机端电压误差进行求导运算的情况下,设计出了一种同步发电机的励磁控制器,给出了励磁控制系统范数形式的收敛条件.研究结果表明:该控制器避免了以往采用PD型迭代学习控制算法的不足,显著提高了同步发电机功角和机端电压的稳定性.该成果不仅解决了在实际应用中迭代学习励磁控制算法的计算机实现问题,而且还将可能成为发电机的励磁控制方式发展的一种趋势.
- 曹伟孙明赵丽娜
- 关键词:采样迭代学习控制励磁控制发电机功角机端电压大干扰
- 非线性系统未知时变参数的模型算法学习辨识
- 2011年
- 针对一类非线性系统的未知时变参数,提出了一种模型算法学习辨识方法。该方法主要是利用系统模型估计出了辨识参数的偏差,利用这一参数偏差的估计来修正辨识参数,不断进行迭代。并严格证明了系统经过迭代学习后,辨识器的输出能够完全跟踪参数真值,同时得到了该算法收敛的范数形式充分条件。该方法不仅可以实现非线性系统未知时变参数在有限时间区间上的完全辨识,而且还克服了传统迭代学习辨识器中凭借经验选取学习增益的盲目性,加快了参数辨识器的收敛速度。仿真结果验证了该方法的有效性。
- 曹伟孙明
- 关键词:非线性系统时变参数辨识器