【摘 要】
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针对液压伺服系统的强非线性,提出了一种神经网络建模方法.在系统反馈输入信息的基础上,构造一样条函数和常数作为神经网络的输入量,以扩充网络输入量矩阵,使用传统BP算法离
【机 构】
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长沙理工大学,中南大学信息科学与工程学院
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针对液压伺服系统的强非线性,提出了一种神经网络建模方法.在系统反馈输入信息的基础上,构造一样条函数和常数作为神经网络的输入量,以扩充网络输入量矩阵,使用传统BP算法离线训练网络,得到神经网络模型.应用于食品机械液压伺服系统的建模结果表明,所提出的神经网络模型训练过程收敛速度较快,模型精度高,可有效避免网络陷入局部最优值,而且不需要更多的系统信息.
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