本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)事件驅(qū)動(dòng)下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)器與濾波器設(shè)計(jì)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、信號(hào)處理、優(yōu)化計(jì)算及聯(lián)想記憶等領(lǐng)域的研究發(fā)展中起到至關(guān)重要的作用.而這些研究領(lǐng)域的快速發(fā)展對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的研究提出了更高的要求.要想對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更為深入的研究,就必須要獲得網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部狀態(tài).所以,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.而在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,由于網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制,不可能對(duì)所有的信號(hào)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì).因此為了減少對(duì)有限網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的不必要浪費(fèi),越來(lái)越多的研究者將事件觸發(fā)機(jī)制應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)化控制研究中.但是事件觸發(fā)機(jī)制在減少網(wǎng)絡(luò)帶寬負(fù)擔(dān)的同時(shí)卻影響了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,進(jìn)而就會(huì)降低系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的精確度.因此,為了在節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬資源與保持系統(tǒng)穩(wěn)定性之間達(dá)到一定程度上的平衡,本文考慮引入自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制,并以此為基礎(chǔ)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)器和H_∞濾波器設(shè)計(jì)問(wèn)題.本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.在第二章中,研究基于自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)器設(shè)計(jì)問(wèn)題,并應(yīng)用Matlab/Simulink仿真驗(yàn)證狀態(tài)估計(jì)器設(shè)計(jì)的合理性.首先,設(shè)計(jì)了基于自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)器;其次,構(gòu)造Lyapunov泛函,證明系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性,并將矩陣不等式線性化,得到狀態(tài)估計(jì)器增益的求解方法;最后,通過(guò)仿真驗(yàn)證了狀態(tài)估計(jì)器設(shè)計(jì)的合理性,并說(shuō)明了自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制相對(duì)于事件觸發(fā)機(jī)制的優(yōu)勢(shì).本章中的狀態(tài)估計(jì)器對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的依賴性比較高,但形式比較簡(jiǎn)潔.2.在第三章中,考慮到實(shí)際情況中系統(tǒng)模型參數(shù)的精確性較低以及外部擾動(dòng)的影響,設(shè)計(jì)了基于自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制的H_∞濾波器,并分析系統(tǒng)的指數(shù)穩(wěn)定性,進(jìn)而得到了H_∞濾波器參數(shù)的設(shè)計(jì)方法,最后通過(guò)Matlab/Simulink仿真驗(yàn)證了濾波器設(shè)計(jì)的合理性和可行性.
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)事件觸發(fā)機(jī)制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 狀態(tài)估計(jì)器 H_∞濾波器 Lyapunov泛函
【學(xué)位授予單位】：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183;TN713
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-11
• 1.1 事件觸發(fā)機(jī)制的研究及發(fā)展現(xiàn)狀8-9
• 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及發(fā)展現(xiàn)狀9
• 1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)與濾波的研究及發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.4 主要結(jié)論及創(chuàng)新點(diǎn)10-11
• 第二章 自適應(yīng)事件驅(qū)動(dòng)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)器設(shè)計(jì)11-28
• 2.1 引言11
• 2.2 問(wèn)題描述11-16
• 2.3 主要結(jié)論16-25
• 2.3.1 穩(wěn)定性分析16-21
• 2.3.2 狀態(tài)估計(jì)器設(shè)計(jì)21-25
• 2.4 仿真例子25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 自適應(yīng)事件驅(qū)動(dòng)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)H_∞濾波器設(shè)計(jì)28-42
• 3.1 引言28
• 3.2 問(wèn)題描述28-30
• 3.3 主要結(jié)論30-39
• 3.3.1 穩(wěn)定性分析30-35
• 3.3.2 H_∞濾波器設(shè)計(jì)35-39
• 3.4 仿真例子39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 總結(jié)與展望42-43
• 參考文獻(xiàn)43-47
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文47-48
• 后記48

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 吳樹(shù)范,郭鎖風(fēng),胡壽松;一種非線性狀態(tài)估計(jì)器的算法實(shí)現(xiàn)與解耦簡(jiǎn)化[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);1990年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 劉松亭;自適應(yīng)事件驅(qū)動(dòng)下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)器與濾波器設(shè)計(jì)研究[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2016年

2 楊長(zhǎng)春;基于采樣數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)器的設(shè)計(jì)[D];江南大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：400597