遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法及其在四容水箱中的應(yīng)用研究
發(fā)布時間:2019-11-24 18:18
【摘要】:十九世紀(jì)后期,Hopfield和Tank提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決優(yōu)化問題,為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探索進(jìn)程開辟了新的研究途徑。自此之后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題的研究及其應(yīng)用成為熱點(diǎn)。現(xiàn)如今優(yōu)化問題廣泛的應(yīng)用在函數(shù)逼近、信號處理、圖像存儲、參數(shù)估計、機(jī)械控制等方面。因?yàn)橛嬎憬獾臅r間與問題的結(jié)構(gòu)以及算法復(fù)雜度息息相關(guān),所以傳統(tǒng)的數(shù)值優(yōu)化算法效果欠佳。然而,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性、并行性,利用其解決優(yōu)化問題在近些年取得了很好的效果。因此,不論在理論還是在實(shí)際工程應(yīng)用中,對于此類解決優(yōu)化問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的研究都具有非凡的意義;谝陨蠁栴},本文以凸優(yōu)化理論、全局指數(shù)穩(wěn)定性理論為基礎(chǔ),進(jìn)一步研究了如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化四容水箱應(yīng)用問題。具體的研究內(nèi)容和創(chuàng)新之處總結(jié)如下:1.利用模型預(yù)測控制策略,四容水箱問題被確切地闡述為一個帶約束的優(yōu)化問題,基于Lagrangian乘數(shù)法、投影方法,并且應(yīng)用鞍點(diǎn)定理,提出了一類離散遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來優(yōu)化四容水箱問題。相對于其他四容水箱問題的優(yōu)化,我們提出的離散遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)簡單,易于硬件實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。另外,還針對所提出的離散遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了一個能更好展現(xiàn)其特點(diǎn)的簡單電路模型。理論驗(yàn)證了我們提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法,很好地消除了四容水箱問題的狀態(tài)誤差和控制誤差,使其達(dá)到穩(wěn)定。2.利用KKT條件,建立了一類具有離散激活函數(shù)的單層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來優(yōu)化四容水箱問題。我們通過提出的單層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法,消除這個被確切闡述的四容水箱問題的狀態(tài)誤差和控制誤差,使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定。同時,理論結(jié)果證明本文針對四容水箱優(yōu)化問題提出的單層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是全局穩(wěn)定的。
【學(xué)位授予單位】:西南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TP183
本文編號:2565555
【學(xué)位授予單位】:西南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TP183
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條
1 趙一博;四容水箱過程控制裝置設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D];北方工業(yè)大學(xué);2011年
,本文編號:2565555
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