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中南大学学报(自然科学版)

Journal of Central South University

第30卷    第5期    总第129期    1999年10月

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文章编号:(1999)05-541-4
一类非线性系统的递归神经网络控制
刘妹琴;陈际达

(中南工业大学信息工程学院 长沙;410083)

摘 要: 递归神经网络(RNN)由于具有极为 丰富的动力学行为而被用在非线性控制系统中,但是传统的RNN的训练算法不仅复杂,而且容易陷入局部极值点.作者通过对标准的遗传算法的改进,采用格雷编 码方式、比赛选择策略和稳定状态更替方式,使其适用于RNN控制器结构和参数的确定.此外,把RNN控制器用于控制一类SIMO自不稳定非线性系统( 如倒立摆系统) ,也收到很好的效果. 

 

关键字: 递归神经网络;遗传算法;非线性动力学系统;倒立摆

A CLASS OF NONLINEAR SYSTEMS CONTROLLED BY RECURRENT NEURAL NETWORKS
Liu Meiqin Chen Jida

College of Information Engineering, Central South University of Technology, Changsha, 410083, China

Abstract:Recurrent Neural Networks (RNNs) can be used in the nonlinear control systems because of their rich dynamical behavior. However, conventional training algorithms are not only complicated, but also apt to get trapped in the local minima. In this paper, the standard genetic algorithms are improved. Gray scale encoding, tournament selection and steady state progression are adopted to determine the structures and parameters of RNNs. Satisfactory results are also gained by the experiments where one class of absolutely unstable nonlinear SIMO systems ( e.g . inverted pendulum) are controlled by RNN controllers. 

 

Key words: recurrent neural network; genetic algorithm; nonlinear dynamical system; inverted pendulum

中南大学学报(自然科学版)
  ISSN 1672-7207
CN 43-1426/N
ZDXZAC
中南大学学报(英文版)
  ISSN 2095-2899
CN 43-1516/TB
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