基于改进遗传算法的模糊RBF神经网络控制器设计

2005-04-29 00:44董玲娇冯冬青
计算技术与自动化 2005年4期
关键词:RBF神经网络自适应遗传算法

董玲娇 冯冬青

摘要:提出一种改进的优良模式自学习模糊遗传算法,并用来优化设计模糊RBF神经网络控制器。改进的算法主要基于模糊编码、优良模式自学习算子、保留遗传算法和最优串重组。仿真结果表明,改进的遗传算法可实现模糊RBF网络结构和参数的快速、全局寻优,优化后的控制器具有很强的自适应性和鲁棒性。

关键词:遗传算法;RBF神经网络;寻优;自适应

中图分类号:TP273

文献标识码:A

文章编号:1003—6199(2005)04—0013—03

猜你喜欢
RBF神经网络自适应遗传算法
基于自适应遗传算法的CSAMT一维反演
一种基于遗传算法的聚类分析方法在DNA序列比较中的应用
基于遗传算法和LS-SVM的财务危机预测
自适应的智能搬运路径规划算法
无线Mesh网络发展
Ka频段卫星通信自适应抗雨衰控制系统设计
基于RBF神经网络的PID自校正控制研究
电子节气门非线性控制策略
基于RBF神经网络的一回路核动力装置典型故障诊断
多天线波束成形的MIMO-OFDM跨层自适应资源分配