基于局部递归线性NF模型智能非线性识别系统设计

摘要：

主要研究了智能非线性识别技术在绕组建模中的设计;首先分析了模糊神经(NF)建模的相关属性,针对绕组建模系统所需要的控制性能,为了改善其控制性能,实现可靠的容错系统,提出一种新的基于模糊神经网络NF的模拟模型,将该模型应用到基于递归的局部线性模糊神经网络(RLLNF),该网络通过局部的线性模型树(LOLIMOT)训练,设计出一种改进的基于树的增量学习算法;最后设置时间间隔在220 s和225 s之间的实际的绕组过程,通过仿真实验结果表明,将提出的NF模型与其他已知智能算法,即多层感知器(MLP)等进行比较,所设计的系统更具有可行性与高效性.

关键词：非线性系统识别、递归局部线性模糊神经网络(RLLNF)、局部线性模型树(LOLIMOT)、神经网络(NN)、工业绕组过程

所属期刊栏目：22

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育厅科学技术研究重点项目13B110057

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1519-1522