【新型神经网络及其在建模控制中的应用】丁思景.pdf

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目录 要(中英文) 第一章 前言 第二章 人五神经网络在建模中的应用 2一种改进的新型反向传播学习 算法(BP算法)传统的BP算法介绍 -规则.广义6-规则.sigmid激发函数下的BP算法 二.改进的BP学习算法—批 处理共轭方向法(CG算法)一种新型的人互神经网络 模型的研究 第三章 人互神经网络在非线性预测控制中的应用简介 3将ANN引入预测控制 4 4 3基于神经网络的非线性预测控制.,83算法总结 83参数的选择及其对预测控制 品质的影响 33.ABSTRACT With specific reference to ANN(artifical neural netorks) ithas the characterics and properities of distributing store fault-tolerate、nonlinearsystem、parallel distributed processing、learning and adaption、hardware implementation、data-fusion 、and multivarible systea,So it can be said that ANN次研究高潮来临奠定了基础的众多成果,象GROSBERG的 自适应共振理论,KOHREN的自组织映射网络模型,FUKASHIMA的神经认识网络理论,WERBOS提出的B-P理论,WIDROW发展的ADLINE模型等。可是在今天看来这么重要 的研究成果在当时却被打入了冷宫,没有受到应有的重视,以致直到80年代末、90年代初,美国加州五学院化学家与 物理学家HOPIFIELD提出了用于联想、记忆和优化的新途 径,fe1dmn和BALLAARD指出了传统的人五智能计算与 生物计算的不同点,并给并行分布处理的计算规则。