小波網絡在非線性控制系統(tǒng)中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、小波網絡是近年來備受矚目的神經網絡研究的一個新的分支,兼具前向神經網絡的突出特點,以及小波分析的時頻局域性和神經網絡的自學習和自適應能力,并且在逼近和容錯方面也都具有較強的能力,在模式識別、故障診斷、信號處理和數據壓縮等領域都有應用。
   由于有小波分析理論的指導,所以小波網絡的結構可以很容易的確定,并在此理論的指導下對其參數進行設置。相對于常規(guī)神經網絡而言,小波網絡的權值的學習算法也更加簡單,它的學習不存在局部極小點,并且學

2、習的誤差函數對權值來說是線性的,收斂速度也較快。另外在小波網絡中,小波函數的窗口特性和快速衰減性,使得小波網絡在逼近函數時可以具備局部逼近的能力,和傳統(tǒng)全局逼近網絡相比,局部逼近的小波網絡更容易適應新數據、具有更快的收斂速度和能夠避免較大的外推誤差等優(yōu)點。因此,考慮到小波網絡如此強大的非線性函數逼近能力,嘗試將小波網絡應用在非線性函數的學習及其動態(tài)系統(tǒng)辨識中。
   本文對小波網絡和非線性系統(tǒng)辨識的發(fā)展歷程、研究和應用的方法及領

3、域分別進行了介紹。以小波網絡和非線性系統(tǒng)辨識理論為基礎,對結構非線性中的復雜非線性靜態(tài)系統(tǒng)和非線性動態(tài)系統(tǒng)的辨識方法進行了研究,辨識結果作為對非線性系統(tǒng)控制的重要鋪墊。
   本文首先介紹了小波分析理論和神經網絡的發(fā)展現狀,介紹了神經網絡的原理、特點和實現算法;其次,學習了小波分析理論,將小波分析與神經網絡相結合,得到小波網絡,本文以小波網絡理論為基礎,在描述基礎小波網絡基本結構以及學習算法的基礎上,結合國內外學者對小波網絡在各

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