版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)仿真技術(shù)目前已成為分析、研究各種系統(tǒng),特別是復(fù)雜系統(tǒng)的重要工具,由于具有經(jīng)濟(jì)、可靠、易實(shí)現(xiàn)和可多次重復(fù)使用等優(yōu)點(diǎn),已成為對(duì)實(shí)際系統(tǒng)進(jìn)行分析、設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)、評(píng)估的有效手段,在科學(xué)研究和工程領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。 隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)仿真應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大,人們所面臨的系統(tǒng)建模問(wèn)題也變得越來(lái)越復(fù)雜。目前主要存在兩個(gè)方面的問(wèn)題:一是建模對(duì)象復(fù)雜,存在著多種不確定性以及難以確定描述的非線性特性;二是對(duì)系統(tǒng)建模的要求越來(lái)越高,迫切需要提高
2、系統(tǒng)模型的描述能力和建模方法的靈活性、普適性以及智能水平。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)計(jì)算機(jī)智能研究領(lǐng)域發(fā)展迅速的一門理論和技術(shù),由于其用于問(wèn)題求解無(wú)需事先建立精確的物理模型和數(shù)學(xué)模型而被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)仿真建模,且多層前饋網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的連續(xù)函數(shù),并與一個(gè)微分方程(組)對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的描述能力等價(jià),是一種適用性較強(qiáng)的系統(tǒng)仿真建模方法。同時(shí)該方法具有通過(guò)向環(huán)境學(xué)習(xí)獲取知識(shí)(即通過(guò)對(duì)系統(tǒng)輸入/輸出典型樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),來(lái)獲取系統(tǒng)內(nèi)部隱含的規(guī)
3、律)的能力,因此對(duì)于系統(tǒng)仿真問(wèn)題具有較好的適應(yīng)性。 本課題主要針對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真的一些實(shí)際問(wèn)題,研究適用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和學(xué)習(xí)算法,首先研究了現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):延時(shí)單元網(wǎng)絡(luò)、全反饋網(wǎng)絡(luò)、部分反饋網(wǎng)絡(luò),給出了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),用于仿真的方法,仿真算法及仿真實(shí)例;然后建立了時(shí)變輸入輸出過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和離散過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)兩種網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)其性質(zhì)進(jìn)行了分析和證明,推導(dǎo)出了具體的學(xué)習(xí)算法;最后給出了過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)中的
4、應(yīng)用。論文內(nèi)容安排如下: 第1章是緒論。闡述了系統(tǒng)仿真的發(fā)展和應(yīng)用:總結(jié)了現(xiàn)有的系統(tǒng)仿真建模方法;分析現(xiàn)有方法存在的缺點(diǎn)和難點(diǎn);指出用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行系統(tǒng)仿真的好處;并對(duì)系統(tǒng)仿真、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念或模型進(jìn)行了說(shuō)明;提出本研究的選題和內(nèi)容安排。 第2章主要對(duì)系統(tǒng)仿真和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論、性質(zhì)、方法進(jìn)行了總結(jié);并對(duì)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)仿真進(jìn)行闡述,指出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于系統(tǒng)仿真的可行性,提出利用人工神
5、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真的三種途徑,提出使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行系統(tǒng)仿真的一般步驟。 第3章研究延時(shí)單元網(wǎng)絡(luò)、全反饋網(wǎng)絡(luò)和部分反饋網(wǎng)絡(luò)的仿真模型、仿真適應(yīng)性、用于仿真的方法、學(xué)習(xí)算法。 第4章針對(duì)仿真系統(tǒng)的兩大類型,即連續(xù)系統(tǒng)和離散系統(tǒng),構(gòu)建了時(shí)變輸入輸出過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和離散過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于時(shí)變輸入輸出過(guò)程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),研究了其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);證明了連續(xù)性定理、逼近定理和計(jì)算能力定理,從而保證了其對(duì)實(shí)際問(wèn)題應(yīng)用的有效性;構(gòu)造了一種
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的赤潮預(yù)報(bào)和算法研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制冷空調(diào)系統(tǒng)的仿真研究.pdf
- 基于人工魚(yú)群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器仿真研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的說(shuō)話人轉(zhuǎn)換算法研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)化算法研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的母線保護(hù)研究和實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)規(guī)劃的機(jī)組組合算法研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型仿真研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)識(shí)別算法研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵防御模型的研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的母線保護(hù)的研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洪水預(yù)報(bào)模型研究.pdf
- 基于改進(jìn)PSO算法的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究.pdf
- 基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測(cè)模型研究
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期權(quán)定價(jià)模型.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理模型和算法研究.pdf
- 基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測(cè)模型研究.pdf
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)規(guī)劃的機(jī)組組合算法研究(1)
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的風(fēng)險(xiǎn)管理模型.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論