1) diagonal recurrent neural network
对角神经网络
1.
For the non-linearity,uncertaniny and real time requirements of the hole conditions in drilling process,a controller system based on a diagonal recurrent neural network(DRNN) is used and the system can realize the self-tuning of three parameters of PID.
针对钻井过程的非线性、不确定性和实时性要求,采用基于对角神经网络(DRNN)的控制方案,能在线自适应的调整P ID控制器的3项参数。
2.
In this paper,a decoupling system based on a diagonal recurrent neural network is presented.
因此,文中提出了基于对角神经网络(DRNN)的解耦控制方案,能够在线自适应的调整PID控制器的3项参数,仿真结果表明可以达到较为理想的控制效果。
2) diagonal Elman neural network
对角Elman神经网络
3) diagonal recurrent neural network
对角递归神经网络
1.
Sensorless PMSM control based on diagonal recurrent neural network;
对角递归神经网络永磁同步电机的无传感器控制
2.
Measurement of fouling in condenser based on diagonal recurrent neural network;
基于对角递归神经网络的冷凝器污脏测量
3.
Diagonal Recurrent Neural Network Sensorless Control of Permanent Magnet Synchronous Motor;
基于对角递归神经网络永磁同步电机无传感器控制研究
4) quasi-diagonal recurrent neural network(QDRNN)
准对角递归神经网络(QDRNN)
5) Diagonal recurrent neural network
对角回归神经网络
1.
Forecasting of Agricultural Machine Power Based on Genetic Diagonal Recurrent Neural Network;
基于遗传对角回归神经网络的农机总动力预测
2.
To resolve the influence of uncertainty and nonlinearity on the high-precision turntable servo system, an inverse control method based on diagonal recurrent neural network (DRNN) is presented.
针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。
3.
This paper presents a new dynamic neural network-diagonal recurrent neural network (DRNN), and develop a direct adaptive control system which is applied to a direct current dual closed loop speed system having the ability to auto-tune PID parameters based on DRNN with PID controller.
本文采用一种新型动态神经网络──对角回归神经网络（ＤＲＮＮ），并结合ＰＩＤ控制器，构成直接自适应控制系统，自适应调整ＰＩＤ参数，并应用于直流双闭环调速系统。
6) DRNN
对角回归神经网络
1.
A kind of DRNN inverse controller for this servo system is put forward in this paper, through adding the inverse model of the servo system into the control, it is forming a fake part with the object so as to making the output tracking the input.
为此提出一种动态对角回归神经网络(DRNN)逆控制方法,该逆系统控制方法是将对象的逆模型作为控制器加入到控制回路里面,并与控制对象串联构成一个伪单位环节,使得系统的输出能够跟踪系统的输入,经过仿真实验,可以看出该神经网络逆控制比单一PID控制器的动态性能要好。
2.
was given for three layers diagonal recurrent neural networks (DRNN) by introducing a Lyapunov function.
文 [1]定理 1给出了一个基于Lyapunov函数的三层对角回归神经网络 (DRNN)任意权参数学习速率的自适应调整算法 ,而推导各层权自适应学习速率时没有严格满足定理 1成立的必要条件 ,故没能找到各学习速率的准确范围 。
补充资料：Hopfield神经网络模型
Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model
收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条