基于改进pso算法的动态神经网络研究

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1、江南大学硕士学位论文基于改进PSO算法的动态神经网络研究姓名：陈圣彦申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：崔宝同20090501摘要题名：硕士研究生姓名：导师姓名：专业名称：基于改进PSO算法的动态神经网络的研究陈圣彦崔宝同教授控制理论与控制工程现实世界中，非线性动态系统是普遍存在的。动态神经网络通过存储内部状态，使其具备映射动态特征的功能，从而使系统具有适应时变特性的能力，更适合于非线性动态系统的辩识。优化算法具有较强的全局收敛能力和较强的鲁棒性，且不依赖问题的特征信息。PSO算法就是其中一种简单、有效的算法。将神经网络与优化算法相结合，不仅能发挥神经网络的泛化

2、映射能力，而且能够提高神经网络的收敛速度及学习能力。本文所做的工作主要如下：介绍了神经网络和优化算法的发展历史及国内外的一些研究现状，并指出了一些常见的问题。列举了几种典型的动态神经网络，介绍了它们的结构、学习方式、工作原理，并揭示了它们之间的内在联系。再基于它们本身所固有的一些特点，介绍了它们的一些常见的应用。研究了三类改进PSO算法，并对每一类都提出了改进方案。第一类是的改进进化方程的PSO算法，以带惯性权重的PSO算法和带收缩因子PSO的算法为例，提出了将自适应的思想融入其中的改进方案：第二类是以借鉴遗传思想的PSO算法为代表的改进进化策略的PSO算法，提出了一种结合选择

3、和变异的新方法；第三类是改进算法收敛性能的PSO算法，研究了其中比较典型的随机PSO算法和模拟退火PSO算法，提出一种改进随机PSO算法。改进算法和原算法都进行了仿真，并作了对比。提出了一种基于改进PSO算法的动态神经网络，该网络使用了改进激励函数，并且改进激励函数中的参数也参与到了PSO算法的寻优过程中。完成该种网络的算法设计，并编写出相应的Matlab程序。将完成的神经网络用于一非线性动态系统的辨识中，调节各参数，使得辨识结果最佳，并且与一些传统的方法进行比较。关键词：改进PSO算法；优化算法；非线性动态系统；动态神经网络；测试函数；系统辨识AbstractTheme：Au

4、thor：Supervisor：Specialty：StudyofdynamicneuralnetworksbymodifiedPSOalgorithmsChenShengyanPro．CuiBaotongControltheoryandengineeringThenonlineardynamicsystemsexistcommonlyintheworld．Dynamicneuralnetworkshavethefunctionofmappingdynamicfeaturethroughsioringtheirinnerinformation，SOtheyhavetheabil

5、ityoffittingtemporalfeatureandmoresuitabletoidentifynonlineardynamicsystems．Optimalalgorithmshavethebetterglobalconvergenceandrobust，furthermore，theydon’tdependonthefeatureinformationoftheproblem．PSOalgorithmisoneoftheoptimalalgorithms，itisbriefandefficient．Combiningneuralnetworksandoptimala

6、lgorithmsCannotoxayexertthegeneralizablemappingcapability,butalsoimproveneuralnetworks’convergencerateandlearningcapability．Thispaperisorganizedasfollows：Introducethedevelopmenthistoryandresearchsituationofneuralnetworksandoptimalalgorithms，pointoutsomecommonproblems．Enumeratesomekindsofrepr

7、esentativedynamicneuralnetworks，introducetheirstructure，learningmodeandworkprinciple，andthenexplaintheirinnerrelationship．Basedontheirinherence，hereintroducesomecommonapplications．StudythreekindsofmodifiedPSOalgorithmsandproposemodifiedmethodsforea