张星昌
- 作品数：6 被引量：62H指数：3
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 前馈神经网络的新学习算法研究及其应用被引量：44
- 1997年
- 为了提高多层前馈神经网络的权的学习效率。通过引入变尺度法,提出一种新的学习算法。理论上新算法不仅具有变尺度优化方法的一切优点,而且也能起到Kick—Out学习算法中动量项及修正项的相同作用,同时又克服了动量系数及修正项系数难以适当选择的困难。仿真试验证明了新学习算法用于非线性动态系统建模时的有效性。
- 张星昌
- 关键词：前馈神经网络学习算法
- 神经网络研究及其在非线性系统建模中的应用
- 张星昌
- 具有动态补偿能力的神经网络模型及其在动态系统建模中的应用被引量：11
- 1996年
- 本文在多层前馈神经网络模型基础上，引入误差动态反馈环节，从而形成一种新的具有动态补偿能力的神经网络模型．新模型的训练利用反向传播原理实现．采用该模型对非线性动态系统进行建模时，能显著提高建模精度，特别是在网络模型工作时，对新出现的输出误差具有动态补偿能力．文中给出了新网络模型的结构和学习算法，最后是仿真实例．
- 张星昌
- 关键词：神经网络模型动态补偿动态系统
- 摇摆情况下人机系统的建模
- 本文以人的最优控制模型为基础,以简化的基本跟踪系统为对象,建立在车体摇摆条件下人机系统的数学模型。最后对计算机仿真结果作了简要分析,得出一些有益的结果。
- 张星昌张旺张兆华张志方
- 关键词：数学模型人机系统摇摆跟踪误差
- 文献传递
- 输入补偿神经网络模型研究被引量：8
- 1996年
- 将误差反馈原理引入神经网络的训练和使用,从而提出一种带输入补偿的多层前馈网络模型.将该模型用于非线性系统建模时,能有效消除模型的固有误差,补偿模型工作时出现的动态误差,提高建模精度.给出了新网络模型的结构、学习算法及工作方式,最后通过仿真试验证明了新模型在系统建模中的有效性。
- 张星昌张志方
- 关键词：神经网络非线性系统
- 神经网络非线性系统建模及控制研究
- 为了克服神经网络用于复杂非线性系统建模及控制时,经常存在的学习收效速度缓慢、固有误差较大的问题,本文引人分段建模的思想,讨论了一般情况下神经网络分段建模和分段控制的结构,并针对一类非线性对象,提出一种简化的分段建模方案。...
- 张星昌张志方
- 文献传递
