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将微粒群算法和多层前馈神经网络相结合，提出了一种利用微粒群算法代替BP算法训练多层前馈神经网络权值，以实现神经网络控制的方法，并对非线性模型的辨识问题和一级直线倒立摆的控制问题进行了仿真研究。仿真实验表明：微粒群算法在神经网络控制及非线性模型辨识方面效果良好，具有良好的应用前景。
微粒群优化倒立摆神经网络控制器设计研究
【摘 要】
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将微粒群算法和多层前馈神经网络相结合，提出了一种利用微粒群算法代替BP算法训练多层前馈神经网络权值，以实现神经网络控制的方法，并对非线性模型的辨识问题和一级直线倒立摆的
【机 构】
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西南交通大学峨眉校区机械工程系
【出 处】
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机械与电子
【发表日期】
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2009年8期
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