曾重阳
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
- 多领导粒子策略的动态多目标粒子群算法被引量：1
- 2016年
- 快速追踪不同环境下pareto前沿,并保证最优解的收敛性和分布性,是动态多目标优化问题的关键.提出一种基于多领导粒子策略的动态多目标优化算法(Dynamic Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Multiple Leaders Strategy,M LSDM PSO),在速度更新时,选择多个领导粒子来引导当前粒子飞行,寻找最优解;引入环境变化检测算子判断环境是否发生变化,并对环境变化做出响应.最后将该算法在三种不同类型的测试函数上进行测试,并将该算法与基于分解的动态多目标优化算法DMOEAD-M和基于多种群协同进化的动态多目标优化算法DCOEA进行比较,仿真结果表明,该算法有效的提高了对环境变化的追踪能力以及所得解的收敛性和分布性.
- 魏立新王利平曾重阳王茜
- 关键词：收敛性分布性
- 跟踪微分器在PIDNN改进策略中的应用被引量：3
- 2017年
- 针对冷轧液压位置自动控制系统中,PID神经网络(PIDNN)控制器在系统控制的初始阶段存在输出超调、输入信号被干扰时无法学习的问题,提出了将跟踪微分器(TD)与PIDNN融合组成TD-PIDNN系统,对输入信号设置过渡过程和滤除噪声干扰。TD-PIDNN控制器与常规PIDNN控制器进行仿真对比,结果表明:TD-PIDNN的控制效果较PIDNN有明显提高,在输入存在峰峰值为0.1的随机干扰情况下,TD-PIDNN的输出超调仅为0.24%,证明该方法可应用于生产实际。
- 魏立新曾重阳孟宪腾
- 关键词：PID神经网络跟踪微分器冷轧神经网络
