前向FP神经网络实现控制系统的拒识模式
张持健1
张铃2
1.安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽师范大学,电子与信息工程系,安徽,芜湖,2410002.安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039
摘要：在现代控制系统中,处理误识与拒识的关系至关重要,因为在现代化控制系统中前者造成的危害将比后者大得多.通过将新型FP(Forward Propagation)神经网络应用于实现控制系统的拒识模式,该FP神经网络通过对由控制系统控制指令码和状态信息码构成样本集的学习,不仅可以实现系统中每个控制指令码和状态信息码的吸引半径按需设定,且每个信息码具有最大吸引半径,控制系统自动具有最优的纠错和容错能力,对于系统中控制向量吸引半径之外的信号给以100%的拒识.从而提高系统信号识别的正确率,保证控制系统安全可靠的正常运行.
关键词：前向神经网络控制理论拒识模式
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60135010,60475017)国家重点基础研究发展计划（973计划）(2004CB318108)高等学校博士学科点专项科研基金(20040357002)
论文发表日期：2005-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 440-444 )
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