文献类型：期刊文章

作　　者：刘向东[1] 修春波[2] 刘承[1] 李黎[1]

机构地区：[1]北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,北京100081 [2]天津工业大学自动化系,天津300160

出　　处：《北京理工大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10402003);北京理工大学基础研究基金资助项目(200301F10)

年　　份：2006

卷　　号：26

期　　号：2

起止页码：135-138

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为解决压电陶瓷迟滞建模问题,提出一种新型的G-S混沌神经网络模型.该网络由输入层、隐层和输出层构成,在输入层中引入延迟环节,从而使得历史输入能够对当前输入的响应产生影响.网络的学习过程是一种混沌优化算法,可有效避免普通神经网络的局部极值和假饱和现象的发生.将该网络应用于纳米定位系统压电陶瓷执行器迟滞建模中,可以降低建模误差,实验结果验证了该方法的有效性.

关 键 词：混沌神经网络 压电陶瓷 迟滞模型  纳米定位系统  

分 类 号：TP273]