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基于人工神经网络的混合智能系统研究及应用     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Hybrid Intelligent System and ITS Application Based on Artificial Neural Network
【作者】 伭炜;
【导师】 徐新盛;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 通信与信息系统
【学位年度】 2009
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2010-05-14
【关键词】 自适应噪声抵消(ANC); 人工神经网络(ANN); 遗传算法(GA); 模糊逻辑推理(FLI); 小波神经网络(WNN);
【英文关键词】 adaptive noise canceling (ANC); nonlinear; artificial neural network (ANN); fuzzy logic inference (FLI); wavelet neural network (WNN); genetic algorithm (GA);
【中文摘要】 本次课题的核心内容和研究思路可概括如下:分析舰艇自噪声的非平稳特征,针对ANC系统的弊端探讨解决方案;设计并完善以人工神经网络为框架的自适应噪声抵消系统;引入模糊逻辑推理思想,设计更加智能化的网络结构;借助多分辨率分析的思想,进一步完善网络的逼近能力和自适应性;引入遗传进化理论,结合强有力的局部算法构造自适应混合学习策略;最后通过仿真试验和真实海试数据处理,系统的验证文中结论。 目标信号所处的声场环境,决定了ANC系统的非线性特征,针对待抵消信号的非平稳性,我们在传统非线性滤波的研究基础上,设计人工神经网络作为自适应处理器,依靠其强大的与人脑类似的功能,来解决常规滤波模式的固有缺陷。在系统自适应学习中,神经网络将非线性映射的问题转化为求解优化问题,而优化过程依靠其自学习、并行处理等优势,通过简便的学习算法来实现。RBF神经网络的引入,更使得系统求解复杂、高度非线性的能力大大提高。文中所设计的模型为非线性系统问题的解决奠定了良好的基础,且算法计算的复杂程度适中,具有较高的应用价值。 本文采用T-S模糊推理模型构建分段线性模型,作为网络系统的基础构架,将输入空间分为若干个模糊子空间...
【英文摘要】 The core content and research method of this paper can be summarized as follows:analyzing the non-stationary characteristics of ship self noise to explore solutions of disadvantages of ANC system; designing and improving adaptive noise cancellation system based on artificial neural networks; importing fuzzy logic reasoning thought to design more intelligent network structure; further improving the network's approximation capacity and adaptive performance using the idea of multi-resolution analysis; i...
【更新日期】 2010-09-01

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