引用本文:张持健, 张 铃.前向FP神经网络实现控制系统的拒识模式[J].控制理论与应用,2005,22(3):440~444.[点击复制]
ZHANG Chi-jian, ZHANG Ling.New rejection methods of control system based on Forward Propagation neural networks[J].Control Theory and Technology,2005,22(3):440~444.[点击复制]
前向FP神经网络实现控制系统的拒识模式
New rejection methods of control system based on Forward Propagation neural networks
摘要点击 1078  全文点击 1140  投稿时间:2003-12-29  修订日期:2004-12-16
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2005.3.019
  2005,22(3):440-444
中文关键词  前向神经网络  控制理论  拒识模式
英文关键词  Forward Propagation neural networks  control theory  rejection schemes
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60135010;60475017); 国家重点基础研究(973)资助项目(2004CB318108); 国家博士点基金资助项目(20040357002).
作者单位
张持健, 张 铃 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 241000 
中文摘要
      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(ForwardPropagation)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
英文摘要
      It is very important to deal with the relation between incorrect recognition and rejection in a control system because the former will do much more harm than the latter.A new rejection method based on Forward Propagation (FP) neural networks is proposed.Through the study of sample-sets of instruction and state-information codes of control system,the FP neural networks can not only ensure that every code has the biggest attract radius,namely the control system has the greatest correction ability and fault tolerance,it also gives the 100% rejection to the signals outside the attraction radius.So it can increase the rate of correction recognition to ensure the system to run safely and smoothly.