導(dǎo)語：如何才能寫好一篇對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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【關(guān)鍵詞】Matlab；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；仿真試驗

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN-Artificial Neural Network）是一種與傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)不同的信息處理工具，具有人腦的某些功能特征，可用來解決模式識別與人工智能中用傳統(tǒng)方法難以解決的問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力，通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型的輸入、輸出數(shù)據(jù)就可以獲得網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和結(jié)構(gòu)，從而得出隱含在輸入、輸出數(shù)據(jù)中的關(guān)系。這種關(guān)系隱含在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，它不需要知道具體的精確模型，只需用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能逼近輸入和輸出之間的多維非線性特性，從而建立輸入與輸出之間的關(guān)系，這種非線性映射能力在人工智能、模式識別、信息處理等工程領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究和實際應(yīng)用的不斷深入，《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》課程逐漸受到較多高校的重視，并將其列入教學(xué)計劃，成為電氣信息類學(xué)科的一門專業(yè)選修課。但《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》課程的理論性非常強，對本科生的教學(xué)具有一定的難度。作為入門課程，本科生的教學(xué)重點應(yīng)放對各種網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和特點的理解，并結(jié)合應(yīng)用實例，使學(xué)生能夠獲取一些初步設(shè)計經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，掌握有關(guān)模型的用法和性能。因此，筆者以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例設(shè)計仿真試驗，通過實例增強學(xué)生的對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計和仿真的認識，加深學(xué)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的理解。

一、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)問題確定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)速度快，不存在局部最小問題。RBF網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)良特性使得它正顯示出比BP網(wǎng)絡(luò)更強的生命力，正在越來越多的領(lǐng)域替代了BP網(wǎng)絡(luò)。

RBF網(wǎng)絡(luò)典型結(jié)構(gòu)如圖1所示。輸入層節(jié)點只是傳遞輸入信號到隱含層，隱含層節(jié)點由像高斯函數(shù)那樣的輻射狀作用函數(shù)構(gòu)成，而輸出層節(jié)點通常是簡單的線性函數(shù)。隱含層節(jié)點中的作用函數(shù)對輸入信號將在局部產(chǎn)生響應(yīng)，也就是說，當輸入信號靠近該函數(shù)的中央范圍時，隱含層節(jié)點將產(chǎn)生較大的輸出。由此可看出這種網(wǎng)絡(luò)具有局部逼近能力，故徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)也稱為局部感知場網(wǎng)絡(luò)。

二、基于MATLAB的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與仿真

MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱為徑向基網(wǎng)絡(luò)提供了很多工具箱函數(shù)，它們對我們利用MATLAB進行徑向基網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計、分析及實際應(yīng)用有著不可替代的作用，這給用戶帶來了極大的方便。

下面以污閃風險預(yù)測模型為例來說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與仿真。預(yù)測模型采用三輸入一輸出的結(jié)構(gòu)。輸入向量為相對濕度RH、泄漏電流幅值Ih、泄漏電流三次諧波與基波的幅值之比δ，它們的大小是能夠檢測到的用于評判絕緣子污閃風險的主要參數(shù)；將絕緣子污閃的風險等級作為輸出，輸出取值分別為不報警（NA）、一般報警（GA）、危險報警（DA）等三個模糊量。對于絕緣子污閃風險等級NA、GA和DA，為了方便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行擬合建模，分別賦予一個量化的值1，2和3與之一一對應(yīng)。

利用函數(shù)newrbe創(chuàng)建一個準確的徑向基網(wǎng)絡(luò)，該函數(shù)在創(chuàng)建RBF網(wǎng)絡(luò)時，自動選擇隱含層的數(shù)目，使得誤差為0。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計過程中，用不同的SPREAD值進行嘗試，以確定一個最優(yōu)值。SPREAD分別取1，2，3，4時得到不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。將污閃風險等級的實際值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果對比，不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的驗證結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯觯擲PREAD取1時，污閃風險的實際值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算值之間的誤差最小，網(wǎng)絡(luò)性能達到最優(yōu)，所以本論文預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的SPREAD選取1。

將試驗中得到的600組數(shù)據(jù)預(yù)留20組數(shù)據(jù)作為檢驗樣本，剩下的580組數(shù)據(jù)為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)具有進行絕緣子污閃風險預(yù)測的能力。

三、結(jié)語

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門理論性很強而又應(yīng)用廣泛的課程，已經(jīng)應(yīng)用各種電氣設(shè)備信號預(yù)測和狀態(tài)監(jiān)測等領(lǐng)域，本科生由于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的限制學(xué)習(xí)這門課程有一定的難度。高校要培養(yǎng)出高素質(zhì)的工程應(yīng)用型人才，應(yīng)充分利用MATLAB平臺將實驗仿真教學(xué)與理論學(xué)習(xí)相結(jié)合，以促進學(xué)生對較難理解的理論知識的掌握。通過采用靈活多變的教學(xué)方式，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、激發(fā)學(xué)生的求知欲，從而達到啟迪思維、拓展視野的目的，培養(yǎng)學(xué)生自學(xué)能力、獨立解決問題的能力，為社會培養(yǎng)出具有工程創(chuàng)新能力的卓越工程師。

參考文獻

[1] 李國勇.智能控制及其MATLAB實現(xiàn)[M].電子工業(yè)出版社，2006.

[2] 葛哲學(xué)，孫志強.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLAB R2007實現(xiàn)[M].電子工業(yè)出版社，2007（03）.

篇2

摘要目前，神經(jīng)計算及其應(yīng)用已經(jīng)滲透到多個學(xué)科，并在信號處理、智能控制、模式識別、機器視覺、非線性優(yōu)化、自動目標識別、知識處理、遙感技術(shù)等領(lǐng)域取得了豐碩的成果。神經(jīng)計算不僅是科學(xué)家的興趣所在，還受到了各國政府和軍隊等權(quán)力部門的密切關(guān)注，世界上許多國家和地區(qū)的政府及工業(yè)界都十分關(guān)注并積極投資神經(jīng)計算技術(shù)的研究，其進展不僅將促進科學(xué)和技術(shù)的進步，還會對各國的國力產(chǎn)生一定的影響。

本文針對神經(jīng)計算中亟需解決的5個問題進行了研究，包括加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度、增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可理解性、設(shè)計出易于使用的工程化神經(jīng)計算方法、更好地模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)以及將神經(jīng)計算與傳統(tǒng)人工智能技術(shù)相結(jié)合。本文的創(chuàng)造性研究成果主要有：

(1)提出了一個快速神經(jīng)分類器FAC和一個快速神經(jīng)回歸估計器FANRE，實驗結(jié)果表明，這兩個算法學(xué)習(xí)速度快、歸納能力強，在性能上明顯優(yōu)于目前常用的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類學(xué)習(xí)算法和回歸估計算法。在此基礎(chǔ)上，成功地將FAC應(yīng)用于石油勘探巖性識別領(lǐng)域。

(2)提出了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則抽取算法STARE，實驗結(jié)果表明，STARE可以從訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取出保真度高、精確、簡潔的符號規(guī)則，從而較好地增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可理解性。在此基礎(chǔ)上，提出了一個基于神經(jīng)計算的分類規(guī)則挖掘框架NEUCRUM，并成功地將其應(yīng)用于臺風預(yù)報領(lǐng)域。

(3)提出了一種基于遺傳算法的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法GASEN，實驗結(jié)果表明，GASEN的性能優(yōu)于目前常用的一些方法。設(shè)計了一種多視角神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法VS，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成應(yīng)用于多視角人臉識別，不需進行偏轉(zhuǎn)角度預(yù)估計就能取得很高的識別精度。設(shè)計了一種新型結(jié)論組合方法和一種二級集成結(jié)構(gòu)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成應(yīng)用于肺癌細胞識別，并嵌入到肺癌早期診斷系統(tǒng)LCDS中，大大降低了肺癌細胞的漏識率。

(4)針對前饋網(wǎng)絡(luò)的單點斷路故障，提出了一種基于遺傳算法的進化容錯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法EFANET，實驗結(jié)果表明，該方法不僅可以進化出容錯性好、泛化能力強的網(wǎng)絡(luò)，還較好地保持了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練算法與容錯處理的獨立性。針對前饋網(wǎng)絡(luò)的多點斷路故障，提出了一種三階段方法T3，并將其應(yīng)用于FAC網(wǎng)絡(luò)，實驗結(jié)果表明，T3方法可以較好地在網(wǎng)絡(luò)容錯能力與結(jié)構(gòu)復(fù)雜度之間達成折衷。

(5)提出了一種結(jié)合決策樹與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合決策樹方法HDT，描述了樹的生長算法和神經(jīng)處理機制。對增量學(xué)習(xí)和構(gòu)造性歸納進行了研究，界定了三種不同的增量學(xué)習(xí)問題的概念，并給出了HDT的增量學(xué)習(xí)和構(gòu)造性歸納算法。實驗結(jié)果表明，HDT及其增量學(xué)習(xí)、構(gòu)造性歸納算法都具有很好的性能。此外，還成功地將HDT應(yīng)用于情報軟件故障診斷。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)計算，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機器學(xué)習(xí)，快速學(xué)習(xí)，規(guī)則抽取，集成，容錯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，混合學(xué)習(xí)，增量學(xué)習(xí)，構(gòu)造性歸納，決策樹，知識獲取，數(shù)據(jù)挖掘，遺傳算法，進化計算，斷路故障，人臉識別，計算機輔助醫(yī)療診斷，巖性識別，故障診斷

ContributiotoSeveralIuesofNeuralComputing

Neuralcomputinganditsalicatiohavealreadycomeintomanydisciplinesandachievedplentifulfruitsindiversifiedfields,includingsignalproceing,intelligentcontrolling,patternrecognition,machinevision,nonlinearoptimization,automatictargetidentification,knowledgeproceing,remoteseing,etc.Ithasbecomenotonlythetastesofscientistsbutalsotheinterestsofgovernmentsandforces.Thegovernmentsandindustrialcommunitiesofmanycountries/regioaresokeenonneuralcomputingtechniquesthattheyhaveinvestedalargeamountofmoneyoncorreondingresearch.Thereforetheprogreofneuralcomputingwillnotonlypromotethedevelopmentofscienceandtechnologybutalsoinfluencethenationalpowers.

Inthisdiertation,5problemsstandinginneedofsolutioareinvestigated,whichincludesexpeditingthelearningeedofneuralnetworks,improvingthecompreheibilityofneuralnetworks,designingengineeringneuralcomputingmethodsthatareeasytouse,simulatingbiologicalneuralsystemsmorebetterthanever,andcombiningneuralcomputingwithtraditionalartificialintelligencetechniques.Themaincontributioofthisdiertationaresummarizedasfollows:

Firstly,afastneuralclaifiernamedFACandafastneuralregreionestimatornamedFANREareproposed.Experimentalresultsshowthatthosetwoalgorithmsthathavefastlearningabilityandstronggeneralizationabilityreectivelyoutperformsomeprevailingneuralclaificationalgorithmsandneuralregreionestimationalgorithmsatpresent.Besides,FACissuccefullyaliedinlithologyidentificationofoilexploration.

Secondly,aneuralnetworkruleextractionalgorithmnamedSTAREisproposed.ExperimentalresultsshowthatSTAREcanextractaccurateandcompactsymbolicrulesthathavehighfidelity,sothatthecompreheibilityoftrainedneuralnetworksareimproved.Additionally,aneuralcomputingbasedclaificationrulemi ningframeworknamedNEUCRUMisproposedandsuccefullyaliedtotyphoonforecastingdomain.

Thirdly,ageneticalgorithmbasedselectiveneuralnetworkeemblearoachnamedGASENisproposed.ExperimentalresultsshowthatGASENoutperformspopulareemblearoachesatpresent.Then,aviewecificeemblearoachnamedVSisdevelopedtoalyneuralnetworkeembletoviewinvariantfacerecognition,whichhastheabilityofperforminghighqualityrecognitionwithoutviewpre-estimation.Moreover,bothanoveloutput-combiningmethodandauniquetwo-layer-eemblearchitecturearedesigned,sothatneuralnetworkeembleisembeddedinthelungcancerearlystagediagnosissystemLCDStoperformlungcancercellidentification,whichgreatlylowerstherateofmiedidentificationoflungcancercells.

Fourthly,ageneticalgorithmbasedaroachnamedEFANETthatevolvesfault-tolerantneuralnetworksforsingle-nodeopenfaultisproposed.ExperimentalresultsshowthatEFANETcanevolveneuralnetworkswithbothrobustfault-tolerantabilityandstronggeneralizationabilitywhilekeepingtheindependenceamongnetworktopology,trainingalgorithm,andfault-tolerantproceing.Besides,athree-phrasearoachnamedT3isproposedformulti-nodeopenfault,whichhasbeenaliedtoFAC.ExperimentalresultsshowthatT3cantradeoffthefault-tolerantabilityandstructuralcomplexityoftheneuralnetwork.

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關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；地震預(yù)測；指標

中圖分類號：TP183；P315.7 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）01-0091-01

地震的破壞性是災(zāi)難性的，近年來，我國乃至世界各地地震頻發(fā)，人員和財產(chǎn)的損失不可估量。地震預(yù)測成為全世界亟需攻克的難題，各國或組織都投入了大量的人力和財力以求最大限度地減少地震造成的影響。人們對自然的理解是很有限的，對地震的成因和規(guī)律的理解一直是無法突破的瓶頸，我們無法直接透視地球來觀察其活動情況，進而預(yù)判地震發(fā)生的具體時間及位置和震級大小，但經(jīng)過長期的摸索和驗證，一種叫做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法更接近地震的各種特征，從而也被廣泛應(yīng)用于地震預(yù)測中。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由Rumelhart和McClelland提出的誤差反向傳播（Error Back-Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和其算法通常被稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這是目前為止，全世界使用得最靠譜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、輸出層和N個隱層，BP學(xué)習(xí)算法是一種監(jiān)控式學(xué)習(xí)算法，被多層前饋網(wǎng)絡(luò)所使用。它的核心理念是利用梯度搜索技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)模型的輸出實際值與預(yù)測值的方差接近最小值。網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)過程包含這兩個階段，即前饋計算階段和反向調(diào)整權(quán)系數(shù)階段，它是一種在這兩個階段不斷修改差值的過程。

自然災(zāi)害雖然還無法盡用科學(xué)來解釋，但地震的發(fā)生一定與我們觀測到的一些特殊情況有關(guān)，這種關(guān)系也許是直接的，也許是間接遞進的，我們可能無法用函數(shù)來直觀表達各種變量之間的這種線性或非線性的關(guān)系，但通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控學(xué)習(xí)算法我們可以做到一種隱性詮釋，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對這種實值函數(shù)有著很強的學(xué)習(xí)、表征能力和自適應(yīng)能力，以歷來地震特征數(shù)值作為樣本進行梯度搜索和比對計算使方差接近最小值或局部最小值，所以說BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于地震預(yù)測的一個十分有效的方法。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點

（1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和表征能力都很強，它的網(wǎng)絡(luò)模型中蘊含著N多隱層，適應(yīng)性強。（2）在比對計算中不斷的修正差值，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的錯誤有很強的健壯性。（3）前饋計算階段和反向調(diào)整權(quán)系數(shù)將誤差降低到極小值，當一個樣例被網(wǎng)絡(luò)模型涵蓋以后，對新的樣例進行求值是非?？斓摹?/p>

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地震預(yù)測中的應(yīng)用現(xiàn)狀

近年來，科技的不斷進步，計算機水平的提高推動著計算方法和機器學(xué)習(xí)算法的進步，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為機器學(xué)習(xí)算法中最常用的算法之一，被各個領(lǐng)域所廣泛應(yīng)用。目前的應(yīng)用主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)過處理后的地震數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，以年份為特征，來預(yù)測該年份發(fā)生地震的情況。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通俗來講是一種信息處理系統(tǒng)，是模仿人腦結(jié)構(gòu)及其各神經(jīng)元的功能來實現(xiàn)的。影響這種信息處理系統(tǒng)的因素有兩項，第一項是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和運行規(guī)則，也就是網(wǎng)絡(luò)中連接權(quán)值的調(diào)整規(guī)則；第二項是網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，也就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元之間相互作用形式。

BP算法是誤差反傳播算法重要的組成部分。近年來，由于國家的重視，給予的大力支持，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在我國發(fā)展神速，并在極短的時間里在圖像、語音、數(shù)據(jù)等領(lǐng)域頗見成效。絕大部分的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用到了BP算法，所以將BP算法應(yīng)用于地震預(yù)測中定會取得非凡的效果，減少災(zāi)害的損失。BP算法的學(xué)習(xí)過程是由兩個傳播過程組成的，分別是信號的正向傳播以及誤差的逆向傳播。信號的正向傳播顧名思義就是將樣本傳輸?shù)捷斎雽?，然后再傳播到各級隱層進行處理和比對計算到達輸出層，此過程的逆向韃ゼ次誤差的反向傳播過程。若要具體實現(xiàn)BP算法就要首先建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后將樣本傳輸?shù)捷斎雽?，然后比對每層輸出，計算出網(wǎng)絡(luò)模型的輸出誤差，不斷修正權(quán)值，從而得到理想的誤差最小值。信號的正向傳播和誤差的逆向傳播的各層權(quán)值的修正過程是循環(huán)往復(fù)進行的，這個過程需一直進行到將最后輸出的誤差調(diào)整到可接受的程度為止。

4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地震預(yù)測中的應(yīng)用前景

目前有一種非常有效的方法被應(yīng)用到小樣本的預(yù)測問題中，我們稱它為“交叉驗證”法。交叉驗證法是將訓(xùn)練樣例分為若干份，每次從這若干份樣例中任意找出一份作為驗證樣本，其它的統(tǒng)稱為訓(xùn)練樣本，每次交叉驗證都得到一個最佳值，如此往復(fù)若干次后，將所有的最佳值求均值，這種方法對地震的預(yù)測結(jié)果很接近，是地震預(yù)測領(lǐng)域的一大突破。

預(yù)測畢竟是一種手段、一種猜測，任何一種算法最后的輸出結(jié)果都只能是接近而無法等同。所以，在未來的一段時間內(nèi)，地震專家可能會把目光放在地球內(nèi)部勘測領(lǐng)域，直觀的觀察地球內(nèi)部變化，分析其表象特征，將這些特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的神經(jīng)元，這樣得出的結(jié)果才夠精確，才能真正做到防范于未然。

5 結(jié)語

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢就體現(xiàn)在其不局限于線性問題，組建的模型有很強的自適應(yīng)性，即便樣本并非精確的教學(xué)模型，最后分析比對計算后的均值即為理想數(shù)值，它能適應(yīng)很多復(fù)雜多變的訓(xùn)練樣本，這也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在地震領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用的原因。無論哪種預(yù)測方法均存在著一定的局限性，我們要做的就是不斷開發(fā)完善，以做到百分百的預(yù)測。

參考文獻

[1]李東升，王煒，黃冰樹.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在地震預(yù)報中的應(yīng)用[J].地震，1995（4）.

篇4

【關(guān)鍵詞】計算機網(wǎng)絡(luò)連接 增強優(yōu)化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

計算機網(wǎng)絡(luò)是一種先進的科技技術(shù)，自出現(xiàn)以來就極大程度的改變了人們的生活生產(chǎn)方式，帶來了非常大的便利。我國現(xiàn)階段的計算機網(wǎng)絡(luò)連接相對比較薄弱，存在很多不完善的地方。因此，有必要采取措施優(yōu)化計算機網(wǎng)絡(luò)連接，進而維護計算機網(wǎng)絡(luò)連接的安全穩(wěn)定，營造良好的上網(wǎng)環(huán)境。

1 計算機網(wǎng)絡(luò)連接增強優(yōu)化

1.1 計算機網(wǎng)絡(luò)連接增強優(yōu)化的必要性

網(wǎng)絡(luò)連接對于計算機網(wǎng)絡(luò)的重要性不言而喻。如果出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接斷開的問題，就會導(dǎo)致計算機設(shè)備無法與通信網(wǎng)絡(luò)進行有效的信息溝通。因此，必須優(yōu)化計算機網(wǎng)絡(luò)連接，拓撲擴展計算機網(wǎng)絡(luò)，提升信息交流的有序性和有效性，降低影響所帶來的損失。因此，在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，加入合適的結(jié)點，進而完善計算機網(wǎng)絡(luò)連接的有效率，以及提高網(wǎng)絡(luò)容量，拓展現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使得信息交流的交互性進一步增強，最終實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)連接的優(yōu)化目的，拓撲擴展了計算機網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)階段，存在非常多的措施能夠提升計算機網(wǎng)絡(luò)連接的效率，擴展網(wǎng)絡(luò)容量，以及上網(wǎng)環(huán)境的優(yōu)化。但是，很多方法措施需要投入大量的資金作為支持，不具有實用性和經(jīng)濟性。而計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用要求計算機網(wǎng)絡(luò)連接優(yōu)化措施適當合理，在最小的經(jīng)濟支出情況下解決問題，因此，只有采取增強優(yōu)化下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

1.2 計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)

計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)主要是指，網(wǎng)上計算機或設(shè)備與傳輸媒介形成的結(jié)點與線的物理構(gòu)成模式。通信子網(wǎng)直接影響計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的形式，拓撲結(jié)構(gòu)能夠在一定程度上保證網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全性、可靠性、完整性，此外能夠?qū)?shù)據(jù)信息進行共享、處理以及交換等內(nèi)容。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)框架分析，可以清楚的明確計算機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由鏈路和節(jié)點所組成，也可以這樣理解，計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲是由計算機組成的，網(wǎng)絡(luò)之間設(shè)備的分布情況以及連接狀態(tài)所形成的拓樸圖。通常情況下計算機網(wǎng)絡(luò)用G= 來表示，V指的是網(wǎng)絡(luò)結(jié)點集，E指的是鏈路集。如果增加結(jié)構(gòu)中的結(jié)點集用Va表示，增加的連接集用Eb表示，進而得出計算機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為G’=。

2 基于計算機網(wǎng)絡(luò)連接優(yōu)化中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

思維學(xué)普遍認為，人類大腦的思維分為抽象思維、形象思維和靈感思維三種基本方式。而抽象思維是一種邏輯化思想，形象思維是一種直觀化思想，靈感思維是一種頓悟性和創(chuàng)造性思想。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思維，就是通過對上述理論的分析實踐，模擬人類大腦思維的第二種方式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一個非線性動力學(xué)系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。雖然單個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡單，功能有限，但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能實現(xiàn)的行為卻是極其豐富多彩的。 相對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)更加高級，通過對網(wǎng)絡(luò)算法以及網(wǎng)絡(luò)模型的合理運用，合理處理信號，或者識別某種運行模式，最終形成一套獨立完善的專家系統(tǒng)，或者智能化的機器人。

現(xiàn)階段，社會中越來越多的領(lǐng)域開始應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在生產(chǎn)領(lǐng)域上取得了明顯效果。人們也越發(fā)提高對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的重視程度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是在此基礎(chǔ)上逐漸發(fā)展完善的，是監(jiān)督性的學(xué)習(xí)算法。但是在實際應(yīng)用過程中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法還存在一些不足之處，沒有合理解決收斂速度緩慢的問題，無法控制收斂程度到最小點，因此增加了計算機網(wǎng)絡(luò)記憶和學(xué)習(xí)的不穩(wěn)定性，同時計算機網(wǎng)絡(luò)連接效果也受此影響。

2.2 均場神經(jīng)網(wǎng)路算法

通過建立科學(xué)合理的場均神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有利于進行計算機網(wǎng)絡(luò)連接增強優(yōu)化中的均場神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究工作，進而評判網(wǎng)絡(luò)效果。需要注意的是，利用函數(shù)法構(gòu)建模型時，應(yīng)當加強目標函數(shù)的構(gòu)建問題工作，可以用以下方式表現(xiàn)構(gòu)建模型：Hopfield計算網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元狀態(tài)，可以用Fi進行表示，如果Fi=1，那么表示網(wǎng)絡(luò)選中了連接i，能夠正常連接；如果Fi=0，那么表示網(wǎng)絡(luò)沒有選中連接i，不能正常連接。之后可以利用罰函數(shù)法結(jié)構(gòu)，創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)模型，保證Z=max（ΣPi*Xi） 和 ΣMi*Xi ≤ A成立，需要對目標函數(shù)進行控制，主要有I = ?γ/2*[∑ρiFi]2+ψ/2*[a ?∑mifi]2，其中a=（γripi-ψmimi）d，Ii=βami，γ和ψ表示Lagrange 參數(shù)，構(gòu)造Lyapunov能量函數(shù)為：E = ?1/2*∑∑AiFiFi ? ∑ IiFi，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為：Fi=1/2*[1+tanh（Bi/T）]，Bi=∑AiFi + I。利用均退火技術(shù)，將隨機變量函數(shù)的均值由隨機變量均值的函數(shù)替代，可以得出：〈Fi〉=1/2*[1+tanh{}]，〈Bi〉=〈∑AiFi + Ii〉=∑Ai Fi + Ii。如果隨機變量均值〈Fi〉由均場變量Ri替換，可以得出均場網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：Ri=1/2[1+tanh（∑AiRi+Ii/T）]，均場網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)為：E（v）= ?1/2∑∑AiRiRi ? ∑ IiRi。通過對算法步驟的簡單分析，可以看出：第一、根據(jù)問題設(shè)置參數(shù)；第二、初始化，Ri=rand（d，1-d），i可以是大于零的整數(shù)；第三、重復(fù)以上操作，知道滿足停止規(guī)則。

3 總結(jié)

總而言之，計算機網(wǎng)絡(luò)在社會各個領(lǐng)域中，都在發(fā)揮的無可替代的作用。如果計算機網(wǎng)絡(luò)連接出現(xiàn)問題，將會嚴重影響相關(guān)企業(yè)或者設(shè)備的正常運轉(zhuǎn)，進而降低經(jīng)濟效益。因此，必須提高計算機網(wǎng)絡(luò)連接的重視程度，進一步完善優(yōu)化連接效率，維護網(wǎng)絡(luò)連接的穩(wěn)定性和可靠性，為我國計算機事業(yè)的未來發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

參考文獻

[1]陳竺.計算機網(wǎng)絡(luò)連接增強優(yōu)化中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[J].電子技術(shù)與軟件工程，2014（19）：16-16.

[2]王穎華，金愛花.計算機網(wǎng)絡(luò)連接增強優(yōu)化中的均場神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[J].硅谷，2013（15）：61-62.

[3]李盼池，許少華.基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的系統(tǒng)逆向過程求解[J].計算機測量與控制，2015（10）：948-950.

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關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；電路分析；故障診斷；故障類別。

1引言

隨著設(shè)計理念和制造工藝地不斷發(fā)展，電子產(chǎn)品已經(jīng)向小型化、智能化方向發(fā)展，這也給故障診斷帶來更加嚴峻地挑戰(zhàn)，由于傳統(tǒng)的故障診斷方法已經(jīng)不能滿足發(fā)展的需求了[1]，因此急需研究開發(fā)出行之有效的新方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]是在對人腦網(wǎng)絡(luò)認識理解的基礎(chǔ)上構(gòu)造的，是模仿人腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)，是理論化的人腦網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型。電路故障診斷[3]是一個非常復(fù)雜的模式識別問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其本身信息處理的特點，如并行性、自學(xué)習(xí)、自組織性、對外界輸入樣本有很強的識別分類能力以及聯(lián)想記憶功能等，使其能夠出色解決那些傳統(tǒng)模式識別方法難以圓滿解決的問題。

2故障的類型

對電子產(chǎn)品進行故障診斷，最基本的就是對電路的診斷，因此，首先要確定的就是電路的故障類型[4]。從對電路的影響程度來劃分，故障可以分為硬故障和軟故障；從故障的隨機性來劃分，可以分為永久型故障和間歇型故障。永久型故障即固定故障，不隨時間的變化而變化，一直固定在某種狀態(tài)不變間歇型故障即隨機出現(xiàn)的故障，電路有時正常，有時則出現(xiàn)了故障。硬故障即結(jié)構(gòu)故障，是電路中元件的參數(shù)發(fā)生了極端變化的情況，包括橋接故障（BF，bridgefault）、開路故障（OF，openfault）、時滯故障等。軟故障即偏差故障，指電路元件的參數(shù)與正常情況相比，偏出了約定的容差范圍，但此時器件并非完全失效。

3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以在電路故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用，主要是因為它具有如下諸多優(yōu)勢[5]。（1）學(xué)習(xí)能力。學(xué)習(xí)能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的重要表現(xiàn)。通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練可讀出故障的主要特征，表現(xiàn)出強大的適應(yīng)能力。（2）聯(lián)想記憶能力。因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行計算和分布存儲信息的功能，所以它對輸入的特征信息具有聯(lián)想記憶的能力。這一能力使得它在模式識別、故障分類中起到了巨大的作用。（3）分類識別能力。因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地對非線性曲面進行逼近，所以它的分類識別能力要優(yōu)越于傳統(tǒng)的分類器。對于樣本的分類實質(zhì)上就是找到合適的分割區(qū)域，每個區(qū)域的樣本屬于一類。（4）非線性映射能力。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以尋求輸入到輸出之間的非線性模型，即可實現(xiàn)輸入空間到輸出空間之間的非線性映射。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地對電路故障進行診斷。從本質(zhì)上說，電路故障診斷就是一個故障模式識別的過程，將正常電路及各種故障狀態(tài)下的特征信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這些特征信息進行學(xué)習(xí)、記憶，從而識別對應(yīng)的故障模式，達到故障診斷的目的。診斷過程包括訓(xùn)練階段和測試階段[6]，具體步驟如下。（1）首先在仿真軟件中對正常狀態(tài)及故障狀態(tài)進行模擬仿真，得到原始的響應(yīng)信號，再對原始信號進行相關(guān)處理，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。各種故障狀態(tài)對應(yīng)的輸出模式，由故障數(shù)目來確定。根據(jù)輸入樣本和對應(yīng)的輸出樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，達到訓(xùn)練的目的。（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的泛化能力，不僅能夠識別已經(jīng)訓(xùn)練過的樣本，而且能夠通過聯(lián)想識別未出現(xiàn)過的樣本。加入相同的激勵，檢測實際特征，將此信息同樣經(jīng)過信號處理，作為測試樣本送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸出即可判斷時應(yīng)的故障模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于具體的電路故障診斷，還有一些診斷過程中需要解決的關(guān)鍵問題。（1）測試節(jié)點的選擇。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行電路故障診斷時，為了得到各種故障模式的特征信息，應(yīng)選取有效的測試點。通過這些測試點的輸出信號，提取有效的特征信息，從而進行模式識別。雖然測試點的選擇標準不盡相同，但是都要遵循如下基本原則：①盡可能選取診斷能力強，同時故障隔離能力強的節(jié)點。②在滿足隔離要求的情況下，盡量少選取節(jié)點。③獲取節(jié)點信息時，不能影響到整個電路系統(tǒng)的正常工作及性能。（2）故障集的構(gòu)造。因為電路中元件數(shù)眾多，故障模型地構(gòu)成也各不相同，因此對所有元件、所有故障模型都進行診斷是不現(xiàn)實的。比較可行的辦法就是根據(jù)待測電路的特點和以往的經(jīng)驗?zāi)M若干個元器件，組成故障集。

4實例分析

通過一個555構(gòu)成的單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)器電路進行仿真實驗。首先，設(shè)定電阻容差為10%，電容容差為5%，在容差范圍內(nèi)對元器件的軟故障進行研究。其次，選取文獻[2]的無故障與有故障各50次蒙特卡洛分析結(jié)果，其中30次作為訓(xùn)練樣本，20次作為測試樣本。最后，將訓(xùn)練樣本集輸入到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為6-10-4的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，測試樣本集輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可得出故障診斷率。同樣地，為了加快訓(xùn)練速度，采用附加動量自適應(yīng)梯度下降法，訓(xùn)練函數(shù)為traingdx，隱層傳遞函數(shù)為tansig，輸出層傳遞函數(shù)為purelin訓(xùn)練目標為0.01，學(xué)習(xí)速率為0.01。可知20個測試樣本的診斷概率為95%，達到了預(yù)期的要求。

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關(guān)鍵詞：暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);優(yōu)化問題;非線性函數(shù)優(yōu)化;TSP

中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A 文章編號：1004－373X(2009)04－076－04

Transient Chaotic Neural Netwgork and Its Optimization ofthe Applied Research

PENG Jingbin1,2,YE Jinbao2,3,WANG Xuejiao3

(1.Hengyang Transport Machinery Co.Ltd.,Hengyang,421002,China;2.Hunan Sci.and Tech.Economy Trade Vocational College,Hengyang,421009,China;

3.University of South China,Hengyang,421001,China)

Abstract：For analysing and studing the characteristic and optimized mechanism of transient chaotic neural network,based on analysis of transient chaotic neuron model,through programming the simulation analysis in the Matlab software to compare the neural network dynamic characteristic and various parameters regarding the network optimization process influence.Transient chaotic neural network model by the chaos inherent in the use of random traversal of the track,and carries on the search in wide range according to its own rule,the search process,according to traverse chaotic orbit,free from restrictions on the objective function,which has overcome the local minimum The ability to effectively can solve a series of combinatorial optimization problems.The control network parameter is selected according to the network dynamic characteristic,through the simulation,problems of non－linear function optimization and 10 city TSP problems are solved.The optimization results is satisfied.And thus is conducive to such a chaotic neural network optimization problem in the promotion.

Keywords：transient chaotic neural network;optimization;non－liear function optimization;TSP

0 引 言

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非常復(fù)雜的非線性巨系統(tǒng),存在各種復(fù)雜的動力學(xué)行為,在生物學(xué)實驗中人們已觀察到人腦和動物神經(jīng)系統(tǒng)中的各種混沌行為。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬,因而深入研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜動力學(xué)(特別是混沌)對于提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化程度具有重要意義。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域是用于優(yōu)化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尋求穩(wěn)定平衡點的大規(guī)模并行計算能力對于優(yōu)化問題是強有力的工具,但由于其利用梯度下降的動力學(xué),因此在求解許多實際優(yōu)化問題時常陷入局部極小值。由于混沌具有遍歷性、隨機性、規(guī)律性的特點,混沌運動能在一定范圍內(nèi)按其自身的規(guī)律不重復(fù)地遍歷所有狀態(tài),因此,利用混沌變量進行優(yōu)化搜索,無疑會比隨機搜索更為優(yōu)越?；煦鐒恿W(xué)為人們研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了新的契機,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究或產(chǎn)生混沌以及構(gòu)造混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更加豐富和遠離平衡點的動力學(xué)特性?；煦鐒恿W(xué)是以對初始條件的敏感性以及在相空間的不停運動為特征的,這一特點使得混沌成為很好地在狀態(tài)空間進行搜索的機制,當將其用于優(yōu)化時,它具有逃離局部極值的能力。正是基于這個機制,這里研究了暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和其優(yōu)化問題中的應(yīng)用,它具有暫態(tài)的混沌動力學(xué)行為,可以對狀態(tài)空間做暫時的搜索。

1 暫態(tài)混沌神經(jīng)元

混沌神經(jīng)元是標定混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位,對于單個神經(jīng)元的混沌特性的了解可為混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供必要前提和認識基礎(chǔ)。在混沌神經(jīng)元的研究中,振蕩子是一種典型的研究對象,因為振蕩子或它們的組合可表現(xiàn)出豐富的混沌動力學(xué)行為，為了理解混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行機理,在此以單個神經(jīng)元為例檢驗該網(wǎng)絡(luò)的混沌動力學(xué)行為。首先給出暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:

Иui(t+1)=kui(t)+α\j≠1wijvj+θ-s1(k)\〗-

gi(t)\И

當Е聯(lián)=0時單個神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)模型：

Иu(t+1)=ku(t)－g(t)\(1)

v(t)=11+exp{－μu(t)\}(2)

gi(t)=(1－β)gi(t+1)(3)

η(t+1)=η(t)ln{e+λ\}(4)И

在Matlab中仿真混沌神經(jīng)元模型進行模擬仿真，對式（1）~式（4）隨機取參數(shù)Е=0.7,β=0.001,λ=0.006,μ=300Щ煦縞窬元內(nèi)部狀態(tài)的演變?nèi)鐖D1所示。

圖1 混沌神經(jīng)元狀態(tài)演化圖

對于這里的單個混沌神經(jīng)元的動力學(xué)特性和控制參數(shù)的演化過程進行仿真與研究。

圖2、圖3是在式（1）~式（4）取參數(shù)k=0.9,β=0.001,λ=0.006，g(0)=0.08時單個神經(jīng)元的動力學(xué)特征和控制參數(shù)的退化曲線，可以看出式（1）~式（4）組成的網(wǎng)絡(luò)具有暫態(tài)混沌動力學(xué)的行為，隨著控制參數(shù)在時間上的不斷衰減，通過一個倍周期倒分叉過程，網(wǎng)絡(luò)將逐漸趨于穩(wěn)定的平衡點。

圖2 單個神經(jīng)元的動力學(xué)特征

圖3 控制參數(shù)的退化曲線

圖4、圖5中k=0.9,β=0.003,λ=0.006，g(0)=0.08，由于圖4，圖5相對于圖2和圖3只是β增大，但可以知道β增大有利于加速收斂，但優(yōu)化質(zhì)量會有所下降，從網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)方程可知，β增大使能量函數(shù)對動態(tài)方程的影響增大，如影響過大，將不能產(chǎn)生充分地混沌動態(tài)；反之太小的β使能量函數(shù)的變化不能充分的影響動態(tài)的演變，從而搜索過程難以收斂到對應(yīng)最小能量值的最優(yōu)解，同時過分的混沌搜索將導(dǎo)致優(yōu)化過程變長。

圖4 單個神經(jīng)元的動力學(xué)特征

圖5 控制參數(shù)的退化曲線

圖6、圖7中k=0.9,β=0.001,λ=0.008，g(0)=0.08，由圖6，圖7相對于圖2和圖3只是λ增大，然而可以知道λ增大有利于加速收斂，但優(yōu)化質(zhì)量會下降，λ的大小反應(yīng)控制參數(shù)Z（t）的下降速率的快慢，過大的λ會使Щ煦綞態(tài)消失的過快，從而容易收斂到局部最小或非法狀態(tài)；反之混沌動態(tài)持續(xù)太久，將嚴重影響收斂速度。

圖6 單個神經(jīng)元的動力學(xué)特征

圖7 控制參數(shù)的退化曲線

圖8、圖9中k=0.9,β=0.001,λ=0.008，g(0)=0.10，由圖8和圖9相對于圖2和圖3只是Z(0)增大，但可以知道Z(0)減小有利于加速收斂，但算法收斂到次優(yōu)解的概率將增加，加快Z的下降速度，一旦混沌行為不充分則必然影響優(yōu)化性能；反之Z(0)過大將使得下降過程過慢，從而混沌對系統(tǒng)演化過程的影響過大，收斂必然緩慢。

圖8 單個神經(jīng)元的動力學(xué)特征

圖9 控制參數(shù)的退化曲線

2 暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上述部分對單個無反饋神經(jīng)元的動力學(xué)特性和控制參數(shù)進行了仿真與研究，下面系統(tǒng)地對混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行研究。顯然暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有反饋項，而且還是許多單個的神經(jīng)元構(gòu)成，其構(gòu)成是將混沌機制引入到Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)造出具有自組織特性和克服局部極小能力的暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其數(shù)學(xué)模型如下：

Иui(t+1)=kui(t)+α\j≠1wijvj+θ-s1(K)\〗-

gi(t)\(5)

vi(t)=11+exp{－μui(t)\}(6)

gi(t)=(1－β)gi(t+1)(7)

ηi(t)=ηi(t－1)ln{e+λ\}(8)И

其中：式（5）為混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)方程；式（6）為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)。ui和vj為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在K時刻的輸入和輸出；wij為從第j個神經(jīng)元到第i個神經(jīng)元的連接權(quán)值；k為比例常數(shù)；θ為神經(jīng)元偏置；S1(K)，S2(K)為外加的混沌變量；β和λ為時變量gi(t)和ηi(t)У乃ゼ躋蜃印Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離散型模型為：

Иui(K+1)=(1－Δtτ)ui(K)+Δtβ′［∑njwijvj(K)+θ］

=kui(K)+β［∑njwijvj(K)+θ］(9)И

比較混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型只是在Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后面加上Вgi(t)\項，變量gi(t)表示每個神經(jīng)元的抑制自反饋鏈接的強度，當t0,gi(t)0,Щ煦縞窬網(wǎng)絡(luò)退化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型綜合了隨機性和確定性算法的優(yōu)點。優(yōu)化過程分為基于混沌的“粗搜索”和基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“細（梯度）搜索”兩個階段。粗搜索中的混沌搜索同時具有隨機性和軌道遍歷性，具有克服陷入局部極小的能力。隨機性保證大范圍搜索能力，軌道遍歷性使算法能按系統(tǒng)自身的行為不重復(fù)地遍歷所有可能狀態(tài)，有利于克服一般隨機算法中以分布遍歷性的機制搜索帶來的局限性。粗搜索過程結(jié)束，轉(zhuǎn)入HHN梯度搜索及細搜索階段，隨著粗搜索結(jié)束，系統(tǒng)方程中控制參數(shù)決定項的作用很弱，及暫態(tài)混沌動力行為消失后，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程基本按能量函數(shù)的梯度下降方向進行。此時的行為類似于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋優(yōu)過程。系統(tǒng)最終收斂于一個穩(wěn)定的平衡點，即收斂到全局意義下較滿意的解。

算法流程圖如圖10所示。

3 暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在優(yōu)化問題中的應(yīng)用

3.1 在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用

求解下述非線性優(yōu)化問題:

ИF(x)=(x1-0.8)2\+

(x2-0.6)2\И

目標函數(shù)的全局最小點為：（0.8，0.6）；局部極小點為有3個：（0.7，0.5），（0.7，0.6），（0.8，0.5）。以min F(x)為網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)進行優(yōu)化求解并給定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)初始值。

計算結(jié)果見表1。

表1 計算結(jié)果

全局最優(yōu)解對應(yīng)最優(yōu)解迭代次數(shù)

理論解0.000.8，0.6-

混沌解1.478E－0070.799，0.59990

在此給出網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元的輸出X(t)隨時間的演化過程（隨時間變化）：如圖11所示。

圖10 優(yōu)化流程圖

圖11 神經(jīng)元1的輸出X1(t)和神經(jīng)元2的輸出X2（t）

兩個神經(jīng)元的輸出函數(shù)的初始狀態(tài)是不可預(yù)測的混沌運動，隨著非線性反饋強度的逐漸減弱，經(jīng)過短暫的分叉過程后，最終收斂到網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定狀態(tài)（0.8，0.6）處。因此該網(wǎng)絡(luò)具有避免陷入局部極小值的能力，從而實現(xiàn)全局優(yōu)化。

3.2 應(yīng)用于TSP問題（10個城市TSP問題）

TSP問題是一類典型的組合優(yōu)化難題,它要求旅行商用最短的路徑走遍地圖上的n個城市而且只能訪問一次,最后回到起始點。TSP問題分為對稱TSP(dij=dji)和非對稱TSP(dij≠dji)。其中：dij表示城市i與城市j之間的距離；對稱TSP的可能路徑有(n-1)!/2條,非對稱的有(n-1)!條。顯然,用窮舉法來尋找最短路徑將花費大量的時間,而且若城市數(shù)量大，則該方法幾乎是無法解決TSP問題的。1985年,Hopfield與Tank構(gòu)造了TSP問題滿足所有限制條件的一個能量公式：

ИE=w12\ni=1(∑njxij－1)2+∑nj=1(∑nixij－1)2\〗

+w22∑ni=1∑nj=1∑nk=1(xkj+1+xkj－1)xijdikИ

同時,結(jié)合HNN算法成功地解決了TSP問題。但是對于10個城市的TSP問題,20次實驗中,只得到16次合法解,10次最優(yōu)解通過分析得到解決TSP問題的差分方程：

yij(t+1)=kyij(t)+α{－w1\ni≠jxij(t)+

∑nk≠ixkj(t)\〗－w2\nk≠idik(xkj+1(t)+xkj－1)\〗+

w1}-zi(t)\, i=1,2,…，n

對于10個城市的TSP問題,原始數(shù)據(jù)取自文,參數(shù)選取如下:k=0.9; W1=1;W2=1;I0=0.65;γ=100;z(0)=0.05;εi=250;變動β,λ,隨機選取初始值仿真120次得到表2的仿真結(jié)果。

表2 仿真結(jié)果

Е力婁霜ё鈑漚猹な目次優(yōu)解な目平均迭代ご問

0.020.060.011173320

0.020.040.011200289

0.020.040.024254

0.030.020.012241

從表2中取出1組數(shù)據(jù)Е=0.03，β=0.02，λ=0.01，神經(jīng)元輸出能量函數(shù)演化圖以及最優(yōu)路徑如圖12所示。

圖12 10個城市TSP最短路徑仿真圖

對圖12分析可以得到：模型中存在很多參數(shù)需要選取。輸入正比例系數(shù)Е劣跋斕代步數(shù)的多少與模型混沌動態(tài)性能,過小的α值使迭代步數(shù)增加,過大的α值則減弱模型混沌動態(tài)性能,故應(yīng)該仔細選取該參數(shù);β控制增益函數(shù)的衰減速率,這個參數(shù)將顯著影響尋優(yōu)過程的收斂速度,較小的β值將會加快收斂速度;較大的λ值會加快收斂速度但會使混沌動態(tài)消失過快,從而影響尋優(yōu)結(jié)果,較小的λ值會使混沌動態(tài)作用時間加長而使收斂速度變慢。

4 結(jié) 語

暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用混沌所固有的隨機性和軌道遍歷性在大范圍內(nèi)按其自身規(guī)律進行搜索,搜索過程按混沌軌道遍歷,不受目標函數(shù)限制,從而具有克服陷入局部極小的能力。當混沌搜索結(jié)束以后,網(wǎng)絡(luò)進入類似Hopfield網(wǎng)絡(luò)的梯度搜索過程,由于混沌搜索為梯度搜索提供了一個好的位于全局最優(yōu)解附近的初始值,因而可以較快地獲得全局意義下的最優(yōu)解。通過實例仿真分析，比較暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化方面顯示出了其優(yōu)化方面的優(yōu)勢和較好的發(fā)展前景。

參 考 文 獻

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篇7

【關(guān)鍵詞】模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模糊控制；模糊辨識；規(guī)則抽??；學(xué)習(xí)算法

1 問題的提出

模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都適于處理那些被控對象模型難以建立或存在大的不確定性和強非線性的系統(tǒng). 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式處理，學(xué)習(xí)能力，魯棒性，泛化能力方面具有明顯的優(yōu)勢，而模糊系統(tǒng)的優(yōu)勢在于良好的可讀性和可分析性，因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想融合到模糊辨識和模糊控制模型中就可以實現(xiàn)兩者的優(yōu)勢互補.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制針對雙方的特點相互借鑒和利用，比單獨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制或單獨的模糊控制具有更好的控制性能. 隨著智能控制理論的發(fā)展，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控，難以實現(xiàn)系統(tǒng)的實時控制制受到控制界的廣泛關(guān)注，相繼提出了許多控制和辨識的方法.

本文總結(jié)了近期我國學(xué)者提出的幾種新的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識與控制方法，并通過仿真進行了各自特點的比較，希望可以通過這些比較，對這些研究加以改進和應(yīng)用.

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 仿射非線性系統(tǒng)

為了實現(xiàn)非線性系統(tǒng)的實時控制，基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)與TSK 型模糊推理系統(tǒng)的函數(shù)等價的特點，有學(xué)者提出了一種動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線自組織線性算法，從而實現(xiàn)了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)的同時在線自適應(yīng). 學(xué)習(xí)速度快是這種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突出特點.在此基礎(chǔ)上，針對未知仿射非線性SISO 系統(tǒng)提出了一種在線自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與控制方法. 該方法首先采用G2FNN 學(xué)習(xí)算法實時建模系統(tǒng)的逆動態(tài)，實現(xiàn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)的同時在線學(xué)習(xí). 然后，設(shè)計一個魯棒補償器與辨識好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成復(fù)合控制器，并基于Lyapunov 穩(wěn)定性理論設(shè)計自適應(yīng)控制律進一步在線調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，實現(xiàn)系統(tǒng)的跟蹤控制.

控制目標是設(shè)計一個由G2FNN 控制器和魯棒控制器構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)魯棒控制器， 使得系統(tǒng)的輸出y 跟蹤給定的參考輸入信號ym ，對于一個給定的干擾衰減水平常數(shù)ρ>0 ，獲得良好的H ∞跟蹤性能指標.

廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)G2FNN 由四層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成，分別實現(xiàn)模糊邏輯的模糊化、模糊推理和解模糊化過程. 圖1 所示為單個輸出結(jié)點G2FNN 的結(jié)構(gòu).

圖1 G2FNN 的結(jié)構(gòu)

G2FNN 中有兩類學(xué)習(xí)算法，即結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和參數(shù)學(xué)習(xí). 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)是通過對每個新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)計算出G2FNN 的輸出與期望輸出之間的偏差來決定是否產(chǎn)生新的模糊規(guī)則或刪除多余的規(guī)則； 參數(shù)學(xué)習(xí)有兩個方面，一是當系統(tǒng)產(chǎn)生第N r+1條新的模糊規(guī)則時確定新規(guī)則前提參數(shù)ci （ N r+1） ，σi（N r+1），另一個是當不需要進行結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)時對第三層與第四層網(wǎng)絡(luò)之間的權(quán)值向量W 的調(diào)節(jié).

第一層直接將輸入語言變量xi（i =1，2，…Ni） 傳遞到下一層.

第二層計算輸入分量隸屬于各語言變量值模糊集合的隸屬度，隸屬度函數(shù)為高斯函數(shù)：

式中： cij ，σij （i =1 ，2 ， …， N r） 分別是第i 個輸入語言變量xi的第j 條隸屬度函數(shù)的中心和寬度；N r 為系統(tǒng)產(chǎn)生的規(guī)則數(shù).

第三層是規(guī)則層， 這一層的每個結(jié)點代表一條模糊規(guī)則，它的作用是用來匹配模糊規(guī)則的前提，每個結(jié)點的輸出可以表示為：

第四層是結(jié)點定義語言變量的輸出， 它的作用是用來匹配模糊規(guī)則的結(jié)論，實現(xiàn)TSK型模糊推理系統(tǒng)的解模糊化過程. 其輸出為：

這里， Wj 為第三層與第四層之間的權(quán)值.

使用倒立擺系統(tǒng)方程進行仿真研究， 倒立擺的動態(tài)方程為：

系統(tǒng)仿真結(jié)果如圖（圖2）：

圖2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)跟蹤軌跡

由圖可知，所設(shè)計的控制器實現(xiàn)了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)的在線自適應(yīng)，輸出跟蹤參考輸入信號，系統(tǒng)的誤差收斂速度快，魯棒性好.

由仿真可見，該方法不僅實現(xiàn)了模糊控制規(guī)則的自動產(chǎn)生和刪除，還保證了閉環(huán)系統(tǒng)的全局穩(wěn)定，并使外部干擾和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近誤差對系統(tǒng)跟蹤誤差的影響衰減到一個指定的水平.本方法不需要知道系統(tǒng)的控制增益，設(shè)計了一個魯棒補償器來抑制模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近誤差和外部干擾的影響. 系統(tǒng)魯棒性好，抗干擾能力強，所設(shè)計的控制器可用于系統(tǒng)的實時控制.

2.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)自學(xué)習(xí)模糊控制

在模糊系統(tǒng)的許多應(yīng)用中， 如模糊推理、模糊邏輯控制器、模糊分類器等， 提取模糊規(guī)則是一個重要步驟。在新興的研究領(lǐng)域――數(shù)據(jù)挖掘中， 提取模糊規(guī)則也起著重要作用。然而模糊控制規(guī)則的獲得通過由專家經(jīng)驗給出， 這就存在諸如控制規(guī)則不夠客觀、專家經(jīng)驗難以獲得等問題。因此研究模糊規(guī)則的自動生成有著重要的理論和應(yīng)用價值。在許多問題中， 希望提取出來的模糊規(guī)則能夠用語言變量表示， 以便揭示模糊系統(tǒng)內(nèi)部的規(guī)律， 同時這也是模糊系統(tǒng)的一個特色。為了提高抽取復(fù)雜系統(tǒng)模糊if- then 規(guī)則的質(zhì)量， 將具有極好學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合， 產(chǎn)生了神經(jīng)- 模糊建模方法， 這種方法綜合了兩種形式的特點， 提供了一種從數(shù)值數(shù)據(jù)集抽取模糊規(guī)則的有效框架。有關(guān)領(lǐng)域的研究者們提出了多種模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法， 給出了各種用于提取模糊if- then 規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框架。

由于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（RBFN）以其結(jié)構(gòu)簡單、良好的逼近能力、獨特點可分解性以及和模糊推理系統(tǒng)的函數(shù)等價性， 因此可應(yīng)用于模糊系統(tǒng)。然而， 當一個模糊系統(tǒng)使用學(xué)習(xí)算法被訓(xùn)練之后可能會影響其可解釋性， 也就是使得模糊系統(tǒng)的可理解性下降， 而可解釋性是模糊系統(tǒng)的一個突出特點。為了讓模糊系統(tǒng)在具有自學(xué)習(xí)和自組織性的同時也具有可解釋性這一突出特點， 以下提出了一種能夠有效表達模糊系統(tǒng)可解釋性RBF 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)， 并進行了仿真實驗， 取得較好的仿真結(jié)果。

根據(jù)測量數(shù)據(jù)采用各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取模糊規(guī)則的方法， 在輸入輸出空間劃分部分運用的是聚類的思想， 而大多數(shù)其輸入輸出空間劃分數(shù)（ 聚類數(shù)） 是預(yù)先給定， 這不免帶有一定的盲目性， 直接影響規(guī)則的提取質(zhì)量。為此， 本文關(guān)于初始聚類中心及聚類中心個數(shù)的確定方法采用文獻7 提出的一種聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始聚類中心的確定方法。利用這種基于密度和基于網(wǎng)格的聚類方法， 能自動地進行樣本空間的劃分， 針對樣本空間劃分過程中不同階段的特點， 采用了不同的處理手段， 使得該方法在樣本空間劃分數(shù)、聚類學(xué)習(xí)時間等方面都具有比較明顯的優(yōu)越性（圖3）。

圖3 仿真實驗結(jié)果

下面針對每個仿真曲面分別給出一組訓(xùn)練樣本點為500 個， 評價樣本點為100 個的仿真結(jié)果圖， 如圖4所示：

圖4

從圖中， 可見各樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測值與實際值吻合的比較好， 只有個別的點誤差較大， 這與訓(xùn)練樣本點的選取有關(guān)。另外， 在系統(tǒng)模型建立好后， 為了檢驗?zāi)Ｐ偷男Ч?筆者另外又抽取幾組數(shù)據(jù)樣本作為評價樣本， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)預(yù)測值與實際值相比， 誤差也在允許范圍內(nèi)， 效果比較令人滿意。

本方法的創(chuàng)新點是提出了一種能夠有效表達模糊系統(tǒng)可解釋性RBF 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)， 并給出了一種有效的提取模糊規(guī)則的算法， 這就使模糊系統(tǒng)在具有自學(xué)習(xí)和自組織性的同時也具有可解釋性這一突出特點。利用這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法進行控制器設(shè)計， 至少有以下的優(yōu)點：

（1）模糊系統(tǒng)具有很好的可解釋性。

（2）該算法克服了RBF 中心個數(shù)選擇的隨機性，較好地解決了樣本聚類。

（3）提出的增量數(shù)據(jù)處理方法保證了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能適應(yīng)不斷擴大的數(shù)據(jù)集。

綜上所述， 這種RBF 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，對于研究非線性， 時變的多變量系統(tǒng)， 提供了一種新的思路， 具有一定的理論意義和工程應(yīng)用價值。

2.3 其他一些方法

其他的一些最近被提出的，如基于神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)的方法，基于模糊推理網(wǎng)絡(luò)的方法（見圖5）， 基于非線性自回歸滑動平均模型等，都取得了很好的控制和辨識效果，具有有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景.

圖5 6層神經(jīng)模糊推理網(wǎng)絡(luò)

3 總結(jié)

本文系統(tǒng)地敘述了目前研究比較熱門的近期我國學(xué)者提出的幾種新的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識與控制方法的研究成果，并簡要分析了各種方法的優(yōu)缺點. 限于篇幅，除本文介紹的幾種方法外， 還有一些研究成果沒有列出. 本文的目的是為在這方面進行研究的學(xué)者提供一個系統(tǒng)的參考和建議.

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篇8

關(guān)鍵詞：直流伺服電機；PID；Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；參數(shù)整定

中圖分類號：TP27文獻標識碼：Adoi: 10.3969/j.issn.1003-6970.2011.03.029

PID based on Hopfield neural network in the application of DC servo motor

LV Ting-ting, CHEN Li, WANG Kai

(School of Information and Electrical Engineering of CUMT, Xuzhou, 221008)

【Abstract】For the nonlinear and time-varying factors of DC servo motor,we introduced a control method based on Hopfield neural network,combining with features of the traditional PID controller,in this paper. This method used of self-learning ability of Hopfield neural network.After training in the limited time,we can get the optimalparameters for PID controller. Simulated constructed model and did tracking experiment through Matlab. Experiments show that this method not only simplified the tuning complexity of classic PID control parameters, but also enabled real-time,better stability and tracking property.The effect on the control of the controlled object is an ideal.

【Key words】DC servo motor,PID,Hopfield neural network, parameter tuning

0引言

直流伺服系統(tǒng)廣泛應(yīng)用行器、船舵、火炮等系統(tǒng)[1]。隨著工業(yè)過程的不斷發(fā)展，對直流伺服系統(tǒng)也提出了更高的要求。由于直流伺服電機本身存在很多非線性特性，而且抗干擾的能力很差，能否設(shè)計出良好的控制器是工業(yè)生產(chǎn)中必須解決的問題。PID控制是工業(yè)過程控制中最常見的一種控制策略，傳統(tǒng)的 PID控制器具有直觀、實用和魯棒性好等優(yōu)點，但對高精度的伺服系統(tǒng)，顯然傳統(tǒng)的控制理論是不能滿足需求的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)和非線性逼近能力，可以有效的克服直流伺服系統(tǒng)中參數(shù)時變、非線性等問題[2]。本文將Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱CHNN）與PID 控制器相結(jié)合，共同完成對直流伺服電機的控制。仿真與實驗表明，該控制器具有較強的自學(xué)習(xí)能力和良好的跟蹤性能。

1基于CHNN的PID控制器參數(shù)優(yōu)化

1.1Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

1986年美國物理學(xué)家J.J.Hopfield利用非線性動力學(xué)理論中的能量函數(shù)的方法去研究反饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性時，提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]?；镜腍opfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個由非線性元件構(gòu)成的全連接型單層反饋系統(tǒng)，Hopfield網(wǎng)絡(luò)中的每一個神經(jīng)元都將自己的輸出通過連接權(quán)傳送給網(wǎng)絡(luò)中的其它神經(jīng)元，同時又都接收其它神經(jīng)元傳遞過來的信息[4]。

反饋型網(wǎng)絡(luò)是一種動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，它需要工作一段時間才能達到穩(wěn)定[5]。 反饋型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要采用Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，計算收斂快，它與電子電路存在著對應(yīng)關(guān)系，使該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易于理解和硬件的實現(xiàn)。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)表征網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化趨勢，并可以依據(jù)Hopfield工作運行規(guī)則不斷進行狀態(tài)變化，最終能夠達到的某個極小值的目標函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)收斂就是指能量函數(shù)達到極小值[4]。

1.2控制模型

CHNN主要由于 PID控制器參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計，其控制結(jié)構(gòu)圖如下：

圖1基于CHNN優(yōu)化的PID控制結(jié)構(gòu)

該控制器由兩部分組成：一部分是傳統(tǒng)PID控制器的結(jié)構(gòu)，如圖1中虛線框圖內(nèi)所示，對系統(tǒng)的偏差信號進行比例、積分和微分計算并加權(quán)重相加處理，而且權(quán)重值就是相應(yīng)的比例、積分和微分的系數(shù)；另一部是Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)系統(tǒng)輸出輸入的相關(guān)信息，通過反復(fù)學(xué)習(xí)和調(diào)整，確定網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣和閾值，從而調(diào)節(jié)PID控制器所需要的參數(shù)[6]。在圖1中，被控對象采用線性離散系統(tǒng)空間表達式描述，本文以單輸入單輸出二階系統(tǒng)進行討論。

（1）

y(k)=Cx(k)

其中：

，，C=[01]

此時PID控制器在k時刻輸出為：

（2）

其中kp、ki、kd分別為比例、積分、微分系數(shù)；e(k)為控制系統(tǒng)在k時刻的誤差：e(k)=r(k)-y(k)；設(shè)CHNN在第k時刻的輸出為：

V(k)=[V1(k)，V2(k)，V3(k)]T=[kp，ki，kd]T （3）

2在直流伺服電機中的應(yīng)用

2.1直流伺服電機的數(shù)學(xué)模型

圖2為永磁直流伺服電機無控驅(qū)動裝置的原理圖，根據(jù)此圖推導(dǎo)其傳遞函數(shù)。

圖2直流伺服電機裝置原理圖

根據(jù)直流電機的工作原理及基爾霍夫定律，直流電機的四大平衡方程：

電樞回路電壓平衡方程：

（4）

電磁轉(zhuǎn)矩方程：

Mm(t)=Kaia(t) （5）

轉(zhuǎn)矩平衡方程：

（6）

由電磁感應(yīng)關(guān)系得：Ea=Kbω(t) （7）

其中，Ra和La分別為電樞回路電阻和電感，Ea為電機的反電勢，Mm(t)為電樞電流產(chǎn)生的電磁轉(zhuǎn)矩，Ka為電機轉(zhuǎn)矩系數(shù)，Ja為機械旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)動慣量，f為旋轉(zhuǎn)的粘性摩擦系數(shù)，ua(t)為電樞電壓，ω(t)為電動機轉(zhuǎn)動速度，ia(t)為電樞回路電流。電動機負載變化為電動機轉(zhuǎn)動速度的擾動因數(shù)，用負載力矩Md(t)表示[7]。

2.2算法的實現(xiàn)

控制系統(tǒng)的輸入為階躍函數(shù)r(k)=1(k)，針對直流伺服電機的數(shù)學(xué)模型，采用由兩個神經(jīng)元組成的CHNN對PI控制器進行優(yōu)化設(shè)計。為了描述Hopfield網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)穩(wěn)定性，定義網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)為[8]：

(8)

其中權(quán)值矩陣W是對稱的，即ωij=ωji。

選擇控制系統(tǒng)的目標函數(shù)為：

(9)

現(xiàn)在將PI控制器的輸出u(k)代入式(9)，我們就可以得到權(quán)值矩陣：

(10)

而Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值為：

(11)

網(wǎng)絡(luò)選擇對稱型S非線性作用函數(shù)，其中增益為K：

(12)

這時網(wǎng)絡(luò)的輸出模型為：

(13)

離散化，并設(shè)則有：

(14)

3系統(tǒng)仿真

以直流伺服電機PI控制系統(tǒng)為對象，在matlab軟件軟件環(huán)境下進行仿真。被控對象的數(shù)學(xué)模型為：

(15)

當采樣周期T=0.1s時，可以得到直流伺服電機的離散表達式：

y(k)=1.2397y(k-1)-0.2397y(k-2)+0.0842u(k-1) (16)

仿真結(jié)果如圖3和圖4所示。

從圖3可以看出，整個系統(tǒng)在單位階躍信號的激勵下，系統(tǒng)響應(yīng)的峰值時間為0.08s，調(diào)節(jié)時間為0.3s，超調(diào)量為0.35，而且無靜差，具有很好的動態(tài)特性；在圖4中，對正弦波進行跟蹤實驗。結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有限次學(xué)習(xí)后得到的PID控制參數(shù)，可以有效的實現(xiàn)跟蹤控制，系統(tǒng)具有較好的自學(xué)習(xí)能力和很強的自適應(yīng)性。

4結(jié)論

本文以直流伺服電機為背影，介紹了一種基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法。這種算法一方面繼承了經(jīng)典PID控制器良好的實用性和較強的魯棒性，另一方面也利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、適應(yīng)性強的特性，而且能夠充分結(jié)合兩者的優(yōu)點對控制直流伺服電機進行有效地控制。仿真實驗表明：該方法計算量小，參數(shù)調(diào)整快，實時性好，且具有較強的魯棒性和較高的控制精度?？捎糜趯崟r性要求較高的直流伺服系統(tǒng)的跟蹤控制，因而有較高的實用價值。

參考文獻

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篇9

[論文摘要]簡單回顧模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制、線性最優(yōu)控制、綜合智能控制等典型智能技術(shù)在電力系統(tǒng)自動化中的運用。

電力系統(tǒng)是一個巨維數(shù)的典型動態(tài)大系統(tǒng)，它具有強非線性、時變性且參數(shù)不確切可知，并含有大量未建模動態(tài)部分。電力系統(tǒng)地域分布廣闊，大部分元件具有延遲、磁滯、飽和等等復(fù)雜的物理特性，對這樣的系統(tǒng)實現(xiàn)有效控制是極為困難的。另一方面，由于公眾對新建高壓線路的不滿情緒日益增加，線路造價，特別是走廊使用權(quán)的費用日益昂貴等客觀條件的限制，以及電力網(wǎng)的不斷增大，使得人們對電力系統(tǒng)的控制提出了越來越高的要求。正是由于電力系統(tǒng)具有這樣的特征，一些先進的控制手段不斷地引入電力系統(tǒng)。本文回顧了模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制、線性最優(yōu)控制、綜合智能控制等五種典型智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的運用。

一、模糊控制

模糊方法使控制十分簡單而易于掌握，所以在家用電器中也顯示出優(yōu)越性。建立模型來實現(xiàn)控制是現(xiàn)代比較先進的方法，但建立常規(guī)的數(shù)學(xué)模型，有時十分困難，而建立模糊關(guān)系模型十分簡易，實踐證明它有巨大的優(yōu)越性。模糊控制理論的應(yīng)用非常廣泛。例如我們?nèi)粘Ｋ玫碾姛釥t、電風扇等電器。這里介紹斯洛文尼亞學(xué)者用模糊邏輯控制器改進常規(guī)恒溫器的例子。電熱爐一般用恒溫器（thermostat）來保持幾擋溫度，以供烹飪者選用，如60，80，100，140℃。斯洛文尼亞現(xiàn)有的恒溫器在100℃以下的靈敏度為±7℃，即控制器對±7℃以內(nèi)的溫度變化不反應(yīng)；在100℃以上，靈敏度為±15℃。因此在實際應(yīng)用中，有兩個問題：①冷態(tài)啟動時有一個越過恒溫值的躍升現(xiàn)象；②在恒溫應(yīng)用中有圍繞恒溫擺動振蕩的問題。改用模糊控制器后，這些現(xiàn)象基本上都沒有了。模糊控制的方法很簡單，輸入量為溫度及溫度變化兩個語言變量。每個語言的論域用5組語言變量互相跨接來描述。因此輸出量可以用一張二維的查詢表來表示，即5×5=25條規(guī)則，每條規(guī)則為一個輸出量，即控制量。應(yīng)用這樣一個簡單的模糊控制器后，冷態(tài)加熱時躍升超過恒溫值的現(xiàn)象消失了，熱態(tài)中圍繞恒溫值的擺動也沒有了，還得到了節(jié)電的效果。在熱態(tài)控制保持100℃的情況下，33min內(nèi)，若用恒溫器則耗電0.1530kW·h，若用模糊邏輯控制，則耗電0.1285kW·h，節(jié)電約16.3%，是一個不小的數(shù)目。在冷態(tài)加熱情況下，若用恒溫器加熱，則能很快到達100℃，只耗電0.2144kW·h，若用模糊邏輯控制，達到100℃時需耗電0.2425kW·h。但恒溫器振蕩穩(wěn)定到100℃的過程，耗電0.1719kW·h，而模糊邏輯控制略有微小的擺動，達到穩(wěn)定值只耗電0.083kW·h?？傆嬤_100℃恒溫的耗電量，恒溫器需用0.3863kW·h，模糊邏輯控制需用0.3555kW·h，節(jié)電約15.7%。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從1943年出現(xiàn)，經(jīng)歷了六、七十年代的研究低潮發(fā)展到現(xiàn)在，在模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法等方面取得了大量的研究成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以受到人們的普遍關(guān)注，是由于它具有本質(zhì)的非線性特性、并行處理能力、強魯棒性以及自組織自學(xué)習(xí)的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單的神經(jīng)元以一定的方式連接而成的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大量的信息隱含在其連接權(quán)值上，根據(jù)一定的學(xué)習(xí)算法調(diào)節(jié)權(quán)值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)從m維空間到n維空間復(fù)雜的非線性映射。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究主要集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及結(jié)構(gòu)的研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn)問題等。

三、專家系統(tǒng)控制

專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用范圍很廣，包括對電力系統(tǒng)處于警告狀態(tài)或緊急狀態(tài)的辨識，提供緊急處理，系統(tǒng)恢復(fù)控制，非常慢的狀態(tài)轉(zhuǎn)換分析，切負荷，系統(tǒng)規(guī)劃，電壓無功控制，故障點的隔離，配電系統(tǒng)自動化，調(diào)度員培訓(xùn)，電力系統(tǒng)的短期負荷預(yù)報，靜態(tài)與動態(tài)安全分析，以及先進的人機接口等方面。雖然專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，但仍存在一定的局限性，如難以模仿電力專家的創(chuàng)造性；只采用了淺層知識而缺乏功能理解的深層適應(yīng)；缺乏有效的學(xué)習(xí)機構(gòu)，對付新情況的能力有限；知識庫的驗證困難；對復(fù)雜的問題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發(fā)專家系統(tǒng)方面應(yīng)注意專家系統(tǒng)的代價/效益分析方法問題，專家系統(tǒng)軟件的有效性和試驗問題，知識獲取問題，專家系統(tǒng)與其他常規(guī)計算工具相結(jié)合等問題。

四、線性最優(yōu)控制

最優(yōu)控制是現(xiàn)代控制理論的一個重要組成部分，也是將最優(yōu)化理論用于控制問題的一種體現(xiàn)。線性最優(yōu)控制是目前諸多現(xiàn)代控制理論中應(yīng)用最多，最成熟的一個分支。盧強等人提出了利用最優(yōu)勵磁控制手段提高遠距離輸電線路輸電能力和改善動態(tài)品質(zhì)的問題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機組方面應(yīng)直接利用最優(yōu)勵磁控制方式代替古典勵磁方式。目前最優(yōu)勵磁控制的控制效果。另外，最優(yōu)控制理論在水輪發(fā)電機制動電阻的最優(yōu)時間控制方面也獲得了成功的應(yīng)用。電力系統(tǒng)線性最優(yōu)控制器目前已在電力生產(chǎn)中獲得了廣泛的應(yīng)用，發(fā)揮著重要的作用。但應(yīng)當指出，由于這種控制器是針對電力系統(tǒng)的局部線性化模型來設(shè)計的，在強非線性的電力系統(tǒng)中對大干擾的控制效果不理想。

五、綜合智能系統(tǒng)

綜合智能控制一方面包含了智能控制與現(xiàn)代控制方法的結(jié)合，

篇10

【關(guān)鍵詞】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；TOC理論；工程造價；預(yù)控措施；分析

建筑業(yè)作為我國的主要物質(zhì)生產(chǎn)部門，一直以來都在國民經(jīng)濟的發(fā)展中占有重要地位。即使是在2008年美國次貸危機以來，我國政府通過強有力的擴大內(nèi)需的一系列措施，使得我國的經(jīng)濟繼續(xù)的保持著快速的增長。而建筑業(yè)也要在此過程中，不斷的學(xué)習(xí)工程造價管理的先進方法，同時也要不斷的總結(jié)實施工程造價中的經(jīng)驗教訓(xùn)，不斷的大膽創(chuàng)新，從而不斷的提升我國的工程造價實踐水平以及理論層次。下文主要結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對工程造價的預(yù)測以及TOC理論對工程造價的控制進行論述。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的清晰表述是在20世紀80年代被提出的，這一算法的提出不僅解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問題，同時也實現(xiàn)了多層網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想，從而極大的促進了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全稱為Back Propagation，即誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種多層、前向的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以簡單的理解為誤差的傳播方向是與信號的前向傳播相反方向的。一般的BP網(wǎng)絡(luò)都有不止一個的sigmoid隱層以及線性的輸出層，從而可以有效的實現(xiàn)對多個不連續(xù)點函數(shù)的逼近。反向傳播也就是從后向前的進行誤差的調(diào)整，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值順著性能函數(shù)的梯度反向的調(diào)整。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如下圖1所示，每一個神經(jīng)元都是用一個節(jié)點表示，P、A是網(wǎng)絡(luò)的輸入以及輸出向量，網(wǎng)絡(luò)由隱層、輸入層以及輸入層節(jié)點組成，其中隱層可以是一層，也可以是多層，通過權(quán)將前后層連接起來。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2 TOC理論的控制

TOC約束理論是由以色列物理學(xué)家在1984年首次提出的，這一理論的研究以及應(yīng)用為我們展現(xiàn)了一種全新的管理理念。十多年后他有提出了關(guān)鍵鏈法，主要應(yīng)用于項目進度計劃問題的解決，這一方法的主要思想就是工程項目必須遵守整體優(yōu)化而非局部優(yōu)化。關(guān)鍵鏈及時考慮兩種約束，同時將其網(wǎng)絡(luò)化并應(yīng)用于項目的進度規(guī)劃決策的技術(shù)。

這一技術(shù)主要由5個步驟組成：（1）識別系統(tǒng)的局限性（2）考慮如何利用這一瓶頸；（3）設(shè)法使得其它的決策服從與上面的決定;(4)提升系統(tǒng)的瓶頸；（5）如果瓶頸問題得以解決，那么回到第一步繼續(xù)執(zhí)行這一操作。

關(guān)鍵鏈技術(shù)是以全局的角度來進行各道工序安全時間的設(shè)定，統(tǒng)一到緩沖中的安全時間并不一定保證每一道工序的按期完成，但是卻可以照顧到全局施工進度。由于輸入緩沖以及項目緩沖可以有效的消除項目中的不確定因素對項目計劃執(zhí)行的影響，管理人員通過關(guān)注項目的進展情況，通過緩沖區(qū)調(diào)整項目的進度并實施項目的優(yōu)化。

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與TOC理論的工程造價預(yù)測與控制

3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價預(yù)測

通過MATLAB7.0建立模型可以分為以下四步：

3.1.1 樣本的輸入值。輸入值的確定要參照以下各種費用：設(shè)計概算階段的預(yù)備費、設(shè)計概算階段的設(shè)備及工器具購置費、設(shè)計概算階段的建筑安裝工程費、設(shè)計概算階段的工程建設(shè)其他費用。樣本的期望值以及輸出值的確定要考慮到以下幾種費用：工程建設(shè)其他費用、工程決算階段與設(shè)計概算階段相比的建筑安裝工程費、設(shè)備及工器具購置費、預(yù)備費增長的大小。樣本的輸出值范圍在-1到1之間，前者表示沒有風險，后者表示風險最大。

3.1.2 通過MATLAB7.0構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層以及輸出層的神經(jīng)元節(jié)點數(shù)目分別設(shè)置為N1和N3，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點的設(shè)計檢驗公式為： （a=1―10，N1、N3分別為輸入與輸出的節(jié)點數(shù)）。然后進行訓(xùn)練函數(shù)、輸出層函數(shù)以及隱層函數(shù)的選擇，同時設(shè)置訓(xùn)練的次數(shù)以及目標。

3.1.3 將樣本數(shù)據(jù)帶入程序，通過訓(xùn)練、學(xué)習(xí)、測試樣本檢驗，達到預(yù)定的目的。

3.1.4 通過輸入一組向量P,模型將輸出一組預(yù)測得到的列向量A。

3.2 基于TOC理論的工程造價控制

為了有效的控制工程造價，TOC理論思想要求將工程造價中風險費用的增加按照同一個保證率計算，然后將這一保證率之下費用差值安排到預(yù)備費用中的基本預(yù)備費中，或者理解為將其設(shè)置為緩沖區(qū)。我們可以將輸出的預(yù)測向量值設(shè)置為：

與之相對的輸入向量設(shè)置為

按照上文所述的TOC理論的實施步驟，第一步是進行系統(tǒng)瓶頸的識別，得到的結(jié)果對應(yīng)于輸出值A(chǔ)向量，然后是如何使用系統(tǒng)的瓶頸讓P乘以對應(yīng)的輸出值A(chǔ)向量，將 ， 放回設(shè)計概算階段的預(yù)留金中實施整體控制。第三步是設(shè)法使得其它的決策服從與上面的決定以及第四步通過監(jiān)控以及關(guān)注各部分工程的執(zhí)行情況提高系統(tǒng)的瓶頸，通過緩存器的使用情況來控制工程造價。

從以上的論述可見，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與TOC下工程造價預(yù)控是在對于工程造價模式優(yōu)化之下對于工程造價所實行的控制，可以解決長期困擾我們的工程造價難以控制的問題。

4 案例分析

本文以天津某高速公路為例，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與TOC技術(shù)實施工程造價預(yù)控，從下表1可以看出應(yīng)TOC理論優(yōu)化后的工程總額減少了204778.4―202705.8=2072.6萬元，降低了決算總額的1%。也就是說通過計價模式的優(yōu)化以及造價中風險費用的整體控制，可以從根本上解決工程造價難以控制的問題，有助于我國工程造價的良性發(fā)展。

表1 TOC理論優(yōu)化后的某高速公路投資控制情況比較 單位:萬元

利用MATLAB建立模型，得出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天津某高速公的造價預(yù)算。模型建立的過程不再復(fù)述，將得到的樣本訓(xùn)練圖給出，如下圖2：

圖2 樣本訓(xùn)練圖

經(jīng)檢驗，天津某公路的此時結(jié)果與實際值吻合，因此基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路造價預(yù)算可以滿足實際的需求，模型的建立很成功。

基于TOC理論的工程造價控制，通過將施工整個過程的分散的風險因素整合、統(tǒng)一控制，同時在不斷的監(jiān)控以及緩沖器的配合下達到了有效控制工程造價的目的。該方法的主要思想是遵從項目的整體優(yōu)化而非簡單的局部優(yōu)化。這種不同于傳統(tǒng)中獎工程

的造價局限于某個或者一個階段，也就不可能從工程的整體出發(fā)，自然也不利于造價控制的實施。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價預(yù)測通過高度的非線性映射以及充分的應(yīng)用工程造價的歷史數(shù)據(jù)，從而得到預(yù)測結(jié)果。這種方法之所以具有廣泛的應(yīng)用前景，是源于此方法與傳統(tǒng)方法相比所表現(xiàn)出的優(yōu)越性，即具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)以及泛化能力。同時這一方法的實施也需要準確的樣本期望數(shù)據(jù)以及樣本輸入數(shù)據(jù)，從而為我國的工程造價制度以及造價數(shù)據(jù)的測量提出新的要求。

5 結(jié)束語

上文的論述表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價預(yù)測，在結(jié)合了TOC理論情況下，實現(xiàn)了對于工程造價的控制。這種控制方式不僅是對于計價模式的優(yōu)化、在優(yōu)化的模式下對于工程造價的控制，同時也是有效實現(xiàn)工程造價控制以及對于當前的工程造價理論的有力推進。

參考文獻;

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