基于改進PSO算法的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究.pdf

1、現(xiàn)實世界中，非線性動態(tài)系統(tǒng)是普遍存在的。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過存儲內(nèi)部狀態(tài)，使其具備映射動態(tài)特征的功能，從而使系統(tǒng)具有適應(yīng)時變特性的能力，更適合于非線性動態(tài)系統(tǒng)的辯識。優(yōu)化算法具有較強的全局收斂能力和較強的魯棒性，且不依賴問題的特征信息。PSO算法就是其中一種簡單、有效的算法。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)化算法相結(jié)合，不僅能發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化映射能力，而且能夠提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度及學(xué)習(xí)能力。本文所做的工作主要如下:
　　 介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化算法

2、的發(fā)展歷史及國內(nèi)外的一些研究現(xiàn)狀，并指出了一些常見的問題。
　　 列舉了幾種典型的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，介紹了它們的結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方式、工作原理，并揭示了它們之間的內(nèi)在聯(lián)系。再基于它們本身所固有的一些特點，介紹了它們的一些常見的應(yīng)用。
　　 研究了三類改進PSO算法，并對每一類都提出了改進方案。第一類是的改進進化方程的PSO算法，以帶慣性權(quán)重的PSO算法和帶收縮因子PSO的算法為例，提出了將自適應(yīng)的思想融入其中的改進方案:第二類是以

3、借鑒遺傳思想的PSO算法為代表的改進進化策略的PSO算法，提出了一種結(jié)合選擇和變異的新方法；第三類是改進算法收斂性能的PSO算法，研究了其中比較典型的隨機PSO算法和模擬退火PSO算法，提出一種改進隨機PSO算法。改進算法和原算法都進行了仿真，并作了對比。
　　 提出了一種基于改進PSO算法的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)使用了改進激勵函數(shù)，并且改進激勵函數(shù)中的參數(shù)也參與到了PSO算法的尋優(yōu)過程中。完成該種網(wǎng)絡(luò)的算法設(shè)計，并編寫出相應(yīng)的M