导读:本文包含了非线性网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:滑模控制,模糊神经网络,非线性系统
非线性网络论文文献综述
王靖坤[1]（2019）在《一类非线性系统的模糊神经网络全局滑模控制》一文中研究指出文中针对一类非线性系统提出了一种基于模糊神经网络的全局滑模控制策略。设计了模糊神经全局滑模函数,并根据Lyapunov稳定性理论设计出控制器和自适应律。文中以叁相并联型有源电力滤波器为实例在MATLAB平台上进行了仿真实验,电网电流谐波畸变率由24. 71%降低到1. 6%,表明所提出的方案具有很好的补偿性能。(本文来源于《信息技术》期刊2019年12期）
王兰,谢达,董宜平,曹进德[2]（2019）在《基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制》一文中研究指出建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为叁层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为叁层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,给出相应调整算法.然后,基于模型宏观结构的优势给出控制器设计方案.仿真分析给出该建模方法的有效性.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2019年11期）
赖际颖,高淑京[3]（2019）在《具有非线性免疫的P2G网络蠕虫传播模型》一文中研究指出基于蠕虫病毒在P2G网络中传播的特性,提出一类具有非线性免疫策略的P2G网络蠕虫传播模型.计算得到基本再生数R_0,并证明,当R_0<1时,无蠕虫平衡点是全局渐近稳定的;当R_0>1时,正平衡点是局部渐近稳定的.通过数值模拟,验证了理论结果并分析了非线性控制策略的有效性.(本文来源于《赣南师范大学学报》期刊2019年06期）
姚合军,李钧涛[4]（2019）在《一类非线性随机网络系统的均方指数稳定控制》一文中研究指出研究了一类非线性随机网络控制系统的均方指数稳定控制问题.通过在网络诱导时延的时变区间插入分点,把网络诱导时延转化为满足区间Bernoulli分布的随机变量,并根据随机变量在不同区间上的取值,利用T-S模糊方法建立了网络控制系统新模型.把线性矩阵不等式方法应用到新模型的处理中,得到了时延依赖的指数稳定条件,给出了模糊控制的设计方法,并对一类具体的网络系统进行了数值计算和模拟仿真.(本文来源于《河南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
葛鑫亮,刘有为[5]（2019）在《谐波源通用的非线性单端口网络矩阵模型》一文中研究指出针对谐波源模型构建困难、现有模型精度低、适用范围受限等问题,该文从理论上导出一种谐波源通用的非线性单端口网络模型。文中阐释模型的导出过程,即基于端口时域电压及电流的微分方程关系,推演其频域下应遵循的耦合关系,进而建立非线性单端口网络的压控型模型和流控型模型。针对工程实际中非线性元件参数及网络拓扑未知的场景,给出模型参数的数值解法。最后,在MATLAB/Simulink环境下分别搭建复杂程度不同的谐波源网络对所提模型进行检验,并验证模型精度远高于现有的诺顿等效模型和交叉导纳矩阵模型。仿真结果表明,所提出的模型适用于非线性特征及网络拓扑各异的谐波源网络,模型精度高,参数求解方便。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年21期）
康彩丽[6]（2019）在《遗传算法优化BP神经网络非线性函数拟合的研究》一文中研究指出在人工神经网络中,BP(Back Propagation)神经网络占有重要席位,它具有很多优点,但也有很多缺陷。而遗传算法(GA)是使用运算对个体进行"优胜劣汰"的一种算法,用GA优化BP网络,取长补短。论文建立了BP网络模型,研究了对BP网络的优化,根据GA的特点,在MATLAB环境下,选取合适的网络结构对BP网络非线性函数进行仿真模拟和预测。从训练的结果可以看出,BP网络经GA优化后显然比未优化前的拟合效果更好。同时论文实现了粒子群(PSO)算法优化BP网络,并与GA作对比,从实验结果分析比较得知,BP网络经两种算法优化后拟合效果都明显变好,且GA比PSO算法优化的结果更准确。(本文来源于《忻州师范学院学报》期刊2019年05期）
陈贵兵[7]（2019）在《基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测》一文中研究指出流量预测是船舶无线网络管理中的重要技术,传统组合方法只能描述船舶无线网络流量的部分变化规律,无法获得令人满意的船舶无线网络流量预测结果,为了全面反映船舶无线网络流量变化规律,提出基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测方法。首先分析单一预测方法和传统组合方法的局限性,然后采集船舶无线网络流量历史数据,采用RBF神经网络、BP神经网络、灰色算法分别对船舶无线网络流量进行预测,最后采用支持向量机要对它们的预测结果进行非线性组合,输出船舶无线网络流量最后预测结果,测试结果表明,非线性组合模型的船舶无线网络流量预测十分精确,船舶无线网络流量预测误差可以忽略不计,完全能够满足船舶无线网络管理要求,船舶无线网络流量预测结果显着优于传统组合方法,为解决复杂船舶无线网络流量预测问题提供了一种新的建模思路。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
陈德海,潘韦驰,马原,黄艳国[8]（2019）在《非线性激活的聚合残差神经网络汽车胎纹识别》一文中研究指出针对汽车胎纹人工提取特征手段复杂、识别困难等问题,提出一种采用基数维度变换的聚合残差神经网络进行汽车胎纹识别的方法.在ResNeXt-50网络的基础上,对原有网络结构进行压缩,减少了聚合残差单元的基数以及瓶颈宽度,同时引入非线性激活函数Swish,加强网络模型的收敛能力并提高准确率.使得模型在保持识别汽车胎纹的能力的同时,大幅压缩了参数量并提升了识别汽车胎纹的能力.通过理论分析与实验,验证了方法的有效性.(本文来源于《江西理工大学学报》期刊2019年05期）
刘凯峥,王振国[9]（2019）在《高速公路收购价值研究——基于非线性主成分分析和RBF神经网络预测模型》一文中研究指出文章分析了高速公路价值评估的关键点在于交通量预测,在介绍非线性主成分分析及RBF神经网络模型预测高速公路车流量原理的基础上,通过湖南某高速公路实证分析得出该模型具有一定参考价值。(本文来源于《中国市场》期刊2019年30期）
赵希梅,原浩,朱文彬[10]（2019）在《基于小波神经网络和非线性扰动观测器的直线伺服系统控制》一文中研究指出针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受外部负载扰动、参数变化和摩擦力等非线性不确定性因素影响而导致伺服系统性能降低的问题,提出一种基于小波神经网络(WNN)的非线性扰动观测器(NDO)控制方法。首先,将非线性模型线性化,然后利用线性系统理论设计反馈线性化控制器(FLC),实现位置跟踪,从而使PMLSM控制系统稳定;采用NDO估计并补偿系统的不确定性,降低了系统跟踪误差。但是在实际运行过程中观测器增益较难选取,极易产生较大的观测误差,为了增强系统鲁棒性,通过WNN在线补偿NDO的观测误差,以改善NDO的补偿能力。通过系统实验,证明所提出方法的有效性,系统具有较强的鲁棒性和良好的跟踪精度,可以有效补偿系统存在的不确定性对系统跟踪性能的影响。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年19期）
非线性网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为叁层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为叁层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,给出相应调整算法.然后,基于模型宏观结构的优势给出控制器设计方案.仿真分析给出该建模方法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性网络论文参考文献
[1].王靖坤.一类非线性系统的模糊神经网络全局滑模控制[J].信息技术.2019
[2].王兰,谢达,董宜平,曹进德.基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制[J].应用数学和力学.2019
[3].赖际颖,高淑京.具有非线性免疫的P2G网络蠕虫传播模型[J].赣南师范大学学报.2019
[4].姚合军,李钧涛.一类非线性随机网络系统的均方指数稳定控制[J].河南师范大学学报(自然科学版).2019
[5].葛鑫亮,刘有为.谐波源通用的非线性单端口网络矩阵模型[J].中国电机工程学报.2019
[6].康彩丽.遗传算法优化BP神经网络非线性函数拟合的研究[J].忻州师范学院学报.2019
[7].陈贵兵.基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测[J].舰船科学技术.2019
[8].陈德海,潘韦驰,马原,黄艳国.非线性激活的聚合残差神经网络汽车胎纹识别[J].江西理工大学学报.2019
[9].刘凯峥,王振国.高速公路收购价值研究——基于非线性主成分分析和RBF神经网络预测模型[J].中国市场.2019
[10].赵希梅,原浩,朱文彬.基于小波神经网络和非线性扰动观测器的直线伺服系统控制[J].电工技术学报.2019