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通信与网络中的基于混沌蚁群的神经网络速度辨识器研究
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上传时间: 2020-11-07
详细说明：0 引言
近年来，由于神经网络的研究取得了长足的进展，基于BP神经网络模型的速度辨识方法得到了广泛研究，但其仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题，因此，对神经网络的优化一直是当前的研究热点。本文将混沌引入到蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)当中，以形成混沌蚁群算法(Chaos Ant Colony Optimization，CACO)，从而提高了对于BP神经网络的优化效率和精度，解决了上述问题；同时，也在对异步电机直接转矩控制(DTC)转速辨识的仿真试验中，实现了对电机转速的准确辨识。
1 BP神经网络的缺点
BP神经网络是目前控制领域中应
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