基于IGA小波神經(jīng)網(wǎng)絡控制器設計與研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)和科學技術的發(fā)展，許多高階次，強耦合，不確定，不確知的被控對象大量出現(xiàn)，傳統(tǒng)的控制方法已經(jīng)不能滿足控制需求，現(xiàn)代人工智能技術的快速進步為解決此類問題提供了有力的理論基礎。小波神經(jīng)網(wǎng)絡從結構隸屬關系來看，它隸屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的前向式網(wǎng)絡結構，它的思想源自綜合小波分析理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡兩家之長，在小波分析理論方法出現(xiàn)以前，在工程應用方面常使用Fourier分析理論，而Fourier分析的缺點明顯，它只能在頻率域上對信號進行分

2、析，不能提供時頻局域化的信號以及函數(shù)的特征，小波分析的出現(xiàn)解決了這一劣勢，為我們提供可以時頻局域化的函數(shù)以及信號的特征;人類發(fā)達的大腦在分析處理各種復雜問題方面較于只能機械地按照事先設定好的程序進行操作的計算機要強大的許多，由這些客觀條件決定了小波神經(jīng)網(wǎng)絡成為人工智能領域發(fā)展的歷史必然選擇。本文的研究內(nèi)容主要包括:
　　首先，小波神經(jīng)網(wǎng)絡在處理具體問題時需要對其各個參數(shù)進行優(yōu)化訓練，才能成為一個要處理具體問題的小波神經(jīng)網(wǎng)絡，本文對