Abstract：
基于传统单隐层BP神经网络,将有序神经网络引入到预测控制,按照先隐层后输出层的顺序,对神经元依次进行编号;编号后增加前向连接,任一节点都向序号靠后的节点有输出连接;同时增加从输入层跨越隐层直接到输出层的连接,使网络不仅有层间的前向连接,而且有层内连接和跨层连接。增加连接后,神经网络转化为一个有大量有规律前向连接的神经元群,促使网络整体化,改善网络对连续输出映射的模仿能力。仿真结果表明,该有序神经网络预测控制方法可获得理想的控制效果。
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兵工自动化
Year： 2008
Issue： 08
Page： 74-77
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