BP学习算法在CNN发电机建模中应用

施伟锋

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在应用混沌神经网络(CNN)进行同步发电机的建模过程中,对于CNN的学习,网络训练过程的收敛性很难控制.在研究了BP学习算法及其一些改进方法进行人工神经网络训练的轨迹收敛特性后,观测到运用梯度下降动量与自适应学习速率相结合的BP学习算法的神经网络训练轨迹的收敛特性良好.在用基于Aihara混沌神经元构成的3层反馈CNN进行同步发电机建模的应用中,用该BP学习算法对CNN进行了训练.结果表明:用该BP算法进行CNN发电机建模具有学习速度快和均方误差曲线轨迹收敛性好的特点,而且所建立的CNN同步发电机模型运行的动态过程误差小.

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来源
《电力自动化设备》 |2007年第7期|9-13|共5页
作者
施伟锋;
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作者单位

上海海事大学电气自动化系,上海200135;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类发电机、大型发电机组（总论）;
关键词
BP算法; 混沌神经网络; 发电机; 建模;

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