优化DBN在BLDCM控制中应用研究

李晶

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深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)是由多层无监督的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)叠加而成的递归神经网络.针对RBM固定学习率在样本训练过程中很难寻找全局最优,引入动态学习率,用来改进RBM网络以提高特征向量映射的准确度.构造一个含有两层RBM网络,将改进型控制网络应用于无刷直流电机控制系统中,实验结果表明改进的DBN能够有效加快电机响应速度,提高控制准确度.

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来源
《电动工具》 |2018年第5期|11-15|共5页
作者
李晶;
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作者单位

辽宁工程职业学院;

辽宁铁岭 112008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化技术在各方面的应用;
关键词
深度信念网络; 深度学习; RBM网络; AGV; BLDCM;

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