杨振强
- 作品数：6 被引量：56H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电气工程更多>>
- 多变量系统模糊动态模型的辨识被引量：3
- 2000年
- 介绍了一种新型的基于模糊神经网络的多变量模糊动态模型的辨识方法 ,该方法是通过将输入空间进行直接划分 ,而不是在输入空间的每一维上进行划分来得到模糊规则的。这样所形成的隶属函数为多维隶属函数 ,并使模糊规则的数目大为减少。在模糊聚类算法的基础上 ,提出了一个衡量聚类有效性的函数 ,以确定模糊规则的数目。以二级倒立摆系统为应用背景 ,取得了较好的辨识效果。
- 姚宏伟梅晓榕杨振强庄显义
- 关键词：多变量系统系统辨识
- 基于加速进化规划方法的复杂系统模糊建模被引量：2
- 1999年
- 提出了一种基于加速进化规划算法的模糊建模方法．该方法利用模糊聚类确定系统模糊结构空间，然后利用引用了一个方向因子的加速进化规划学习算法调整模糊模型的参数，经仿真验证。
- 王宏伟杨振强王子才
- 关键词：模糊聚类进化规划系统辨识
- 基于模糊动态模型的二级倒立摆系统的分析和设计被引量：25
- 2001年
- 首先给出了一种离散系统模糊动态模型的辨识方法 ,提出了一个衡量聚类有效性的函数 ,以确定模糊规则的数目 .并给出一个保证模糊系统全局稳定的充分条件 ,在此基础上给出了模糊控制系统的设计方法 ,并对二级倒立摆系统进行了控制 。
- 姚宏伟梅晓榕杨振强庄显义
- 关键词：模糊聚类二级倒立摆系统
- 基于加速进化规则的模糊神经网络理论在汽门控制器中的应用
- 2000年
- 本文提出了一种训练模糊神经网络的加速进化规则算法。该算法是进化规划算法的一种改进 ,适合于多维高精度的数值优化问题。并用该算法优化模糊神经网络汽门控制器。经仿真验证 ,其寻优速度有了明显的改善 ,得到了较好的控制效果 ,提高了电力系统的稳定性。
- 于浩杨振强李生赵铁军
- 关键词：进化规划神经网络电力系统稳定性
- 基于快速模拟退火算法的T—S模糊神经网络学习算法被引量：3
- 1999年
- 给出了一种T—S模糊模型的模糊神经网络的一种实现方法。将快速模拟退火算法用于网络参数的优化，实现T—S模型的辩识。将快速模拟退火、模糊逻辑和神经网络融合在一个系统中，并用仿真实例验证了用本文算法的有效性。
- 杨振强王宏伟庄显义王常虹
- 关键词：模糊神经网络学习算法T-S模型模拟退火算法
- 自适应复制、交叉和突变的遗传算法被引量：23
- 2000年
- 本文提出了一种自适应遗传算法。在运算过程中采用了对所遇个体进行具有选择性的复制、交叉、突变概率自适应方法,使适合度趋于一致的个体的繁殖能力减弱,交叉、突变概率增加,从而保证了群体的多样性和遗传算法的搜索能力。经遗传算法的测试函数验证,此算法效果很好。
- 杨振强王常虹庄显义
- 关键词：遗传算法突变自适应
