自旋忆阻CPSO-PID神经网络

发布时间：2017-09-21 05:23

  本文关键词：自旋忆阻CPSO-PID神经网络

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【摘要】：采用混沌粒子群优化算法(CPSO)对网络初始值进行迭代寻优,加快系统的收敛速度.为了实现PID神经网络的硬件平台搭建,新型纳米器件——自旋忆阻器,由于其独特的记忆特性和纳米级尺寸,被用来模拟电子突触,以实现神经元之间的相互连接.最后,通过对强耦合系统进行解耦控制验证了该方案的有效性.
【作者单位】： 西南大学电子信息工程学院;
【关键词】： PID神经网络 混沌粒子群优化算法(CPSO) 混沌 自旋忆阻器 突触
【基金】：新世纪优秀人才支持计划(教技函[2013]47号) 国家自然科学基金(61372139;61101233;60972155) 教育部“春晖计划”科研项目(z2011148) 留学人员科技活动项目择优资助经费(国家级;优秀类;渝人社办〔2012〕186号) 重庆市高等学校优秀人才支持计划(渝教人〔2011〕65号) 重庆市高等学校青年骨干教师资助计划(渝教人〔2011〕65号) 中央高校基本科研业务费专项资金(XDJK2014A009;XDJK2013B011)
【分类号】：TM501;TP183
【正文快照】： 传统的PID控制器通过调整其参数来对系统进行控制,且在系统运行过程中具有固定的参数值,使得控制器在应用过程中不具有自适应性.神经网络PID的出现,解决了PID的参数动态变化的问题,具有很强的自适应性,在系统控制过程中能够实时改变参数,满足系统的控制精度[1-4].然而,该控制，

本文编号：892622