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Smith预估与遗传算法在低温场神经网络控制中的应用
目录
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1低温场神经网络控制的背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2Smith预估与遗传算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
相关理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1低温场控制系统原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2神经网络控制技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2.1神经网络结构及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2.2神经网络训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3Smith预估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3.1Smith预估原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3.2Smith预估的优缺点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.4遗传算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.4.1遗传算法基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.4.2遗传算法在优化中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
Smith预估与遗传算法结合的低温场神经网络控制系统设计．．．．20
3.1系统整体结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.1.1控制系统框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.1.2神经网络结构选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.2遗传算法优化神经网络参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.2.1编码与解码策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2.2适应度函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.2.3选择、交叉和变异操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.3Smith预估与神经网络结合的控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.1实验系统搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
4.1.1实验装置介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.1.2系统硬件配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
4.2实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.2.1控制效果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.2.2系统稳定性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.2.3实验数据统计分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
5.1Smith预估与遗传算法在低温场神经网络控制中的优势．．．．．．．44
5.2系统优化与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
1.内容概览
本文主要探讨了Smith预估与遗传算法在低温场神经网络控制中的应用。首先介绍了Smith预估方法的基本原理及其在实际工程中的重要性。随后，详细阐述了遗传算法在优化问题求解中的优势，并讨论了其在低温场神经网络控制中的具体实现过程。通过对比分析不同算法在低温场神经网络
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