| 專利名稱 | 一種基于Q學習算法的對角遞歸神經網絡控制方法 | ||
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| 申請?zhí)?專利號 | CN202010502825.9 | 專利權人（第一權利人） | 長春工業(yè)大學 |
| 申請日 | 2020-06-05 | 授權日 | 2022-05-10 |
| 專利類別 | 授權發(fā)明 | 戰(zhàn)略新興產業(yè)分類 | 新一代信息技術 |
| 技術主題 | 機器學習|工程學|隱藏層|抗干擾|人工智能|模式識別|控制效果|直流電動機|神經網絡|算法|動量因子|對角遞歸神經網絡 | ||
| 應用領域 | 自適應控制 | ||
| 意向價格 | 具體面議 | ||
| 專利概述 | 本發(fā)明設計了一種基于Q學習算法的對角遞歸神經網絡(DRNN)控制方法(Q?DRNN)，Q?DRNN將Q學習的強搜索能力與DRNN的自帶遞歸環(huán)結構、動態(tài)映射能力以及適應時變性等優(yōu)勢有機結合，用于提高無刷直流電機(BLDCM)的工作穩(wěn)定性。在Q?DRNN中，DRNN通過隱含層中獨有的遞歸環(huán)對輸出變量進行迭代，并對其關鍵權重進行優(yōu)化，以加快迭代速度。同時，引入改進的Q學習對DRNN的權動量項因子進行修正，使DRNN具有自學習和在線修正的能力，使得系統(tǒng)的抗干擾能力增強、魯棒性增強，從而使無刷直流電機達到更好的控制效果。 | ||
| 圖片資料 |
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| 合作方式 | 具體面議 | ||
| 聯(lián)系人 | 戚梅宇 | 聯(lián)系電話 | 13074363281 |
