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優(yōu)化DBN在BLDCM控制中應用研究

李晶 遼寧工程職業(yè)學院; 遼寧鐵嶺112008

摘要：深度信念網(wǎng)絡（Deep Belief Networks,DBN）是由多層無監(jiān)督的受限玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine, RBM）疊加而成的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。針對RBM固定學習率在樣本訓練過程中很難尋找全局最優(yōu),引入動態(tài)學習率,用來改進RBM網(wǎng)絡以提高特征向量映射的準確度。構(gòu)造一個含有兩層RBM網(wǎng)絡,將改進型控制網(wǎng)絡應用于無刷直流電機控制系統(tǒng)中,實驗結(jié)果表明改進的DBN能夠有效加快電機響應速度,提高控制準確度。

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