通过人工神经网络预测电气/机械系统的响应函数结果
摘要：使用人工神经网络（ANN）开发了一种新的应用，即通过ANN预测电-机械系统的响应函数结果。这种方法特别适用于对于由于系统的复杂性而无法找到响应函数的复杂系统。提出的方法建议即使在不知道响应函数的情况下，也可以使用ANN来预测系统的响应函数结果。使用的步骤如下：（i）根据系统确定ANN架构以及输入和输出参数，（ii）从简化电路中生成训练和测试数据，并通过策略叠加将其用于复杂电路，（iii）训练ANN使用训练数据进行多个周期，（iv）使用测试数据来预测响应函数结果。发现这种新颖的响应预测方法有效。因此，这种方法特别适用于其他方法无法处理的复杂系统。本文特别示范了ANN在电路系统中的应用，但也可以应用于其他系统。
作者：R. C. Gupta, Ankur Agarwal, Ruchi Gupta, Sanjay Gupta
论文ID：cs/0306125
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2011-11-09