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摘 要:本发明设计了一种基于Q学习算法的对角递归神经网络(DRNN)控制方法(Q‑DRNN),Q‑DRNN将Q学习的强搜索能力与DRNN的自带递归环结构、动态映射能力以及适应时变性等优势有机结合,用于提高无刷直流电机(BLDCM)的工作稳定性。在Q‑DRNN中,DRNN通过隐含层中独有的递归环对输出变量进行迭代,并对其关键权重进行优化,以加快迭代速度。同时,引入改进的Q学习对DRNN的权动量项因子进行修正,使DRNN具有自学习和在线修正的能力,使得系统的抗干扰能力增强、鲁棒性增强,从而使无刷直流电机达到更好的控制效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010502825.9 | 专利名称: | 一种基于Q学习算法的对角递归神经网络控制方法 |
申请日: | 2020-06-05 | 申请/专利权人 | 长春工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 吉林省长春市延安大街2055号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B13/04搜分类 计算机软件搜索 |
公开/公告日: | 2022-05-10 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111665718B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |