检索结果-南通市图书馆

系统科学与数学 2024年第7期44卷 1870-1884页

作者：刘万太练红海王芳李谟发邓鹏湖南电气职业技术学院风能工程学院湘潭411101 湖南科技大学信息与电气工程学院湘潭411201

零化神经网络(zeroing neural network,ZNN)因其具有快速的收敛速度和较为出色的抗外界噪声干扰的能力,自被提出以来就有大量研究且广泛地应用于时变问题的求解.然而,目前所存在的零化神经网络模型的收敛速度和抗干扰能力仍然不尽如人意... 详细信息

零化神经网络(zeroing neural network,ZNN)因其具有快速的收敛速度和较为出色的抗外界噪声干扰的能力,自被提出以来就有大量研究且广泛地应用于时变问题的求解.然而,目前所存在的零化神经网络模型的收敛速度和抗干扰能力仍然不尽如人意.因此,为进一步提高零化神经网络的性能,文章提出了一种固定时间收敛激活函数(fixed-time convergent activation function,FTCAF),然后,基于该激活函数建立了固定时间收敛的零化神经网络(fixed-time convergent zeroing neural network,FTCZNN)模型,并应用该模型对动态sylvester方程(dynamic sylvester equation,DSE)进行求解.理论分析证明了FTCZNN模型拥有固定的时间收敛上界和较为出色的抗外界噪声干扰的能力.此外,DSE数值仿真实验也证明了FTCZNN模型的优越性能.最后,FTCZNN模型被用于机械臂的轨迹跟踪实验,且实验结果再次证明了FTCZNN模型相较于传统ZNN模型拥有快速的收敛速度和较为出色的抗干扰能力,因此其实际应用能力也得到了验证.

关键词：零化神经网络激活函数动态sylvester方程机械臂轨迹跟踪

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