[發(fā)明專利]基于局部可塑性回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的聚酯紡絲工藝控制方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810113836.0 | 申請日: | 2018-02-05 |
| 公開(公告)號: | CN108388213B | 公開(公告)日: | 2019-11-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 金耀初;王新杰;郝礦榮 | 申請(專利權(quán))人: | 浙江天悟智能技術(shù)有限公司;東華大學(xué) |
| 主分類號: | G05B19/418 | 分類號: | G05B19/418 |
| 代理公司: | 上海統(tǒng)攝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31303 | 代理人: | 金利琴 |
| 地址: | 314000 浙江省嘉興市南湖區(qū)*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 可塑性 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 聚酯紡絲 工藝參數(shù)數(shù)據(jù) 工藝控制 預(yù)測 神經(jīng)元 紡絲工藝過程 工藝生產(chǎn)過程 生產(chǎn)工藝參數(shù) 狀態(tài)方程計(jì)算 局部優(yōu)化 聚酯纖維 預(yù)測結(jié)果 狀態(tài)方程 儲備 輸出層 輸入層 原絲 采集 網(wǎng)絡(luò) | ||
1.基于局部可塑性回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的聚酯紡絲工藝控制方法,其特征是:采集工藝生產(chǎn)過程中t+1時刻的聚酯紡絲工藝參數(shù)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入u(t+1),通過局部可塑性回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)輸入層實(shí)現(xiàn)t+1時刻聚酯紡絲工藝參數(shù)數(shù)據(jù)u(t+1)的輸入,并經(jīng)過局部可塑性回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的儲備池狀態(tài)方程和輸出層狀態(tài)方程計(jì)算出下一時刻的預(yù)測值,并按該預(yù)測值調(diào)整聚酯紡絲工藝參數(shù);
所述局部可塑性回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)是指儲備池內(nèi)部不同的神經(jīng)元通過不同的可塑性規(guī)則進(jìn)行局部優(yōu)化的可塑性回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò);
所述不同的可塑性規(guī)則是指通過不同學(xué)習(xí)率參數(shù)構(gòu)建的局部Oja規(guī)則或通過不同學(xué)習(xí)率參數(shù)構(gòu)建的局部Anti-Oja規(guī)則;
所述通過不同學(xué)習(xí)率參數(shù)構(gòu)建的局部Oja規(guī)則為:
Wresji(t+1)=Wresji(t)+ΔWresji(t);
ΔWresji(t)=ηjxj(t)[xi(t)-xj(t)Wresji(t)];
所述通過不同學(xué)習(xí)率參數(shù)構(gòu)建的局部Anti-Oja規(guī)則為:
Wresji(t+1)=Wresji(t)-ΔWresji(t);
ΔWresji(t)=ηjxj(t)[xi(t)-xj(t)Wresji(t)];
式中,Wresji(t+1)表示在t+1時刻從突觸前神經(jīng)元i連向突觸后神經(jīng)元j的突觸權(quán)重;
其中,通過不同學(xué)習(xí)率參數(shù)構(gòu)建的局部Oja規(guī)則或通過不同學(xué)習(xí)率參數(shù)構(gòu)建的局部Anti-Oja規(guī)則中表示在從t時刻到t+1時刻的權(quán)重變化的調(diào)整項(xiàng)ΔWresji(t)為:
ΔWresji(t)=ηjxj(t)[xi(t)-xj(t)Wresji(t)];
xi(t)和xj(t)分別表示在t時刻儲備池內(nèi)部的突觸前神經(jīng)元i和突觸后神經(jīng)元j的響應(yīng)狀態(tài),i和j取值范圍在[1,n]之間,n為儲備池個數(shù),Wresji(t)表示在t時刻從突觸前神經(jīng)元i連向突觸后神經(jīng)元j的突觸權(quán)重,學(xué)習(xí)率參數(shù)為學(xué)習(xí)率的集合,記為{η1,η2,...,ηj,...ηn},ηj為突觸后神經(jīng)元j對應(yīng)的學(xué)習(xí)率,學(xué)習(xí)率參數(shù)通過進(jìn)化算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的迭代尋優(yōu);
所述進(jìn)化算法為CMA_ES算法。
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