基于人工神经网络的振荡分数阶动力系统最优伪阻尼与元阻尼预测
系统与控制
2012-08-02 v1 神经与进化计算
摘要
本文研究了分数阶 (FO) 动力系统中的典型行为，如阻尼振荡。此类响应是由于某些特殊类别的 FO 系统中存在所谓伪阻尼和元阻尼所致。此处，利用遗传算法 (GA)，采用整数阶阻尼和时间常数的传统概念，对 FO 系统中的此类阻尼振荡进行了近似。随后，利用基于 GA 的结果训练了一个多层前馈人工神经网络 (ANN)，以根据 FO 动力系统的最高阶数或项数知识来预测最优伪阻尼和元阻尼。
引用
@article{arxiv.1208.0318,
title = {Artificial Neural Network Based Prediction of Optimal Pseudo-Damping and Meta-Damping in Oscillatory Fractional Order Dynamical Systems},
author = {Saptarshi Das and Indranil Pan and Khrist Sur and Shantanu Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.0318},
year = {2012}
}
备注
7 pages, 9 figures