Artificial fish-swarm algorithm is a realization model of the swarm intelligence optimization algorithm. It uses the optimization model of imitated nature fish for feeding from top to bottom, clusters and rear, local optimization by individual fish, achieve the purpose of global optimal values highlighted in the groups. RBFNN based on the AFSA can accurately find the optimal solution quickly and ensure the diversity of artificial fish. It is easier to find the global optimal point of optimal fish. This design uses second-order pendulum as a controlled object, using artificial fish swarm algorithm applied to the neural network training algorithms, building design of RBF Neural networks control module , verifing by Matlab simulation of actual control controller performance.
목차
Abstract 1. Introduction 2. The Basic Theory: 3. RBF Neural Network Artificial Fish Swarm Algorithm: 4. Experimental Results and Simulation 5. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Hybrid Information Technology
간기
격월간
pISSN
1738-9968
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
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