基于微分进化的CMAC的束流中心轨道自动校正算法研究
苏海军; 李德明; 王胜利; 张宇田; 郭鑫
2015
发表期刊原子能科学技术
ISSN1000-6931
期号S2页码:611-614
文章类型期刊文献
摘要在高压加速器的束流引出过程中,会出现束流中心轨道偏移的现象。本文基于小脑模型神经网络(CMAC)研究束流中心轨道的自动校正算法。CMAC在学习过程中,一般采用梯度下降法更新网络权值,学习率对收敛速度影响较大。提出采用微分进化算法对CMAC的网络权值进行更新,并与传统方法进行比较。实验表明,基于微分进化的CMAC学习算法,收敛速度更快,可用于束流中心轨道的自动校正算法。
关键词微分进化 小脑模型神经网络 电子加速器
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sinap.ac.cn/handle/331007/25452
专题中科院上海应用物理研究所2011-2018年
作者单位中国科学院上海应用物理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
苏海军,李德明,王胜利,等. 基于微分进化的CMAC的束流中心轨道自动校正算法研究[J]. 原子能科学技术,2015(S2):611-614.
APA 苏海军,李德明,王胜利,张宇田,&郭鑫.(2015).基于微分进化的CMAC的束流中心轨道自动校正算法研究.原子能科学技术(S2),611-614.
MLA 苏海军,et al."基于微分进化的CMAC的束流中心轨道自动校正算法研究".原子能科学技术 .S2(2015):611-614.
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