基于神经网络的通用非线性神经自适应控制研究
该文提出了一个适用于非线性不确定系统的通用的自适应神经网络控制方案,其中只有一个神经网络同时作为控制器和识别器,控制器采用广义的反向传播学习算法(GBP)作为控制器学习算法,实现了学习误差与控制误差的统一,控制器的学习过程就是控制规律控制更新算法的更新过程,不需要额外的控制算法.该控制方案算法简单,控制速度快,实时性好,是一种高效的非线性神经网络控制方案.
神经网络、非线性、控制
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TP3(计算技术、计算机技术)
亳州职业技术学院院级课题:"基于遗传模拟退火指数平滑模型的中药材价格预测研究"BYK1511;2013年安徽省教育厅质量工程项目:"网络技术示范实验实训中心"2013sxzx055;2014年度亳州市政府科技创新团队项目亳组201421号
2016-01-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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