【摘 要】
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研究了一类基于傅里叶级数的新型RBF神经网络,分析了其逼近未知函数原理.并将网络应用于一类控制函数矩阵全部未知的高阶大系统,用反演技术设计RBF神经网络鲁棒自适应控制器.仿真结果表明:该网络的性能良好;由于采用三角函数为基函数,不需输入归一化及选取中心点,因而大大降低了仿真的难度,使神经网络更为实用化.
【机 构】
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烟台大学,光电信息科技学院,山东,烟台,264001 海军航空工程学院,自动控制系,山东,烟台,2
【出 处】
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2005年中国智能自动化会议(ICAC2005)
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研究了一类基于傅里叶级数的新型RBF神经网络,分析了其逼近未知函数原理.并将网络应用于一类控制函数矩阵全部未知的高阶大系统,用反演技术设计RBF神经网络鲁棒自适应控制器.仿真结果表明:该网络的性能良好;由于采用三角函数为基函数,不需输入归一化及选取中心点,因而大大降低了仿真的难度,使神经网络更为实用化.
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