【摘 要】
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该文的工作主要围绕着目前用得最多得前馈神经网络(Back-Propagation)以及基于它的新型学习算法和控制器.主要是:1.设计了基于神经元网络的两步预测自适应控制器.这种控制方
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该文的工作主要围绕着目前用得最多得前馈神经网络(Back-Propagation)以及基于它的新型学习算法和控制器.主要是:1.设计了基于神经元网络的两步预测自适应控制器.这种控制方法在线运算量较少,并且能很好地控制复杂的非线性系统.仿真结果验证了这种方法的有效性.2.提出了一种基于松弛最小二乘法的神经网络学习算法.该算法不仅具有较快的收敛速度,而且具有较小的计算量,因此宜于在网络规模大、训练样本少的情况下应用.将该方法在炼铜转炉吹炼过程的建模中进行了应用,取得了理想的效果.3.提出了一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行改善,即保持了二者简单易行、收敛性快的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中.通过与常规的Davidon及阻尼最小二乘法的仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显.
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