【摘 要】
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将对角回归神经网络(DRNN)和径向基函数网络(RBF)相结合,提出一种改进对角回归神经网络结构(IDRNN),使其既有局部逼近的优点,又具有动态网络的特性。推导了权值更新算法。针
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将对角回归神经网络(DRNN)和径向基函数网络(RBF)相结合,提出一种改进对角回归神经网络结构(IDRNN),使其既有局部逼近的优点,又具有动态网络的特性。推导了权值更新算法。针对转台动态伺服系统,设计了基于该网络的复合跟踪控制器,该控制器由辨识器、前馈控制器和反馈控制器组成,直接将辨识器的拷贝作为前馈控制器。对两种典型动态伺服系统的仿真结果表明,改进DRNN控制器能够进一步提高系统的动态跟踪能力,且收敛速度快,计算量小,更适合实时控制。
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