【摘 要】
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分析了一般神经网络控制系统中学习误差选择的问题,指出系统误差不等于理论上神经网络用于学习的误差,因而网络的性能会受到影响.进而针对局部逼近神经网,提出了一种改进的控
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分析了一般神经网络控制系统中学习误差选择的问题,指出系统误差不等于理论上神经网络用于学习的误差,因而网络的性能会受到影响.进而针对局部逼近神经网,提出了一种改进的控制器结构,并讨论了其学习算法.仿真实验研究表明该方法收敛速度快,学习能力强,证明其在系统控制中的合理性和有效性.
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