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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.
一种改进的神经网络控制方法及其仿真研究
【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
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院
【出 处】
：
系统仿真学报
【发表日期】
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2001年6期
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