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针对具有Brunovsky标准型的非线性系统提出一种权系数可在线调节的神经网络自适应控制算法，采用RBF神经网络对系统未知函数进行逼近，并考虑了网络重构误差和外部干扰。利用Lyapunov理论证明了算法能够保证系统的稳定性，仿真结果证明了该方法的有效性。
一类非线性系统的神经网络控制器设计
【摘 要】
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针对具有Brunovsky标准型的非线性系统提出一种权系数可在线调节的神经网络自适应控制算法，采用RBF神经网络对系统未知函数进行逼近，并考虑了网络重构误差和外部干扰。利用Lyap
【机 构】
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济南大学控制科学与工程学院
【出 处】
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青岛科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年3期
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