【摘 要】
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面向离散时间非线性动态系统,提出一种基于事件的迭代神经控制框架.主要目标是将迭代自适应评判方法与事件驱动机制结合起来,以解决离散时间非线性系统的近似最优调节问题.首先,构造两个迭代序列并建立一种事件触发的值学习策略.其次,详细给出迭代算法的收敛性分析和新型框架的神经网络实现.这里是在基于事件的迭代环境下实施启发式动态规划技术.此外,通过设计适当的阈值以确定事件驱动方法的触发条件.最后,借助两个仿真实例验证本文控制方案的优越性能,尤其是在通信资源的利用方面.本文的工作有助于构建一类事件驱动机制下的智能控制系
【机 构】
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北京工业大学信息学部,北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;智慧环保北京实验室,北京100124;北京人工智能研究院,北京 100124
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面向离散时间非线性动态系统,提出一种基于事件的迭代神经控制框架.主要目标是将迭代自适应评判方法与事件驱动机制结合起来,以解决离散时间非线性系统的近似最优调节问题.首先,构造两个迭代序列并建立一种事件触发的值学习策略.其次,详细给出迭代算法的收敛性分析和新型框架的神经网络实现.这里是在基于事件的迭代环境下实施启发式动态规划技术.此外,通过设计适当的阈值以确定事件驱动方法的触发条件.最后,借助两个仿真实例验证本文控制方案的优越性能,尤其是在通信资源的利用方面.本文的工作有助于构建一类事件驱动机制下的智能控制系统.
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