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一类非线性系统的直接自适应神经网络控制
一类非线性系统的直接自适应神经网络控制
来源 :第三届全球智能控制与自动化大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:XM201314
【摘 要】
:
该文将神经网络作为非线性系统的模型,提出能够对一类非线性以系统进行有效控制的直接自适应控制结构。为了加快自适应神经控制器的在线学习,文中给出了具有广义预测控制技术的
【作 者】
:
牛林
张云生
【机 构】
:
理工大学自动化系(昆明)
【出 处】
:
第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
:
2000年期
【关键词】
:
非线性系统
直接自适应
预测控制技术
神经控制器
在线学习
学习算法
神经网络
控制结构
仿真结果
梯度
模型
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该文将神经网络作为非线性系统的模型,提出能够对一类非线性以系统进行有效控制的直接自适应控制结构。为了加快自适应神经控制器的在线学习,文中给出了具有广义预测控制技术的最速梯度下学习算法。仿真结果表明,该控制是有效的。
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